Artykuł metodologiczny

Analiza sieciowa zapisów elektrod otworu owalnego u pacjentów z lekooporną padaczką skroniową

14.1K wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/54746

⸱

18 grudnia 2016

 ,  ,  ,  ,  , 
1Neurosurgery & National Reference Unit for the Treatment of Refractory Epilepsy, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital de la Princesa, 2Clinical Neurophysiology & National Reference Unit for the Treatment of Refractory Epilepsy, Instituto de Investigación Sanitaria Hospital de la Princesa, 3CONICET

W tym artykule

Podsumowanie

Ten protokół opisuje procedurę śledzenia ewolucji pomiarów sieci mezjalnej u pacjentów z padaczką skroniową (TLE). Opiera się on na połączeniu zapisów wewnątrzczaszkowych z nowatorską techniką numeryczną do analizy danych. W szczególności przedstawiamy protokół do analiz sieciowych nagrań otworu owalnego.

Streszczenie

Około 30% pacjentów z padaczką jest opornych na leki przeciwpadaczkowe. W takich przypadkach operacja jest jedyną alternatywą w celu wyeliminowania/kontrolowania napadów. Jednak znaczna mniejszość pacjentów nadal wykazuje napady pooperacyjne, nawet w tych przypadkach, w których podejrzewane źródło napadów zostało prawidłowo zlokalizowane i wycięte. Przedstawiony tutaj protokół łączy procedurę kliniczną rutynowo stosowaną podczas przedoperacyjnej oceny pacjentów z padaczką płata skroniowego (TLE) z nową techniką analizy sieciowej. Metoda pozwala na ocenę czasowej ewolucji parametrów sieci mezjalnej. Obustronne wprowadzenie elektrod otworu owalnego (FOE) do spłuczki otoczenia jednocześnie rejestruje aktywność elektrokorową w kilku obszarach mezjalnych w płacie skroniowym. Co więcej, metodologia sieciowa zastosowana do zarejestrowanych szeregów czasowych śledzi czasową ewolucję sieci mezjalnych zarówno w odstępach czasu, jak i podczas napadów. W ten sposób prezentowany protokół oferuje unikalny sposób wizualizacji i kwantyfikacji pomiarów, który uwzględnia relacje między kilkoma obszarami mezjalnymi zamiast jednego obszaru.

Wprowadzenie

Epilepsja jest chorobą powodującą niepełnosprawność, która dotyka 1 - 2% światowej populacji. W większości przypadków napady padaczkowe – cechy charakterystyczne epilepsji – można całkowicie kontrolować lub znieść za pomocą leków przeciwpadaczkowych. Jednak około 30% patentów na padaczkę jest opornych na terapie farmakologiczne. W najczęstszym typie padaczki, padaczce skroniowej (TLE)1, na szczęście operacja jest ważną alternatywą dla poprawy stanu pacjenta. Wyniki metaanaliz pokazują, że prawie dwie trzecie pacjentów z lekoopornym TLE nie ma napadów padaczkowych w ciągu pierwszych dwóch do trzech lat po operacji resekcyjnej2,3, chociaż odsetek ten różni się w zależności od kilku czynników, w szczególności od rodzaju stwardnienia rozsianegohipokampa 2. Kluczowym krokiem dla pomyślnego wyniku jest dokładna lokalizacja tak zwanego ogniska padaczkowego, obszaru korowego odpowiedzialnego za generowanie napadów, który zwykle znajduje się w obszarze mezjalnym płata skroniowego. Jednak nawet w tych przypadkach, w których ognisko padaczkowe zostało prawidłowo zidentyfikowane i wycięte podczas operacji, znaczna mniejszość pacjentów albo pozostaje z napadami pooperacyjnymi, albo musi zostać poddana ścisłemu leczeniu przeciwpadaczkowym w celu kontrolowania napadów. W związku z tym pojawiła się nowa perspektywa, w której uwaga nie skupia się już wyłącznie na odizolowanych obszarach, zamiast tego podstawową kwestią są teraz interakcje korowe. To "sieciowe" podejście opiera się na koncepcji konektomu4, która skupia uwagę na połączeniach neuronalnych między różnymi obszarami, a nie na podkreślaniu roli struktur podzielonych na przedziały. Ten nowy paradygmat został znaleziony w teorii grafów, matematycznej strukturze poświęconej badaniu topologicznych i statystycznych właściwości grafów, które są odpowiednim narzędziem do wyrażenia jej podstawowych ustaleń. W tej perspektywie mózg jest postrzegany jako zestaw węzłów połączonych ze sobą połączeniami5-9 w taki sposób, że węzły są reprezentowane przez obszary korowe pokryte elektrodami, a połączenia między nimi są określone przez stopień synchronizacji. W związku z tym to podejście sieciowe zostało wykorzystane w analizie inwazyjnych zapisów elektrod i dostarczyło nowych informacji ułatwiających zrozumienie mechanizmu leżącego u podstaw powstawania i rozprzestrzeniania się napadów.

Wśród wielu inwazyjnych technik neurofizjologicznych rutynowo stosowanych w większości ośrodków leczenia padaczki na całym świecie, szczególnie godna uwagi jest elektroda otworu owalnego (FOE). FOE jest techniką półinwazyjną, ponieważ nie ma potrzeby wykonywania kraniotomii, co zmniejsza powikłania związane z operacją10. Dodatkowo, lokalizacja FOE w otaczającej cysternie11 sprawia, że są one szczególnie wygodne do rejestrowania aktywności mezjalnej z kilku struktur korowych zaangażowanych w generowanie i propagację napadów, takich jak kora śródwęchowa. Dlatego jego stosowanie od momentu pojawienia się jest szeroko rozpowszechnione w przedoperacyjnej ocenie pacjentów z lekoopornym TLE. Tradycyjnie technika ta jest stosowana do lokalizowania aktywności drażniącej w postaci międzynapadowych kolców padaczkowych i ostrych fal, a co ważniejsze, do dokładnej identyfikacji obszaru początku napadu mezjalnego.

Nowa definicja zaproponowana przez Komisję ds. Klasyfikacji i Terminologii z Międzynarodowej Ligi Przeciwko Epilepsji (ILAE) sugeruje, że napady pojawiają się w pewnym momencie w obrębie określonych sieci12. Co więcej, kilka badań wykazało, że napady są spowodowane nieprawidłową aktywnością sieci, a nie izolowanym obszarem patologicznym13-16. Nie ulega wątpliwości, że ta nowa perspektywa wymaga ponownej analizy wcześniej uzyskanych informacji przy użyciu nowych metod numerycznych, takich jak metodologia sieci złożonych. Chociaż praktyczne zastosowanie tych analiz jest wciąż w powijakach praktyki klinicznej, kilka badań naukowych wykazało ich wartość13-17.

Protokół opisany poniżej jest połączeniem praktyki klinicznej rutynowo wykonywanej na lekoopornych pacjentach z padaczką TLE z nowatorską techniką analizy sieciowej. Metoda pozwala na ocenę czasowej ewolucji parametrów sieci mezjalnej. Obustronne wprowadzenie FOE do cysterny otoczenia jednocześnie rejestruje aktywność elektrokorową w kilku mezjalnych obszarach płatów skroniowych. Podejście sieciowe zastosowane do rejestrowania szeregów czasowych śledzi czasową ewolucję sieci mezjalnych zarówno w odstępach czasu, jak i podczas napadów. W ten sposób prezentowany protokół oferuje unikalny sposób wizualizacji i ilościowego określania pomiarów, który uwzględnia relacje między kilkoma obszarami mezjalnymi.

Protokół

W opisanym poniżej protokole kroki 1, 2 i 3 należą zarówno do protokołów badawczych, jak i klinicznych, które są ściśle przestrzegane od każdego kandydata na mezjalnego TLE do operacji resekcyjnej wybranego tylko według kryteriów klinicznych. Kroki 4 i 5 należą wyłącznie do protokołu badania. Obie procedury są zgodne z wytycznymi Komisji Etycznej Szpitala de la Princesa.

1. Procedury przedimplantacyjne

  1. Wyjaśnij uczestnikowi procedury eksperymentalne, określając, które punkty odpowiadają badaniu, a które mają zastosowanie w praktyce klinicznej, zaznaczając, że procedura badawcza w żaden sposób nie modyfikuje procedury klinicznej. Zwróć szczególną uwagę na wyjaśnienie potencjalnych zagrożeń związanych z chirurgicznym wszczepieniem elektrod. Uzyskaj podpisaną świadomą zgodę od uczestnika.
  2. U wszystkich kandydatów do operacji resekcji należy wykonać przedoperacyjne badania neurologiczne i neuropsychologiczne18.
    1. Oceń pacjenta za pomocą międzynapadowej tomografii komputerowej z emisją pojedynczych fotonów (SPECT) z 99Tc-HmPAO, obrazowania metodą rezonansu magnetycznego (MRI) 1,5 T i wideoelektroencefalografii (v-EEG) przy użyciu 25 elektrod skóry głowy zgodnie z międzynarodowym systemem 10 - 20 i protokołem Maudsleya18.
    2. Podczas pobytu w celu rejestracji przedoperacyjnej v-EEG należy stopniowo zmniejszać dawki leków przeciwpadaczkowych od drugiego do czwartego dnia (około jednej trzeciej dawki na dobę).

2. Zabiegi implantacji (chirurgia)

  1. Leki przeciwpadaczkowe należy podawać przed operacją i wykonywać zabiegi chirurgiczne w znieczuleniu ogólnym (3 mg/kg bolusa propofolu, a następnie 0,2 - 0,3 mg/kg fentanylu i 0,5 mg/kg rokuronium).
  2. Włóż dwa sześciostykowe FOE z odstępem 1 cm od środka do środka obustronnie do cystern otoczenia, stosując technikę Kirschnera19.
    1. Ułóż pacjenta na stole operacyjnym w pozycji leżącej, z szyją delikatnie wyprostowaną pod kątem 15 stopni. Przygotuj policzek pacjenta roztworem jodu, zaczynając od miejsca nacięcia i krążąc na zewnątrz, a następnie ułóż obszar bezpośrednio otaczający miejsce nacięcia.
    2. Nakłuć skórę igłą rdzeniową o rozmiarze 20 zgodnie z punktami orientacyjnymi Hartela20: punkt wejścia około 3 cm bocznie do ipsibocznej strony spoidła ustnego w kierunku punktu bezpośrednio poniżej źrenicy ipsilateralnej w płaszczyźnie przednio-tylnej i punktu około 2,5 cm przed zewnętrznym przewodem słuchowym w płaszczyźnie bocznej.
    3. Przesuń igłę w kierunku obszaru otworu owalnego pod kontrolą fluoroskopową. Skorzystaj z widoków bocznych dostarczonych przez obrazy fluoroskopowe, aby określić położenie końcówki igły. Gdy igła przejdzie przez otwór owalny, wyjmij sztyft, zastąp go elektrodą i wsuń do spłuczki otoczenia (ryc. 1A).
  3. Oceń poprawność implantacji za pomocą obrazowania fluoroskopowego na sali operacyjnej21; jest to ważne, aby wykluczyć penetrację otworu podstawy czaszki, takiego jak dolna szczelina oczodołu (znajdująca się przed otworem owalnym) i otwór szyjny (znajdujący się za nim). Taka nieprawidłowo umiejscowiona kaniulacja może potencjalnie prowadzić do poważnego uszkodzenia układu nerwowo-naczyniowego22.
  4. Po prawidłowym umieszczeniu elektrod w cysternach otoczenia przymocuj je do skóry za pomocą zasłon. Obudź pacjenta i zaprowadź go na salę pooperacyjną.

3. Przejęcie nagrań FOE

  1. Pacjent powinien zostać przewieziony do pracowni v-EEG na pobyt trwający około 5,2 ± 2,4 dnia (średnio ± SD).
  2. Umieść 19 elektrod zgodnie z międzynarodowym systemem 10-20.
    1. Zmierz odległość między nasionem (grzbietem nosa) a wcięciem (wypukłością potyliczną) za pomocą miarki i zaznacz markerem środkowy punkt (położenie elektrody Cz). Zmierz i zaznacz punkt 10% odległości nad nasionem (położenie elektrody Fpz).
      1. Powtórz tę samą procedurę dla wcięcia (lokalizacja elektrody Oz), oznaczając odległości 20% od Cz zarówno w kierunku nasion, jak i inion (lokalizacje elektrod Fz i PZ, odpowiednio).
    2. Zmierz odległości między oboma punktami przedusznymi i zaznacz odległości 10% powyżej lewego i prawego punktu przeduszowego (odpowiednio elektrody T3 i T4). Następnie zaznacz odległości 20% powyżej T3 i T4 w kierunku Cz, aby uzyskać lokalizacje C3 i C4.
    3. Utwórz obwód za pomocą taśmy mierniczej, aby połączyć Fpz i Oz w 5% odległości powyżej obu elektrod w FP1 (po lewej) i FP2 (po prawej) z przodu oraz przy O1 (po lewej) i O2 (po prawej) z tyłu.
    4. W tym samym obwodzie dodaj 10% odległości w górę w kierunku wejściu, aby uzyskać pozycję F7, dodaj 10%, aby osiągnąć T3 (powinien znajdować się powyżej linii między punktami przedusznymi) i dodaj kolejne 10%, aby uzyskać T5 (elektroda O1). Zaznacz pozycję każdej elektrody i powtórz tę samą procedurę dla prawych (parzystych) elektrod.
    5. Zmierz i zaznacz przecięcie (położenie elektrody F3) w połowie odległości między F7 i Fz oraz 20% odległości w górę od Fp1 w kierunku F3. Powtórz ten proces w każdej ćwiartce głowy, aby uzyskać F4 (pozycja przód-prawo), P3 (pozycja tylna-lewa) i P4 (pozycja tylna-lewa).
    6. Oczyść i osusz skórę. Umieść umiarkowaną ilość kolodionu z żelem przewodzącym w każdym kubku elektrody i umieść elektrody w przygotowanych obszarach. Wysuszyć kolodion suszarką do włosów.
  3. Podłącz wszystkie elektrody (skórę głowy i FOE) przewodami do skrzynki elektrod, która jest już podłączona do elektroencefalografa. Upewnij się, że sygnały elektrod są dobre i sprawdź, czy impedancje elektrod skóry głowy są poniżej 10 kΩ za pomocą elektroencefalografa.
  4. Pozyskaj dane cyfrowego elektroencefalogramu skóry głowy (EEG) i dane FOE przy 1,024 Hz za pomocą elektroencefalografu zsynchronizowanego wideo (v-EEG) i przefiltruj dane za pomocą filtra pasmowo-przepustowego w zakresie 0,5 - 100 Hz i filtra Notch (50 Hz) z elektroencefalografem.
  5. Stopniowo usuwaj leki przeciwpadaczkowe od drugiego do czwartego dnia (około jednej trzeciej dawki na dobę), aby zwiększyć prawdopodobieństwo wystąpienia napadów. Ten krok zależy od konkretnej recepty na lek każdego pacjenta.
  6. Użyj zarówno czynności napadowych międzynapadowych, jak i napadowych, aby w przybliżeniu zlokalizować obszary iktogenne, identyfikując elektrody/kanał, w którym pojawiają się elementy padaczkowe23, w tym kompleks fal wolnofalowych, wielokolce, przebiegi szybkich skoków, fale ostre, kompleks fal ostrych i wolnych, wolne ostre fale, kolce i fale kolczaste i wolne. Należy zapisać czas początku i końca napadu, a także wszelkie inne objawy kliniczne lub zdarzenia istotne dla badania. Istnieje mapowanie jeden do jednego między lokalizacją elektrod w głowie pacjenta a modelem głowy w oprogramowaniu EEG, co pozwala na anatomiczne zidentyfikowanie miejsca, w którym pojawia się aktywność padaczkowa.
  7. Po zakończeniu badania usuń FOE na urządzeniu v-EEG, delikatnie je wyciągając, podczas gdy usta pacjenta pozostają na wpół otwarte. Nie należy systematycznie wykonywać obrazowania po usunięciu FOE, z wyjątkiem sytuacji, gdy pojawią się objawy neurologiczne. W takich przypadkach należy wykonać pilną tomografię komputerową (CT).

4. Wstępne przetwarzanie sygnału FOE

  1. Eksport danych przechowywanych w elektroencefalografie przy 200 Hz w formacie ASCII w epokach odpowiednich do analizy numerycznej około 30 minut aktywności napadowej (już zidentyfikowanej przez biegłego neurofizjologa) (Rysunek 1C). Unikaj epok zawierających artefakty, takie jak nasycona aktywność elektryczna, aktywność mięśni i przemieszczenia elektrod.
  2. Otwórz wyeksportowane pliki za pomocą dowolnego edytora strumieni systemu UNIX i usuń wszystkie znaki nienumeryczne z wyeksportowanych plików danych, pozostawiając tylko znaczniki czasu i napięcia kanałów. Zapisz zmodyfikowane pliki do dalszej analizy numerycznej.
    UWAGA: Od teraz wszystkie obliczenia wykonuj przy użyciu pakietów R z repozytorium R lub kodów domowej roboty (Tabela 1).
  3. Korzystając z oprogramowania języka R, zainstaluj wymagane pakiety języka R i załaduj zmodyfikowane pliki danych do środowiska języka R. Uporządkuj wszystkie kanały, przypisując każdy z nich do określonej kolumny tablicy, która zawiera wszystkie dane, eliminując puste kanały i odwołując je do średniego odniesienia w linii środkowej (Fz + Cz + Pz)/3.
    1. Użyj algorytmu szybkiej transformaty Fouriera (funkcja R: fft) i wykreśl wynikową zmienną, aby sprawdzić, czy częstotliwość linii została skutecznie usunięta (około 50 Hz). Użyj dziedziny częstotliwości, aby odfiltrować inne fałszywe częstotliwości, które mogą zanieczyścić sygnały.
  4. Przekonwertuj załadowane dane na wielowymiarowy obiekt szeregów czasowych (mts) składający się z 28 kolumn — 16 skalpów i 12 FOE — przy użyciu funkcji R ts. Podziel obiekt mts na nienakładające się na siebie okna czasowe po 5 sekund każde (1 000 punktów danych przy 200 Hz), aby zmniejszyć rozmiar pliku i zoptymalizować czas obliczeń.

5. Obliczenia końcowe (kompleksowa analiza sieciowa)

UWAGA: Oblicz opisane poniżej miary w każdym oknie czasowym, zaczynając od 5 minut przed wystąpieniem napadu (60 okien), a kończąc na 5 minutach po rozpoczęciu napadu (60 okien), w celu wizualizacji ewolucji czasowej.

  1. Obliczaj miary jednowymiarowe, moc spektralną, pobudliwość i entropię spektralną dla każdej pojedynczej kolumny/kanału bez uwzględniania korelacji między różnymi szeregami czasowymi.
    1. Obliczyć pobudliwość (S) dla każdego szeregu czasowego aktywności napięcia za pomocą domowego kodu zgodnie z równaniem zaproponowanym przez Schindlera24 (patrz plik uzupełniający). S > 2,5 jest uważany za padaczkotwórczy, empirycznie określony próg17,25,26.
    2. Dla każdego szeregu czasowego aktywności oblicz widmową gęstość mocy, używając domowego kodu dla Delta (>0,5 Hz i <4 Hz), Theta (4 - 7 Hz), Alfa (7 - 14 Hz), Beta (14 - 30 Hz) i Gamma (>30
      3. ).
    3. Oblicz entropię Shannona za pomocą domowego kodu, używając gęstości widmowej mocy każdego szeregu czasowego zamiast odpowiadającego mu szeregu czasowego prawdopodobieństwa. Uśrednić indywidualne wartości entropii widmowej (SE) uzyskane dla każdego kanału w zestawie elektrod. Entropia Shannona jest wyjaśniona w pliku uzupełniającym.
      UWAGA: Spadek SE powinien być interpretowany jako spadek liczby częstotliwości widma, ponieważ SE jest entropią widma.
  2. Działania sieciowe
    UWAGA: W tej sekcji oceniono interakcje między różnymi szeregami czasowymi elektrod.
    1. Obliczyć łączność funkcjonalną między każdą parą szeregów czasowych napięcia w każdym oknie czasowym, korzystając z wartości bezwzględnej współczynnika liniowej korelacji krzyżowej obliczonej przy zerowym opóźnieniu (funkcja R: ccf).
      UWAGA: Aby wyeliminować niereprezentatywne wartości synchronizacji, ustal próg na podstawie poprzednich badań17,25,26. W tym konkretnym przypadku należy użyć progu 0,5.
    2. Zainstaluj pakiet igraph R 27. Utwórz obiekt igraph na podstawie macierzy sąsiedztwa (funkcja języka R: graph.adsąsiedztwo). Użyj macierzy korelacji uzyskanej w poprzednim kroku, określając, że wykres jest ważony i nieskierowany.
    3. W każdym oknie czasowym oblicz średnią długość ścieżki (APL) (funkcja R average.path.length) dla całej sieci (scalp+FOE) i dla każdej z czterech podsieci: lewej skóry głowy, prawej skóry głowy, lewego FOE i prawego FOE. Dokładnie w ten sam sposób oblicz gęstość połączeń (DoL) (funkcja R: gęstość grafu), modułowość (Mod) (funkcja R: modularność) i średni współczynnik grupowania (ACC) (funkcja R: przechodniość).
    4. Powtórz poprzednie kroki od 5.2.1 do 5.2.3, używając synchronizacji faz (domowy kod R) jako oszacowania łączności funkcjonalnej zamiast funkcji korelacji krzyżowej.
  3. Aby przedstawić efekty wielkości w zmianach zmiennych, należy obliczyć znormalizowaną średnią różnicę (SMD) (funkcja R z pakietu MBESS: smd), między etapem wstępnym a etapem ictal, a także między etapem wstępnym i postictalnym.
    1. Przyjmując wartość wstępną jako wartość wyjściową, wybierz trzydzieści sekund (6 wartości) na pięć minut przed znakiem początku napadu jako wartość wstępną. Podobne okno czasowe wynoszące 30 s można wybrać podczas napadu w celu ilościowego określenia zmiany, w odniesieniu do etapu przednapadowego, za pomocą SMD.
    2. W podobny sposób, 5 minut po zakończeniu napadu, wybierz okno czasowe wynoszące 30 sekund, aby określić ilościowo zmianę w fazie postiktalnej (w odniesieniu do fazy przednapadowej).

Wyniki

Końcowa pozycja FOE znajduje się w cysternie otaczającej, co widać na obrazach MRI w płaszczyźnie osiowej i strzałkowej (Rycina 1A górne panele). Kontakty FOE rejestrują aktywność elektryczną z kilku struktur przyśrodkowych płata skroniowego (Rycina 1A dolny panel). Po operacji (Rycina 1B lewy panel) pacjent jest kierowany do sali video-EEG, gdzie elektrody skórne są rozmieszczone zgodnie z systemem 10-20 (Rycina 1B prawo). Podczas pobytu w sali video-EEG pacjent jest stale monitorowany, a do późniejszej analizy zapisywane są rejestracje z powierzchni skóry i z FOE, a także nagrania wideo i parametry życiowe. Typowe surowe sygnały z powierzchni skóry i FOE (Rycina 1C) pokazują wystąpienie napadu w lewym FOE oraz jego rozprzestrzenianie się na kontakty skórne i prawe FOE.

Przedstawienie aktywności epileptogennej z wykorzystaniem pobudliwości (S) (Rysunek 2) odpowiadającej surowym zapisom EEG z Rysunku 1C, podczas przejścia z okresu przedictalnego do okresu ictalnego i postictalnego. Początek napadu zaznaczono ciągłą linią pionową, a czas (oś x) odnosi się do tego punktu. Wartość S (pobudliwość) >2,5 reprezentowała aktywność drażniąca lub epileptogenna17,25,26. Wyższa pobudliwość (kolory czerwonawae) pojawiła się najpierw z większą intensywnością na kontaktach lewego FOE (LFOE). Wynik ten jest zgodny z lewostronną padaczką zakrętu skroniowego przyśrodkowego, zgodnie z opinią eksperta neurofizjologa.

Dynamika czasowa kilku miar sieciowych oraz entropia spektralna (Rysunek 3) podczas przejścia z fazy przednapadowej do fazy napadowej i ponapadowej, odpowiadająca temu samemu napadowi przedstawionemu na Rysunku 1C oraz 2. Początek napadu zaznaczono ciągłą pionową linią, a czas (oś x) odniesiono do tego punktu. W tym przypadku sieć zbudowano na podstawie całego zestawu elektrod, obejmującego zarówno elektrody skórne, jak i FOE. Wartości DoL i ACC były wyższe podczas napadów, przy jednoczesnym spadku APL i Mod, co sugeruje wzrost ogólnej łączności. W tym okresie zaobserwowano również niższe poziomy SE, które utrzymywały się po ustąpieniu pobudzenia (punktowe linie pionowe).

Analiza miar sieciowych ACC, DoLs i APL oraz SE dla każdego FOE (prawego i lewego) (Rysunek 4) podczas przejścia ze stanu przednapadowego do fazy napadowej i ponapadowej. Początek napadu zaznaczono ciągłą linią pionową, a czas (oś x) odnosi się do tego punktu. Ewolucja tych miar odpowiada temu samu napadowi, który przedstawiono na Rysunkach 1, 2 i 3. Ipsilateralne (lewe) przyśrodkowe ACC, DoLs i APL wykazały wcześniejsze i wyższe zmiany niż wartości kontralateralne, co można wyjaśnić lokalizacją strefy początku napadu w lewym płacie skroniowym. W tym przypadku Mod nie mógł zostać obliczony ze względu na brak dostępnych podpodziałów.

Reprezentacyjny film przedstawiający łączność funkcjonalną (Rysunek 5) podczas tego samego napadu, co na Rysunku 1, 2, 3, oraz 4, ukazuje krytyczną zmianę tuż po wystąpieniu napadu (Czas 0). W tym punkcie łączność pomiędzy wszystkimi elektrodami gwałtownie wzrasta, co objawia się zwiększeniem liczby połączeń oraz grubości (intensywności) tych krawędzi. Wzrost ten rozpoczyna się w obrębie lewego FOE między czasem 0,1 a 0,2, a następnie rozprzestrzenia się na stronę przeciwległą, zanim obejmie całą sieć.

szybka transformata Fouriera4.3(pakiet statystyczny) Oblicza szybką transformatę Fouriera sygnału.
ts4.4(stats package) Tworzy obiekt wielowymiarowych szeregów czasowych (mts). Należy podać częstotliwość próbkowania.
Wzbudzalność5.1.1(własna) funkcja oparta na Proszę o podanie tekstu źródłowego do tłumaczenia. Funkcja R. Oblicza wartość bezwzględną nachylenia sygnału, a następnie normalizuje ją względem odchylenia standardowego krótkiego okresu bazowego. Należy podać wartość progu.
Gęstość widmowa mocy i entropia widmowa5.1.2(Własna) funkcja oparta na widmo i entropia Funkcje R. Obliczanie znormalizowanego widma mocy oraz entropii Shannona znormalizowanego widma mocy
ccf5.2.1(pakiet podstawowy) oblicza liniową korelację wzajemną obiektu mts, wykorzystując korelację Pearsona przy przesunięciu zero, co pozwala na wygenerowanie macierzy korelacji. Należy obliczyć wartości bezwzględne. 
graf.sąsiedztwo5.2.2(pakiet igraph) Tworzy graf igraph, będący podstawowym obiektem wykorzystywanym przez poniższe funkcje igraph
średnia.długość.ścieżki5.2.3(pakiet igraph) określa średnią długość ścieżki w grafie poprzez obliczenie średniej liczby kroków wzdłuż najkrótszych ścieżek przechodzących przez wszystkie węzły sieci. 
gęstość.grafu5.2.3(pakiet igraph) Oblicza gęstość połączeń grafu poprzez wyznaczenie stosunku rzeczywistej liczby połączeń do wszystkich możliwych połączeń w sieci.
modularność5.2.3(pakiet igraph) Określa modularność grafu poprzez obliczenie, które grupy węzłów są ze sobą bardziej powiązane niż z innymi węzłami sieci
przechodniość5.2.3(pakiet igraph) Wyznacza średni współczynnik grupowania grafu poprzez obliczenie proporcji sąsiednich węzłów, które są jednocześnie sąsiadami dla siebie nawzajem
Synchronizacja fazowa5.2.4funkcja (własna) oparta na szybka transformata Fouriera Funkcja R obliczająca średnią koherencję fazową w celu uzyskania wartości z zakresu od zera do jednego
smd5.3(Pakiet MBESS) Określa standaryzowaną różnicę średnich – wielkość efektu – obliczając różnicę średnich między grupami w stosunku do połączonego odchylenia standardowego 

Tabela 1: Funkcje języka R wykorzystane do przetwarzania danych.

Procedura neurochirurgiczna przedstawiająca elektrody EEG i skan mózgu wraz z późniejszym wykresem wyników danych.
Rysunek 1: Elektrody otworu owalnego. (A) Końcowe położenie FOE w cysternie otaczającej. Górne panele pokazują obrazy MRI w przekroju osiowym (lewo) i strzałkowym (prawo), przedstawiające lokalizację kontaktów FOE (białe strzałki). Preparat ludzki (zwłoki) z wprowadzonymi FOE (dolny panel, kontakty zaznaczone białymi strzałkami). (B) Konfiguracja FOE i elektrod skórnych. Głowa pacjenta tuż po zabiegu wprowadzenia FOE (lewy panel) oraz podczas pobytu na monitoringu video-EEG (prawy panel). (C) Rejestracje FOE i skórne. Złożony napad częściowy u pacjenta z lewostronną TLE (5 min po i przed początkiem napadu). RFOE1-RFOE6 oznacza prawostronne FOE od #1 do #6, a LFOE1-LFOE6 oznacza lewostronne FOE od #1 do #6. Początek napadu zaznaczono pionową czerwoną linią i białą grotą strzałki. Kliknij tutaj, aby wyświetlić większą wersję tego rysunku.

Mapa cieplna wyników elektroforezy; rozdział białek, analiza danych, intensywność zakodowana kolorami.
Rycina 2: Reprezentacja złożonego napadu częściowego u pacjenta z lewostronną TLE, ilościowo określona poprzez pobudliwość. Skala kolorystyczna określa poziom pobudliwości (S) dla każdej elektrody. Prawa elektroda w otworze owalnym (RFOE) oraz lewa elektroda w otworze owalnym (LFOE) reprezentują odpowiednio kontakty prawego i lewego otworu owalnego (oś y). Oś x oznacza czas (w min) w stosunku do początku napadu (gruba pionowa linia), określonego przez eksperta neurofizjologa. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Wykres analizy szeregów czasowych: średni współczynnik grupowania, długość ścieżki, połączenia, modularność, entropia.
Rycina 3: Miary całej sieci (skóra głowy+FOE) dla tego samego pacjenta i tego samego napadu z Ryciny 2. Przedstawiono średni współczynnik grupowania (ACC), średnią długość ścieżki (APL), gęstość połączeń (DoLs), modularność (Mod) oraz entropię spektralną (SE) dla całej sieci (skóra głowy + FOE). Pionowe linie przerywane reprezentują pobudliwość (S). Oś x oznacza czas względem początku napadu (gruba pionowa linia ciągła). Średnia ruchoma z dziesięciu kolejnych okien jest przedstawiona jako gruba czarna linia ciągła. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Wykres dynamiki sieci; analiza współczynnika grupowania, długości ścieżki i gęstości połączeń w czasie.
Rycina 4: Pomiary mezjalne tego samego pacjenta z Ryciny 2 i 3. Średni współczynnik grupowania (ACC), średnia długość ścieżki (APL), gęstość połączeń (DoLs) oraz entropia spektralna (SE) dla elektrod w lewym i prawym owalnym otworze serca (FOEs). Pionowe linie przerywane zaznaczają pobudliwość. Oś X wskazuje czas względem początku napadu (gruba pionowa linia ciągła). Średnia krocząca z dziesięciu kolejnych okien jest przedstawiona grubą czarną linią ciągłą. Kliknij tutaj, aby wyświetlić powiększoną wersję tej ryciny.

Schemat połączeń sieci neuronowych; węzły i łącza wskazujące interakcje funkcjonalnych obszarów mózgu.
Rycina 5: Dynamika wzorca połączeń podczas złożonego napadu częściowego. Intensywność połączeń jest reprezentowana przez grubość krawędzi. Czas (niższe wartości) jest liczony względem początku napadu (Czas 0). Każda klatka trwa 5 s. Elektrody w lewym i prawym zawale jajowatym (L1-L6 i R1-R6) są reprezentowane odpowiednio przez koralowe i niebieskie okręgi. Elektrody skalpowe lewe i prawe są reprezentowane odpowiednio przez pomarańczowe i cyjanowe okręgi. Kliknij tutaj, aby pobrać ten film.

Dyskusja

Tradycyjnie, padaczkę badano w ramach podejścia zorientowanego na strefę, które izolowało znaczenie poszczególnych obszarów, zasadniczo strefy początku napadów, jako unikalnej przyczyny napadów. Całkiem niedawno podejście oparte na prawdziwej sieci, które podkreśla znaczenie interakcji między obszarami kory mózgowej, było faworyzowane w stosunku do klasycznej perspektywy zorientowanej strefowo13-17,28. Jednak obecny materiał dowodowy dotyczący epilepsji jako choroby sieciowej jest nadal bardzo fragmentaryczny i potrzebne są dalsze badania. Niniejsza praca ma na celu ponowną analizę danych dostarczanych tradycyjnymi metodami, takimi jak FOE, w ramach złożonego podejścia sieciowego. Przedstawiony tutaj protokół opisuje krok po kroku procedurę metodologiczną polegającą na wykonaniu złożonej analizy sieciowej i spektralnej nagrań półinwazyjnych u pacjentów z TLE.

Zastosowanie opisanej powyżej techniki wykazało przydatność podejścia sieciowego w porównaniu z bardziej tradycyjną perspektywą lokalną lub zorientowaną na strefę. W ostatnich pracach17,29 wykazano, że przy użyciu tej samej procedury, co opisana tutaj, widoczna jest nierównowaga w łączności mezjalnej u pacjentów z opornym na leczenie TLE. Łączność mezjalna jest zmniejszona po stronie ipsilateralnej zarówno podczas etapów międzynapadowych29 , jak i ictal17,29 . Wyniku tego nie można było przewidzieć, patrząc wyłącznie na obszary, w których powstaje aktywność epileptogenna. Ten w pewnym sensie zaskakujący wynik został również opisany za pomocą teorii sieci na sygnałach fMRI30,31. Co więcej, zastosowanie techniki łączonej teorii sieci FOE+ wykazało równoważność aktywności mezjalnej podczas napadów padaczkowych i pod wpływem promotora aktywności padaczkowej, ponieważ jest to farmakologiczne podawanie etomidatu32.

Opisana tutaj technika jest w stanie wykryć nierównowagę sieci mezjalnej w krótkich nagraniach międzynapadowych trwających co najwyżej jedną lub dwie godziny29. W ten sposób można było osiągnąć drastyczne skrócenie czasu analizy i skrócenie czasu pobytu pacjenta w szpitalu. Ponadto, z perspektywy terapeutycznej, istniejąca nierównowaga u pacjentów z TLE może zostać "rozwiązana" za pomocą przewlekle wszczepianych (przez neurochirurgów) urządzeń, w takim samym stopniu, w jaki robi się to w głębokiej stymulacji mózgu.

Aby uzyskać optymalne wyniki na podstawie informacji zawartych w niniejszym protokole, należy wcześniej rozważyć pewne kwestie. Po pierwsze, wszczepienie elektrod powinno być wykonane przez doświadczonego neurochirurga, ponieważ ich nieprawidłowe umieszczenie może spowodować poważne konsekwencje neurologiczne i mylące zapisy. Co więcej, wybór odpowiednich epok do dalszej analizy zależy całkowicie od interpretacji surowego EEG przez neurofizjologa; dlatego doświadczenie w klinicznej analizie EEG jest obowiązkowe. Format danych eksportowanych plików z elektroencefalografu zależy od konkretnej marki; W związku z tym potrzebne są dobre umiejętności programistyczne, aby dostosować skrypty do różnych formatów danych. Wreszcie, aby zapewnić wiarygodność danych, należy zastosować kontrole jakości wyników. Przeszacowanie i wyniki fałszywie dodatnie mogą pojawić się podczas pracy z dużą liczbą korelacji. W takich przypadkach należy stosować metody statystyczne w celu poprawy czułości. W związku z tym ważne jest, aby ustalić próg korelacji, aby odrzucić wartości, które nie są reprezentatywne dla prawdziwej synchronizacji bazowej. Tak więc w tym protokole krawędź między węzłami i i j będzie uważana za istniejącą tylko wtedy, gdy wartość bezwzględna korelacji między tymi węzłami jest większa niż 0,5, kryterium wcześniej stosowane17,26. Należy zastosować inne progi w zakresie od 0,2 do 0,8 w celu weryfikacji podobnych wyników i zapewnienia płynnego przejścia od jednego progu do następnego. Oprócz wartości progowych w celu uzyskania wiarygodnych wyników można zastosować inne metodyki, takie jak poprawka Bonferroniego lub testowanie danych zastępczych. Co więcej, podczas pracy z danymi EEG należy pamiętać, że sieci mózgowe są złożonymi systemami o nieliniowej dynamice; Dlatego oprócz korelacji liniowej należy stosować inne miary synchronizacji nieliniowej w celu zapewnienia jakości wyników, takie jak wzajemna informacja lub synchronizacja faz33.

Obliczanie łączności bezpośrednio z elektrod skóry głowy, jak to jest częściowo wykonywane w tej pracy, wiąże się z pewnym ryzykiem. Główny problem polega na efekcie zanieczyszczenia spowodowanym przewodzeniem objętościowym, zawsze obecnym przy nagrywaniu skóry głowy. Jednym ze sposobów na przezwyciężenie tego problemu jest praca w przestrzeni źródłowej, która jest atrakcyjną alternatywą stosowaną przez wielu badaczy. Inne podejście wymaga użycia miar synchronizacji, które minimalizują zanieczyszczenie efektów amplitudy. Korzystając z synchronizacji faz (znanej również jako wartość blokowania fazy) minimalizujemy efekt przewodzenia objętościowego, co wykazano w kilku pracach34.

Podobnie jak w przypadku innych inwazyjnych technik neurofizjologicznych, nagrań z FOE nie można uzyskać od osób z grupy kontrolnej, co poważnie ogranicza stosowanie niektórych protokołów badawczych. Dane z zapisów FOE dostarczają cennych informacji na temat aktywności mezjalnego płata skroniowego17,29,35, zwłaszcza podczas lateralizacji na stronę padaczkową u pacjentów z TLE33. W porównaniu z technikami inwazyjnymi, technika FOE nie jest traumatyczna dla mózgu i obejmuje stosunkowo prostą manipulację, a jej nagrania są wysokiej jakości przez długiczas11. W porównaniu z MRI, zapisy FOE zapewniają lepszą rozdzielczość czasową aktywności elektrokorowej. Ponadto istnieje wiele możliwości zbadania miar innych niż te, które zostały użyte w niniejszej pracy. Fakty te zwiększają również możliwość jednoczesnej analizy kilku nagrań biomedycznych. Te zalety nagrań FOE w połączeniu ze złożoną analizą sieciową i spektralną sprawiają, że technika ta jest potężnym narzędziem do badań nad padaczką z potencjalnymi zastosowaniami w praktyce klinicznej.

Oświadczenia

Autorzy nie mają do ujawnienia żadnych konfliktów interesów.

Podziękowania

Ta praca została sfinansowana z grantów z Instituto de Salud Carlos III, poprzez PI10/00160 i PI12/02839, częściowo wspierane przez F.E.D.E.R i przez Mutua Madrileña. A.S-G. jest laureatem stypendium podoktorskiego z Mutua Madrileña. 3D symulacje zostały stworzone przy użyciu oprogramowania BioDigital Human (www.biodigital.com) oraz oprogramowania ZygoteBody Professional (www.zygotebody.com)

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Elektrody otworu owalnegoAD-Tech, Racine,
USA		FO06K-SP10X-000Sześciostykowa platynowa 
ElektroencefalografXLTEK, KanadaXLT-EEG32T
Aparat do rezonansu magnetycznegoGeneral Electric
Maszyna SPECGeneral Electric
Natus XLTEK

Bibliografia

  1. Wiebe, S. Epidemiology of Temporal Lobe Epilepsy. Can J Neurol Sci. 27, Suppl. 1 6-10 (2000).
  2. Thom, M., Mathern, G. W., Cross, J. H., Bertram, E. H. Mesial temporal lobe epilepsy: How do we improve surgical outcome. Ann Neurol. 68 (4), 424-434 (2010).
  3. Tellez-Zenteno, J. F., Dhar, R., Wiebe, S. Long-term seizure outcomes following epilepsy surgery: a systematic review and meta-analysis. Brain. 128 (5), 1188-1198 (2005).
  4. Sporns, O., Tononi, G., Kotter, R. The human connectome: a structural description of the human brain. PLoS Comput Biol. 1, 42(2005).
  5. Fornito, A., Zalesky, A., Bullmore, E. Fundamentals of Brain Network Analysis. , AP Press. (2016).
  6. Wig, G. S., Schlaggar, B. L., Petersen, P. E. Concepts and principles in the analysis of brain networks. Ann. N.Y. Acad. Sci. 1224, 126-146 (2011).
  7. Rubinov, M., Sporns, O. Complex network measures of brain connectivity: uses and interpretations. Neuroimage. 52, 1059-1069 (2010).
  8. Boccaletti, S., Latora, V., Moreno, Y., Chavez, M., Hwang, D. -U. Complex networks: Structure and dynamics. Phys Rep. 424, 175-308 (2006).
  9. Sporns, O., Chialvo, D. R., Kaiser, M., Hilgetag, C. C. Organization, development and function of complex brain networks. Trends Cogn Sci. 8 (9), 418-425 (2004).
  10. Pastor, J., Sola, R. G., Hernando-Requejo, V., Navarrete, E. G., Pulido, P. Morbidity associated with the use of foramen ovale electrodes. Epilepsia. 49 (3), 464-469 (2008).
  11. Wieser, H. G., Schwarz, U. Topography of foramen ovale electrodes by 3D image reconstruction. Clin Neurophysiol. 112 (11), 2053-2056 (2001).
  12. Berg, A. T., et al. Revised terminology and concepts for organization of seizures and epilepsies: Report of the ILAE Commission on Classification and Terminology, 2005-2009. Epilepsia. 51 (4), 676-685 (2010).
  13. Bertram, E. H., Xing-Zhang, D., Mangan, P., Fountain, N., Rempe, D. Functional anatomy of limbic epilepsy: a proposal for central synchronization of a diffusely hyperexcitable network. Epilepsy Res. 32, 194-205 (1998).
  14. Bartolomei, F., Wendling, F., Bellanger, J., Regis, J., Chauvel, P. Neural networks involved in temporal lobe seizures: a nonlinear regression analysis of SEEG signals interdependencies. Clin Neurophysiol. 112, 1746-1760 (2001).
  15. Spencer, S. S. Neural networks in human epilepsy: evidence of and implications for treatment. Epilepsia. 43, 219-227 (2002).
  16. Bartolomei, F., et al. Pre-ictal synchronicity in limbic networks of mesial temporal lobe epilepsy. Epilepsy Res. 61, 89-104 (2004).
  17. Vega-Zelaya, L., Pastor, J., de Sola, R. G., Ortega, G. J. Disrupted Ipsilateral Network Connectivity in Temporal Lobe Epilepsy. PLoS ONE. 10 (10), 0140859(2015).
  18. Pastor, J., et al. Impact of experience on improving the surgical outcome in temporal lobe epilepsy. Rev Neurol. 41 (12), 709-716 (2005).
  19. Kirschner, M. Electrocoagulation des Ganglion Gasseri. Zentralbl Chir. 47, 2841-2843 (1932).
  20. Härtel, F. Über die intracranielle Injectionsbehandlung der Trigeminus neuralgie. Med Klin. 10, 582-584 (1914).
  21. Zampella, J. E., Brown, A. J., Azmi, H. Percutaneous techniques for trigeminal Neuralgia. Handbook of Stereotactic and Functional Neurosurgery. Gandhi, D. C., Schulder, M. , Chapter: 34 (2003).
  22. Franzini, A., Ferroli, P., Messina, G., Broggi, G., et al. Surgical treatment of cranial neuralgias. Handbook of Clinical Neurology. Nappi, G., et al. , Chapter: 57 (2010).
  23. Tatum, W. O., Husain, A. M., Benbadis, S. R., Kaplan, P. W. Handbook of EEG interpretation. , Demos Medical Publishing. New York. (2008).
  24. Schindler, K., Leung, H., Elger, C. E., Lehnertz, K. Assessing seizure dynamics by analysing the correlation structure of multichannel intracranial EEG. Brain. 130 (1), 65-77 (2007).
  25. Bartolomei, F., Chauvel, P., Wendling, F. Epileptogenicity of brain structures in human temporal lobe epilepsy: a quantified study from intracerebral EEG. Brain. 131 (7), 1818-1830 (2008).
  26. Vega-Zelaya, L., Pastor, J. E., de Sola, R. G., Ortega, G. J. Inhomogeneous cortical synchronization and partial epileptic seizures. Front. Neurol. 5, 187(2014).
  27. Csardi, G., Nepusz, T. The igraph software package for complex network research. InterJournal, Complex Systems. 1695 (5), (2006).
  28. Kramer, M. A., Cash, S. S. Epilepsy as a Disorder of Cortical Network Organization. Neuroscientist. 18 (4), 360-372 (2012).
  29. Ortega, G. J., Peco, I. H., Sola, R. G., Pastor, J. Impaired mesial synchronization in temporal lobe epilepsy. Clin Neurophysiol. 122 (6), 1106-1116 (2011).
  30. Bettus, G., et al. Decreased basal fMRI functional connectivity in epileptogenic networks and contralateral compensatory mechanisms. Hum Brain Mapp. 30 (5), 1580-1591 (2009).
  31. Pereira, F. R., et al. Asymmetrical hippocampal connectivity in mesial temporal lobe epilepsy: evidence from resting state fMRI. BMC Neurosci. 11, 66(2010).
  32. Vega-Zelaya, L., Pastor, J., Tormo, I., de Sola, R. G., Ortega, G. J. Assessing the equivalence between etomidate and seizure network dynamics in temporal lobe epilepsy. Clin Neurophysiol. 127 (1), 169-178 (2011).
  33. Pastor, J., Sola, R. G., Ortega, G. J. Hyper-Synchronization, De-Synchronization, Synchronization and Seizures. Epilepsy - Histological, Electroencephalographic and Psychological Aspects. Stevanovic, D. , Chapter 6 (2012).
  34. Stam, C. J., Nolte, G., Daffertshofer, A. Phase lag index: assessment of functional connectivity from multi channel EEG and MEG with diminished bias from common sources. Hum Bran Mapp. 28 (11), 1178-1193 (2007).
  35. Pastor, J., Sola, R. G. Utility of foramen ovale electrodes in temporal lobe epilepsy surgery. Recent Advances in Epilepsy. , 1 Global Research Network. Kerala, India. 1-8 (2008).

Przedruki i uprawnienia

Tagi

Elektrody otworu owalnegołączność korowarejestracja elektrokortykalnaprzyśrodkowy płat skroniowypoczątek napaduwideo-EEGprowadzenie fluoroskopowewzorzec synchronizacji
Analiza sieciowa zapisów elektrod otworu owalnego u pacjentów z lekooporną padaczką skroniową
Skontaktuj się z nami
Poleć bibliotece

Prywatność

Warunki korzystania z usługi

Zasady

Prawa autorskie © 2026 MyJoVE Corporation. Wszelkie prawa zastrzeżone.