2016年12月6日
高周波発振(HFO類)は、医学的に難治性てんかんの小児患者におけるてんかんゾーンの識別のための術前のバイオマーカーとして浮上しています。同時頭皮脳波(EEG)と磁(MEG)とのHFO類の非侵襲的記録、検出、およびローカリゼーションのための方法論が提示されます。
このプロトコルの全体的な目標は、同時に記録された頭皮脳波計と脳磁図を使用して、医学的に難治性てんかんの小児患者からの発作間欠性高周波振動の信頼性の高い非侵襲的記録検出と局在化のための標準化された方法論を提供することです。この方法は、どの脳領域がてんかん原性であり、手術中に切除する必要があるかなど、小児てんかんの主要な質問に答えるのに役立ちます。この技術の主な利点は、てんかんの子供の脳内で高周波振動を生成する領域の非侵襲的な局在化を可能にすることです。
さまざまな研究により、頭皮EEGおよびMEGを使用して高周波振動を非侵襲的に検出できることが示されていますが、発生源レベルで発電機を特定している研究はごくわずかです。逆問題を解くことによって得られる高周波振動の基礎となる発電機の局在を示し、それをてんかん専門医によって決定されたものと比較します。まず、脳波計またはEEGキャップを国際的な10-20システムに従って患者の頭に装着します。
各電極が配置されている皮膚を清潔にし、髪の毛を邪魔にならないように移動してから、各電極にジェルを塗布します。次に、接地電極と参照電極を患者の頭に置きます。水平および垂直蝸牛電図、EOG、心電図、ECG、筋電図、EMG、および時間領域をカバーする場所で追加のEEG電極を測定するための追加の電極を接続します。
次に、EEG-o-meterを使用して、各電極のインピーダンスを測定します。インピーダンスが10キロオームを超える場合は、再度皮膚をクレンジングし、10キロオーム未満に減少することを確認します。4つのHPIコイルをEEGキャップに置きます。
デジタイザーを使用して、左/右の耳介前点や鼻腔、HPIコイルやEEG電極の位置など、基準ランドマークの位置を取得します。追加のヘッドポイントをデジタイズして、正確なヘッド形状を取得します。次に、患者を脳磁図、MEG、システムが配置されている磁気シールドルーム(MSR)に移します。
患者をベッドに寝かせます。MEGヘルメットに頭を入れ、患者の頭の下に適切なパッドを当てて快適に過ごします。スキャナーで患者の頭の位置を調整し、ヘルメットのできるだけ深い位置にあることを確認します。
最後に、MSRのドアを閉め、インターホンシステムを介して患者と通信します。MEG取得ソフトウェアの「Go」ボタンをクリックして、録音を開始します。記録されたすべての信号をオンラインで確認し、センサーチューナーを使用して不良なMEGチャネルを修正します。
次に、MEG取得ソフトウェアの測定ボタンをクリックして、患者の頭の位置を測定します。患者の頭が感覚配列によって十分に覆われていない場合は、患者に頭をヘルメットの奥深くに移動するように依頼します。次に、MEG取得ソフトウェアで、記録ボタンをクリックしてMEG、EEGを記録し、60分間の周辺記録を取得します。
録音が完了したら、MSRを開き、MSRルームから患者を取り出します。すべてのテープ、電極、HPIコイル、およびEEGキャップをそっと取り外します。最後に、患者を検査スペースから連れ出した後、患者が立ち会わずに空のMSRの磁気信号を2分間記録します。
まず、解析ソフトウェアでデータを開きます。EEGおよびMEGデータは、ページあたり10秒の2つの縦に並んだウィンドウで表示します。フィルタータブに移動し、ハイパスフィルターを1ヘルツに、ローパスフィルターを70ヘルツに、ノッチフィルターを50ヘルツまたは60ヘルツに設定します。
データを検査し、発作間欠性てんかん分泌物またはIEDのある部分を特定します。EEGデータとMEGデータの両方で発生する各IEDのピークをマークします。IEDを使用してEEGデータの部分でHFOを自動検出するアルゴリズムを実行し、検出されたHFOをソフトウェアにインポートしてデータを視覚化します。
検出されたHFOイベントを確認するには、EEG、MEG、および末梢記録を、ページあたり2秒の縦に並んだウィンドウで表示します。フィルタータブに移動し、ローパスフィルターを250ヘルツに、ハイパスフィルターを80ヘルツに設定します。検出された HFO がアーティファクトによるものではないことを確認するには、ペリフェラル録音に同時アクティビティがないことを確認します。
さらに、EEG信号とMEG信号の両方で発生するHFOイベントのみを考慮し、マークされたIEDと重複しないHFOは無視します。次に、患者のMRIをセグメント化し、脳画像解析ソフトウェアを使用して皮質表面を取得し、境界要素法で前方モデルを推定します。各 HFO イベントについて、ウェーブレットの最大エントロピー (平均) または WMEM 法を使用して、EEG データと MEG データの両方でソースのローカリゼーションを実行します。
イベント期間に沿ってローカライゼーション結果を平均化して、ソースローカライゼーションマップを取得します。最後に、EEGデータとMEGデータの両方を使用して、最大活性化振幅の60%のしきい値を適用して、皮質表面上のHFOゾーンを視覚化します。これらの患者の例では、HFOは、EEGとMEGの両方で発生する80〜150ヘルツのリップル周波数帯域で特定され、その上にあるIEDで発生しました。
代表的な 2 つの EEG チャネルと MEG チャネルの時間周波数面は、HFO の時点での典型的な孤立したピークを示しています。ここでは、右中大脳動脈領域の脳軟化症の 15 歳の少女の頭皮 EEG と MEG の両方から HFO 局在化の結果が示されています。どちらの手法も、HFOを病変の近くの右側頭頂接合部に近い位置に局在させますが、わずかに異なっていました。
ここでは、左頭頂上側頭脳軟化症の11歳の男の子の結果を示します。この図は、頭皮EEGとMEGで非侵襲的に局在するHFOゾーン、MEGによって局在するIEDと、iEEGで侵襲的に局在するHFOゾーンとの間の空間的一致を示しています。HFOの数が最も多い頭蓋内電極であるLA51、LA52、LA53の位置は、非侵襲的に局在するHFO活性と一致しており、どちらも発作発症ゾーンと重なっていました。
これは、脳波と MEG の同時記録による発作間欠性高周波振動の局在化を報告した最初の研究であり、頭蓋内記録の結果との局在化結果の一致も調査しています。高周波振動の非侵襲的な記録、検出、および位置特定は、HFOが立方ミリメートルオーダーの小さな脳領域によって生成される非常に弱い信号であり、ノイズやバックグラウンドの脳活動によって妨げられるため、困難です。これまでのところ、脳波計と脳磁図を使用して高周波振動を非侵襲的に検出し、逆の問題を解決することでこの活動を局在化できることを示すことができた研究はほとんどありませんでした。
提案されたプロトコルを習得、改善、評価することで、医師はてんかん原性ゾーンを特定するための信頼性が高く、非侵襲的に記録可能なバイオマーカーを得ることができます。バイオマーカーの開発は、長期モニタリングと侵襲的な頭蓋内記録の必要性を減らし、てんかんの小児患者の術前評価手順を大幅に改善する可能性があります。
この記事は、医療的に難治性のてんかんを持つ小児患者における高周波振動(HFOs)の非侵襲的記録、検出、および局在化のための標準化された方法論を提示します。この技術は、外科的介入前にてんかん原性領域を特定するために、頭皮脳波(EEG)と脳磁図(MEG)を同時に使用します。
Non-invasive detection and localization of high-frequency oscillations (HFOs) using simultaneous EEG and MEG offers a biomarker strategy to improve presurgical evaluation in pediatric epilepsy. This approach supports target validation by providing electrophysiological evidence of epileptogenic zones without requiring invasive intracranial recordings. Enhanced mechanistic de-risking through non-invasive HFO mapping can inform surgical planning and reduce reliance on long-term monitoring.
The method integrates into early discovery workflows by providing electrophysiological data that inform target identification and validation prior to lead optimization.