Pediatrik Epilepsi biyolojik belirteç olarak Eşzamanlı Manyetoensefalografi ve elektroensefalografi ile Tespit Edilen interiktal Yüksek Frekans Salınımlılığı
6 Aralık 2016
Yüksek Frekans salınımların (HFO) ilaca dirençli epilepsi olan pediatrik hastalarda Epileptojenik bölgenin belirlenmesi için cerrahi öncesi biyomarkerların olarak ortaya çıkmıştır. eşzamanlı kafa derisi elektroensefalografisine (EEG) ve manyetoensefalografinin (MEG) ile HFO invazif olmayan kayıt, algılama ve yerelleştirme için bir metodoloji sunulmuştur.
Bu protokolün genel amacı, medikal olarak dirençli epilepsili pediatrik hastalardan interiktal yüksek frekanslı salınımların güvenilir non-invaziv kaydı, tespiti ve lokalizasyonu için eş zamanlı olarak kaydedilmiş kafa derisi elektroensefalografisi ve manyetoensefalografi kullanılarak standartlaştırılmış bir metodoloji sağlamaktır. Bu yöntem, pediatrik epilepside hangi beyin bölgesinin epileptojenik olduğu ve ameliyat sırasında rezeke edilmesi gerektiği gibi temel soruların yanıtlanmasına yardımcı olabilir. Bu tekniğin temel avantajı, epilepsili çocukların beyninde yüksek frekanslı salınımlar oluşturan alanın non-invaziv lokalizasyonuna izin vermesidir.
Farklı çalışmalar, yüksek frekanslı salınımların kafa derisi EEG ve MEG kullanılarak noninvaziv olarak tespit edilebileceğini göstermiştir, ancak sadece birkaç çalışma jeneratörlerini kaynak düzeyinde lokalize etmektedir. Ters problemin çözülmesiyle elde edilen yüksek frekanslı salınımların altında yatan jeneratörlerin lokalizasyonunu sunuyoruz ve epileptolog tarafından belirlenenlerle karşılaştırıyoruz. Elektroensefalografi veya EEG kapağını uluslararası 10-20 sistemine göre hastanın kafasına yerleştirerek başlayın.
Her elektrotun bulunduğu cildi temizleyin, saçları yoldan çekin ve ardından her elektrot için jel uygulayın. Ardından, topraklamayı ve referans elektrotlarını hastanın kafasına yerleştirin. Yatay ve dikey elektrokokleografi, EOG, elektrokardiyografi, EKG, elektromiyografi, EMG ve temporal bölgeleri kapsayan yerlerde ek EEG elektrotlarını ölçmek için ek elektrotlar bağlayın.
Ardından, her elektrotun empedansını ölçmek için bir EEG-o-metre kullanın. Empedans 10 kiloohm'un üzerindeyse, cildi tekrar temizleyin ve 10 kiloohm'un altına düştüğünden emin olun. EEG kapağına dört HPI bobini yerleştirin.
Sol/sağ kulak öncesi noktalar ve nasion dahil olmak üzere referans işaretlerinin konumlarını ve ayrıca HPI bobinlerinin ve EEG elektrotlarının konumunu elde etmek için sayısallaştırıcıyı kullanın. Hassas kafa şekli elde etmek için ek kafa noktalarını sayısallaştırın. Daha sonra hastayı manyetoensefalografi, MEG sisteminin bulunduğu manyetik korumalı odaya veya MSR'ye aktarın.
Hastayı yatağa yatırın. Başını MEG kaskının içine sok ve rahatlık için hastanın başının altına uygun pedler uygula. Tarayıcıda hastanın baş pozisyonunu ayarlayın ve kaskın içinde mümkün olduğunca derine yerleştirildiğinden emin olun.
Son olarak, MSR'nin kapısını kapatın ve hastayla bir interkom sistemi aracılığıyla iletişim kurun. MEG edinme yazılımındaki git düğmesine tıklayarak kayıtları başlatın. Kaydedilen tüm sinyalleri çevrimiçi olarak kontrol edin ve bir sensör alıcısı kullanarak kötü MEG kanallarını düzeltin.
Ardından, MEG edinme yazılımındaki ölçüm düğmesine tıklayarak hastanın baş pozisyonunu ölçün. Hastanın başı duyu dizisi tarafından iyi bir şekilde örtülmemişse, hastadan başını kaskın daha derinlerine hareket ettirmesini isteyin. Ardından, MEG edinme yazılımında, MEG, EEG'yi kaydetmek ve 60 dakika boyunca çevresel kayıtlar almak için kayıt düğmesine tıklayın.
Kayıt tamamlandıktan sonra MSR'yi açın ve hastayı MSR odasından çıkarın. Tüm bantları, elektrotları, HPI bobinlerini ve EEG kapağını nazikçe çıkarın. Son olarak, hastayı test alanından çıkardıktan sonra, boş MSR'nin manyetik sinyallerini hasta olmadan iki dakika boyunca kaydedin.
Verileri analiz yazılımında açarak başlayın. EEG ve MEG verilerini, sayfa başına 10 saniyelik dikey olarak hizalanmış iki pencereyle görüntüleyin. Filtre sekmesine gidin ve yüksek geçiren filtreyi bir hertz'e, düşük geçiren filtreyi 70 hertz'e ve çentik filtresini 50 veya 60 hertz'e ayarlayın.
Verileri inceleyin ve interiktal epileptik deşarjlar veya IED'ler olan kısımları belirleyin. Hem EEG hem de MEG verilerinde meydana gelen her IED'nin zirvesini işaretleyin. IED'ler ile EEG verilerinin bölümlerinde HFO'ların otomatik olarak algılanması için algoritmayı çalıştırın ve tespit edilen HFO'ları veri görselleştirme için yazılıma aktarın.
Algılanan HFO olaylarını gözden geçirmek için EEG, MEG ve çevresel kayıtları sayfa başına iki saniyelik dikey olarak hizalanmış pencerelerle görüntüleyin. Filtre sekmesine gidin ve alçak geçiren filtreyi 250 hertz'e ve yüksek geçiren filtreyi 80 hertz'e ayarlayın. Algılanan HFO'ların artefaktlardan kaynaklanmadığından emin olmak için, çevresel kayıtlarda eşzamanlı aktivite olmadığını doğrulayın.
Ayrıca, yalnızca hem EEG hem de MEG sinyallerinde meydana gelen HFO olaylarını göz önünde bulundurun ve işaretli IED'lerle örtüşmeyen HFO'ları göz ardı edin. Daha sonra, hastanın MRG'sini segmentlere ayırın ve beyin görüntüleme analiz yazılımını kullanarak kortikal yüzeyi elde edin ve sınır elemanı yöntemiyle ileri modeli tahmin edin. Her HFO olayı için, ortalama veya WMEM yönteminde dalgacık maksimum entropisini kullanarak hem EEG hem de MEG verileri üzerinde kaynak lokalizasyonunu gerçekleştirin.
Bir kaynak yerelleştirme haritası elde etmek için etkinlik süresi boyunca yerelleştirme sonuçlarının ortalamasını alın. Son olarak, hem EEG hem de MEG verilerini kullanarak maksimum aktivasyon genliğinin% 60'ı kadar bir eşik uygulayarak HFO bölgesini kortikal yüzey üzerinde görselleştirin. Bu hasta örneklerinde, HFO'lar hem EEG hem de MEG'de ve üstteki IED'lerde meydana gelen 80 ila 150 hertz'de dalgalanma frekans bandında tanımlanmıştır.
İki temsili EEG ve MEG kanalının zaman frekans düzlemi, HFO zamanındaki tipik izole zirveyi gösterir. Burada, sağ orta serebral arter bölgesinde ensefalomalazisi olan 15 yaşındaki bir kız çocuğu için hem kafa derisi EEG'sinden hem de MEG'den HFO lokalizasyon sonuçları gösterilmiştir. Her iki teknik de HFO'ları lezyonun yakınında, sağ temporoparietal bileşkeye yakın bir yerde, biraz farklı olmalarına rağmen lokalize eder.
Burada, sol parietal superior temporal ensefalomalazisi olan 11 yaşındaki bir erkek çocuğun sonuçları gösterilmiştir. Şekil, kafa derisi EEG ve MEG ile noninvaziv olarak lokalize olan HFO bölgesi, MEG tarafından lokalize edilen IED'ler ve iEEG ile invaziv olarak lokalize edilen HFO bölgesi arasındaki uzamsal uyumu göstermektedir. En fazla HFO sayısına sahip intrakraniyal elektrotların yerleşimi olan LA51, LA52 ve LA53, noninvaziv olarak lokalize HFO aktivitesi ile uyumluydu ve her ikisi de nöbet başlangıç bölgesi ile örtüşüyordu.
Bu çalışma, eş zamanlı EEG ve MEG kayıtları ile interiktal yüksek frekanslı osilasyonların lokalizasyonunu bildiren ve aynı zamanda lokalizasyon sonuçlarının intrakraniyal kayıtlardan elde edilen sonuçlarla uyumunu araştıran ilk çalışmadır. Yüksek frekanslı salınımların invaziv olmayan kaydı, tespiti ve lokalizasyonu zordur çünkü HFO'lar milimetre küp mertebesinde küçük beyin bölgeleri tarafından üretilen ve gürültü ve arka plan beyin aktivitesi tarafından engellenen çok zayıf sinyallerdir. Şimdiye kadar, çok az sayıda çalışma, elektroensefalografi ve manyetoensefalografi kullanılarak yüksek frekanslı salınımların noninvaziv olarak tespit edilebileceğini göstermeyi başarmış ve ters problemi çözerek bu aktiviteyi lokalize etmiştir.
Önerilen protokolün hakim olması, iyileştirilmesi, değerlendirilmesi, doktorlara epileptojenik bölgenin tanımlanması için güvenilir, noninvaziv olarak kaydedilebilir biyobelirteç sağlayacaktır. Biyobelirteçin geliştirilmesi, epilepsili pediatrik hastaların uzun süreli izleme ve invaziv intrakraniyal kayıt gereksinimini azaltma ve cerrahi öncesi değerlendirme prosedürünü önemli ölçüde iyileştirme potansiyeline sahiptir.
Genel Bakış
Bu makale, medikal olarak tedaviye dirençli epilepsisi olan pediyatrik hastalar için yüksek frekanslı salınımların (YFS) non-invaziv kaydı, tespiti ve lokalizasyonu için standartlaştırılmış bir metodoloji sunmaktadır. Teknik, cerrahi müdahale öncesi epileptojenik bölgeyi belirlemek için eşzamanlı skalp elektroensefalografisi (EEG) ve magnetoensefalografi (MEG) kullanmaktadır.
Çalışmanın Temel Bileşenleri
Bilim Alanı
- Sinirbilim
- Elektrofizyoloji
- Klinik Epileptoloji
Arka Plan
- Yüksek frekanslı salınımlar (YFS) epilepsinin potansiyel biyobelirteçleridir.
- Non-invaziv teknikler pediyatrik hastalar için kritik öneme sahiptir.
- Önceki çalışmalar YFS'leri tespit etmiş, ancak kaynaklarını lokalize eden çok az çalışma vardır.
- YFS'leri anlamak epilepside cerrahi kararları yönlendirebilir.
Çalışmanın Amacı
- YFS'leri non-invaziv olarak tespit etmek ve lokalizasyon için güvenilir bir yöntem kurmak.
- Potansiyel cerrahi rezeksiyon için epileptojenik beyin bölgesini belirlemek.
- EEG ve MEG'den elde edilen lokalizasyon sonuçlarını karşılaştırmak.
Kullanılan Yöntemler
- Pediyatrik hastalardan eşzamanlı EEG ve MEG kaydı.
- Standartlaştırılmış elektrot yerleşimi ve cilt hazırlama protokolünün uygulanması.
- YFS'leri tanımlamak ve görselleştirmek için ileri veri analiz tekniklerinin kullanımı.
- Ortalama üzerindeki wavelet maksimum entropisi (WMEM) metodu kullanılarak kaynak lokalizasyonu yapılması.
Ana Sonuçlar
- YFS'ler sırık frekans bandında (80-150 Hz) tanımlandı.
- Lokalizasyon sonuçları EEG ve MEG bulguları arasında uyum gösterdi.
- Vaka çalışmaları, epileptojenik bölgeleri tanımlamada tekniğin etkinliğini gösterdi.
- Mevcut olduğunda istilacı kayıtlara karşı sonuçlar doğrulandı.
Sonuçlar
- Metod, çocuklarda YFS'leri lokalizasyon için non-invaziv bir yaklaşım sağlamaktadır.
- Pediyatrik epilepside epileptojenik bölgenin anlaşılmasına katkıda bulunur.
- Bu teknik, tedaviye dirençli epilepsili hastalar için cerrahi sonuçları iyileştirebilir.
Sıkça Sorulan Sorular
Executive Industry Relevance
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.
Strategic Applications in Biopharma R&D
Early Discovery & Target Validation
- Scientific Value: Enables interrogation of therapeutic hypotheses by localizing HFO generators concordant with interictal epileptiform discharges and seizure onset zones.
- Operational Value: Provides a reproducible method for source localization using wavelet maximum entropy on the mean (WMEM) on simultaneous EEG and MEG data.
- Predictive Value: Supports biomarker validation by demonstrating concordance between non-invasive scalp recordings and invasive intracranial EEG in pediatric patients.
Screening & Assay Development
- Assay Readiness: Facilitates preparation of validated biological systems through standardized skin preparation, electrode placement, and impedance monitoring below 10 kiloohms.
- Quantitative Outputs: Enables detection of HFOs in the ripple band (80–150 Hz) that co-occur with interictal epileptiform discharges in both EEG and MEG signals.
- Reproducibility: Supports cross-platform validation by requiring HFO events to be present in both EEG and MEG and time-locked to marked interictal discharges.
Translational & Preclinical Research
- Translational Continuity: Demonstrates how non-invasive HFO localization aligns with invasive intracranial recordings, supporting translation from discovery to preclinical validation.
- Disease-Relevant System: Applies to pediatric refractory epilepsy models where HFOs serve as biomarkers of epileptogenic tissue.
- Mechanistic De-risking: Reduces ambiguity in target identification by localizing HFO generators via inverse solutions and comparing them to clinically defined seizure onset zones.
Pipeline & Workflow Integration
The method integrates into early discovery workflows by providing electrophysiological data that inform target identification and validation prior to lead optimization.
- Discovery Biology: Supports hypothesis testing by localizing high-frequency oscillations to specific cortical regions using source imaging.
- Screening: Enables assay standardization through filtering (1 Hz high-pass, 70 Hz low-pass, 50/60 Hz notch) and artifact rejection via peripheral channel monitoring.
- Analytics: Generates source localization maps averaged over HFO event duration, visualized at 60% of maximum activation amplitude on cortical surfaces.
- Translational Research: Connects non-invasive scalp recordings to invasive validation, showing spatial concordance between HFO zones, interictal discharges, and intracranial electrode locations.
- Enterprise Reuse: Establishes a scalable protocol for multi-site studies requiring synchronized EEG-MEG acquisition and standardized source localization.
Operational & Enterprise Impact
- Scientific Value: Increases predictive confidence in target validation by providing non-invasive electrophysiological correlates of epileptogenic zones.
- Operational Value: Enhances reproducibility through standardized electrode placement, impedance control, and dual-modality (EEG/MEG) signal requirements.
- Strategic Value: Improves go/no-go decisions by reducing dependence on invasive monitoring and enabling earlier target confirmation.
- Portfolio Impact: Supports risk-adjusted advancement by offering a non-invasive biomarker that aligns with surgical outcomes.
Implementation Considerations
- Requires expertise in electrophysiology, neuroimaging, and source localization techniques such as WMEM.
- Dependent on magnetoencephalography systems in magnetically shielded rooms and simultaneous EEG acquisition capabilities.
- Necessitates cross-team standardization between neurology, neurophysiology, and imaging groups for fiducial digitization and head shape modeling.
- Adaptation across model systems must account for developmental differences in head size and conductivity when applying the international 10-20 system.
- Practical limitations include the low amplitude of HFOs, susceptibility to noise, and the need for artifact rejection using peripheral channels (EOG, ECG, EMG).
