Нейрофизиологические показатели и данные нейровизуализации в прогнозировании течения структурной фокальной эпилепсии

Сложные взаимодействия эпилептического очага и системной реакции головного мозга требуют использования комплексного подхода к прогнозированию течения фокальной эпилепсии.
Цель исследования – изучение роли интериктальных нейрофизиологических показателей и данных нейровизуализации в прогнозировании течения эпилепсии.
Пациенты и методы. Обследовано 82 пациента с фокальной структурной эпилепсией и 82 здоровых участника (контрольная группа). Проведена оценка клинических, психологических, социальных характеристик, данных нейровизуализации и комплексного нейрофизиологического исследования (электроэнцефалография, регистрация экзогенных и когнитивных вызванных потенциалов, моторное тестирование, вариабельность сердечного ритма).
Результаты и обсуждение. Выделены прогностические факторы неблагоприятного течения эпилепсии: височная эпилепсия, поражение левой височной доли, нетравматические внутримозговые кровоизлияния. Предложены алгоритмы прогнозирования течения эпилепсии на основании нейрофизиологических и нейровизуализационных данных. Анализ физиологических показателей у пациентов с неблагоприятным течением эпилепсии продемонстрировал замедление основного ритма на электроэнцефалограммах, снижение мощности специфической афферентации и увеличение времени принятия решения в отношении стимула по данным потенциала Р300, недостаточность центральных механизмов обеспечения моторной реакции. У этих пациентов определялось также увеличение активности стресс-реализующих систем. Учет не только нейрофизиологических показателей, но и данных нейровизуализации позволил улучшить прогностические возможности искусственной нейронной сети, определяющей тип течения заболевания.
Заключение. Неблагоприятное течение фокальной эпилепсии ассоциировано с рядом клинико-физиологических параметров, при этом возможно выделение специфического физиологического паттерна данного типа течения. Комплексный клинико-физиологический подход и данные нейровизуализации позволяют успешно прогнозировать течение заболевания с использованием технологии машинного обучения.

1. Sheffer IE, Berkovic S, Capovilla G, et al. ILAE classification of the epilepsies: Position paper of the ILAE Comission for Classification and Terminology. Epilepsia. 2017 Apr;58(4): 512-521. doi: 10.1111/epi.13709. Epub 2017 Mar 8.

2. Luders H, Noachtar S. Epileptic seizures. Pathophysiology and Clinical Semiology. Churchill Livingstone; 2000.

3. Берснев ВП, Степанова ТС, Зотов ЮВ и др. Клинико-нейрофизиологические аспекты хирургического лечения фармакорезистентной эпилепсии. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2004;104(4): 11-8.

4. Avanzini G, Manganottie P, Meletti S, et al. The system epilepsies: a pathophysiological hypothesis. Epilepsia. 2012 May;53(5):771-8. doi: 10.1111/j.1528-1167.2012.03462.x.

5. Рогачева ТА, Мельникова ТС, Тушмалова НА и др. Когнитивное функционирование у больных эпилепсией в стадии ремиссии припадков. Социальная и клиническая психиатрия. 2011;21(3):49–53.

6. Зорин РА, Жаднов ВА, Лапкин ММ. Гетерогенность больных эпилепсией по психологическим характеристикам, качеству жизни и реакции на противосудорожную терапию. Неврология, нейропсихиатрия, психосоматика. 2017;9(1S):58-63. doi: 10.14412/2074-2711-2017-1S-58-63

7. Боев ВМ, Борщук ЕЛ, Екимов АК и др. Руководство по обеспечению решения медико-биологических задач с применением программы Statistica 10.0. Оренбург: Южный Урал; 2014.

8. Janszky J, Pannek HW, Janszky I, et al. Failed surgery for temporal lobe epilepsy: predictors of long-term seizure-free course. Epilepsy Res. 2005 Mar-Apr;64(1-2):35-44.

9. Choi H, Hayat MJ, Zhang R, et al. Drugresistant epilepsy in adults: Outcome trajectories after failure of two medications. Epilepsia. 2016 Jul;57(7):1152-60. doi: 10.1111/epi.13406. Epub 2016 Jun 6.

10. Vanli-Yavuz EN, Baykan B, Sencer S, et al.How different are the patients with bilateral hippocampal sclerosis from the unilateral ones clinically? Clin EEG Neurosci. 2017 May;48(3): 209-216. doi: 10.1177/1550059416653900. Epub 2016 Jun 10.

11. Hesdorffer DC, Benn EK, Cascino GD, et al. Is a first acute symptomatic seizure epilepsy? Mortality and risk for recurrent seizure. Epilepsia. 2009 May;50(5):1102-8. doi: 10.1111/j.1528-1167.2008.01945.x. Epub 2009 Jan 26.

12. Данилова НН, Крылова АЛ. Физиология высшей нервной деятельности. Ростов-наДону: Феникс; 2005.

13. Сивакова НА, Корсакова ЕА, Липатова ЛВ. Патоморфоз фокальной эпилепсии и его нейрофизиологические корреляты. Эпилепсия и пароксизмальные состояния. 2018;10(1):6-13.

14. Cash SS. Status epilepticus as a system disturbance: is status epilepticus due to synchronization or desynchronization? Epilepsia. 2013 Sep;54 Suppl 6:37-9. doi: 10.1111/epi.12273.

15. Den Heijer JM, Otte WM, Van Diessen E, et al. The relation between cortisol and functional connectivity in people with and without stress sensitive epilepsy. Epilepsia. 2018 Jan;59(1): 179-189. doi: 10.1111/epi.13947. Epub 2017 Nov 10.

16. Gu L, Chen J, Gao L, et al. Cognitive reserve modulates attention processes in healthy elderly and amnestic mild cognitive impairment: An event-related potential study. Clin Neurophysiol. 2018 Jan;129(1):198-207. doi: 10.1016/j.clinph.2017.10.030. Epub 2017 Nov 10.

17. Pulliainen V, Kuikka P, Jokelainen M. Motor and cognitive functions in newly diagnosed adult seizure patients before antiepileptic medication. Acta Neurol Scand. 2000 Feb;101(2): 73-8.

18. Tumay Y, Altun Y, Ekmekci K, et al. The effects of levetiracetam, carbamazepine, and sodium valproate on P100 and P300 in epileptic patients. Clin Neuropharmacol. 2013 Mar-Apr;36(2):55-8. doi: 10.1097/WNF.0b013e318285f3da.

19. Myers KA, Sivathamboo S, Perucca P. Heart rate variability measurement in epilepsy: how can we move from research t clinical practice? Epilepsia. 2018 Dec;59(12):2169-2178. doi: 10.1111/epi.14587. Epub 2018 Oct 21.

20. Миранда АА, Зорин РА, Жаднов ВА. Прогнозирование развития эпилептического синдрома у больных с опухолями головного мозга на основе комплекса нейрофизиологических показателей и логит-регрессионного анализа. Российский медико-биологический вестник им. академика И.П. Павлова. 2017;52(2):223-30.

21. Ernst G. Heart rate variability. London: Springer-Verlag; 2014. 336 p.