MELD som et supplement til SEEG-baner (MAST)

Epilepsi er en lidelse i hjernen, der er forbundet med invaliderende anfald. Det påvirker 100.000 børn i Storbritannien, hvoraf 25-30% vil blive klassificeret som lægemiddelresistente.3 Hos disse børn er der stigende evidens for, at resektiv epilepsikirurgi hos passende kandidater kan føre til anfaldsfrihed og forbedre livskvaliteten og kognitive resultater.4-6 Men omkring 30 % af børn opnår ikke anfaldsfrihed efter epilepsikirurgi, og data tyder på, at disse tal ikke forbedres over tid på trods af stigende brug af intrakraniel evaluering via stereoelektroencefalografi (SEEG). 7

Planlægningen af, hvor SEEG-elektroderne skal placeres, er i øjeblikket afhængig af et ekspert multidisciplinært team bestående af neurologer, neurofysiologer og neurokirurger. Oplysninger fra flere kilder, primært patientens magnetiske resonansbilleddannelse (MRI) scanning og video-elektroencefalografi (EEG) optagelse, bruges til at generere hypoteser om placeringen af ​​den kliniske anfaldsstartzone (SOZ). Ved hjælp af denne information implanteres mellem 5-18 elektroder, og optagelserne fortsætter i 5-15 dage på hospitalet. I en retrospektiv gennemgang af 75 SEEG-tilfælde blev der identificeret et fokus i omkring 77 % af tilfældene, hvilket betyder, at fokus nogle gange forpasses.

Denne prospektive enarmede pilotundersøgelse har til formål at vurdere en ny automatiseret læsionsdetektionsalgoritme, MELD, designet til at identificere fokale kortikale dysplasier (den mest almindelige patologi forbundet med fokal epilepsi hos børn) på ellers 'normale' MR-scanninger.1 Denne algoritme er udviklet internt af samarbejdspartnere i denne tilskudsansøgning. I vores efterfølgende retrospektive undersøgelse af 34 SEEG-patienter blev algoritmen kolokaliseret med den SEEG-definerede SOZ hos 62 % af alle patienter med en kortikal SOZ og 86 % af alle patienter med en histologisk bekræftet fokal kortikal dysplasi.2 Det er vigtigt, at der var 3 patienter, hvis SOZ blev anset for at være savnet på SEEG, som havde MELD-identificerede læsioner, der ikke var implanteret. For at forbedre algoritmen har efterforskere efterfølgende lanceret et internationalt multicenter-samarbejde (https://meldproject.github.io//) for at øge antallet af læsionspositive og kontrolscanninger, der er tilgængelige for at træne algoritmen, hvilket forbedrer dens sensitivitet, specificitet og nøjagtighed. Dette projekt har samlet over 550 læsionale og 350 kontrolscanninger, som vil blive brugt til at træne algoritmen. Det fremtidige MAST-forsøg er derfor det ideelle næste skridt i evalueringen af ​​MELD-algoritmens nytte til at identificere unormale områder af hjernen, der kan være ansvarlige for anfald.