AI descoperă semnele timpurii ale epilepsiei fără convulsii vizibile
Diagnosticarea epilepsiei poate fi o provocare. De multe ori, convulsiile nu apar în timpul electroencefalogramelor (EEG) de rutină, lăsând medicii fără observații directe necesare pentru un diagnostic clar.
Cercetătorii de la Universitatea din Delaware, împreună cu colaboratorii lor, lucrează pentru a umple acest gol, utilizând inteligența artificială pentru a detecta semne timpurii ascunse în ritmurile electrice ale creierului.
Într-un studiu de dovadă a conceptului realizat pe șoareci, echipa a demonstrat că abordarea lor poate identifica diferențe subtile în EEG legate de o formă genetică de epilepsie, chiar și atunci când nu au avut loc convulsii vizibile. Rezultatele, publicate în Journal of Neural Engineering, pregătesc terenul pentru următoarea etapă a cercetării, care va testa metoda pe EEG-uri ale copiilor evaluați pentru epilepsie la Nemours Children’s Health.
Neurologii folosesc frecvent EEG-urile pentru a ajuta la diagnosticarea epilepsiei, dar înregistrările de rutină oferă doar o fereastră de aproximativ 20 de minute asupra activității cerebrale. Fără o convulsie surprinsă în acel interval, clinicienii trebuie să caute indicii mult mai subtile, care pot fi greu de detectat vizual.
Aici intervine inteligența artificială. Algoritmul cercetătorilor de la UD funcționează similar cu un învățăcel de limbă care întâlnește o limbă necunoscută. Acesta începe prin a identifica modele care apar frecvent în înregistrările EEG și învață ce înseamnă acestea în context, construind efectiv un dicționar de modele electrice.
„Abordarea noastră bazată pe învățare automată permite algoritmului să învețe „limbajul” undelor cerebrale, identificând modele subtile pe care oamenii le-ar putea rata în timpul revizuirii manuale”, a declarat Austin Brockmeier.
Când Brockmeier a prezentat cercetarea sa în neuroștiințe computaționale la un seminar ING, a atras atenția lui Amanda Hernan, care studiază variabilitatea activității cerebrale și impactul acesteia asupra gândirii și învățării la copiii cu epilepsie. Cei doi au decis să testeze învățarea automată folosind EEG-uri de la șoareci cu variații genetice care provoacă epilepsie.
Ei au folosit un panel de peste 40 de șoareci, inclusiv animale cu și fără variația genetică, din trei fundaluri genetice diferite. Au extras segmente EEG din cinci zile de înregistrări pentru analiză.
Deoarece segmentele EEG nu conțineau activitate convulsivă, algoritmul a trebuit să detecteze diferențele în activitatea de bază a creierului. Acesta a reușit să distingă între tulpinile de șoareci și să detecteze variația genei TSC1 cu o acuratețe mare în două dintre cele trei tulpini.
„Aceste rezultate arată că modelele EEG conțin semnale măsurabile ale diferențelor neurologice, chiar și fără convulsii vizibile”, a spus Hernan.
Acum, echipa își propune să aplice metoda în clinică. Cu finanțare din partea Delaware Clinical and Translational Research ACCEL Program, Brockmeier și Hernan vor aplica următorul pas al abordării lor pe înregistrările EEG de la copii evaluați pentru epilepsie la Nemours Children’s Health.
EEG-urile pediatrice sunt mai scurte decât înregistrările de mai multe zile folosite în studiul pe șoareci, iar copiii se prezintă cu multe tipuri diferite de epilepsie. Cu toate acestea, cercetătorii sunt optimiști.
„Scopul este de a identifica biomarkeri care să semnaleze schimbări subiacente în activitatea electrică a creierului înainte ca convulsiile să apară”, a spus Hernan. Detectarea timpurie ar putea conduce la tratamente mai rapide și mai puțină incertitudine pentru familii.
Hernan a menționat că incertitudinea are un impact semnificativ. „Convulsiile urmează cicluri naturale, dar fără a ști unde te afli în acel ciclu, anticiparea poate fi extrem de provocatoare din punct de vedere psihologic”, a explicat aceasta.
O recunoaștere mai bună a modelului ar putea îmbunătăți, de asemenea, deciziile de tratament. De exemplu, dacă un nou medicament este introdus în timpul unui moment natural de liniște în activitatea convulsivă, beneficiile sale ar putea fi supraevaluate.
Privind spre viitor, cercetătorii își imaginează o lume în care dispozitivele EEG purtabile permit monitorizarea continuă, în timp real, pentru persoanele cu risc crescut de convulsii. Abordări similare ar putea fi aplicate, în cele din urmă, și altor afecțiuni neurologice, inclusiv autismul și ADHD.
„Acesta este un pas către medicina de precizie”, a declarat Brockmeier. „Tiparea undelor cerebrale ar putea ajuta la identificarea celor mai eficiente intervenții pentru un anumit pacient.”
Pentru familiile care navighează incertitudinea zilnică a epilepsiei, acest tip de precizie ar putea face o diferență semnificativă.
