MELD en complément des trajectoires SEEG (MAST)

L'épilepsie est un trouble du cerveau qui est associé à des crises invalidantes. Elle affecte 100 000 enfants au Royaume-Uni, dont 25 à 30 % seront classés comme résistants aux médicaments.3 Chez ces enfants, il existe de plus en plus de preuves que la chirurgie de résection de l'épilepsie chez les candidats appropriés peut conduire à la libération des crises et améliorer la qualité de vie et les résultats cognitifs.4-6 Cependant, environ 30 % des enfants ne parviennent pas à éliminer les crises après une chirurgie de l'épilepsie et les données suggèrent que ces chiffres ne s'améliorent pas avec le temps malgré l'utilisation croissante de l'évaluation intracrânienne par stéréoélectroencéphalographie (SEEG). 7

La planification de l'emplacement des électrodes SEEG repose actuellement sur une équipe multidisciplinaire d'experts composée de neurologues, de neurophysiologistes et de neurochirurgiens. Des informations provenant de plusieurs sources, principalement l'imagerie par résonance magnétique (IRM) du patient et l'enregistrement vidéo-électroencéphalographique (EEG), sont utilisées pour générer des hypothèses sur l'emplacement de la zone de début de crise clinique (SOZ). En utilisant ces informations, entre 5 et 18 électrodes sont implantées et les enregistrements se poursuivent pendant 5 à 15 jours à l'hôpital. Dans une revue rétrospective de 75 cas SEEG, un foyer a été identifié dans environ 77% des cas, ce qui signifie que le foyer est parfois manqué.

Cette étude pilote prospective à un seul bras vise à évaluer un nouvel algorithme de détection automatisée des lésions, MELD, conçu pour identifier les dysplasies corticales focales (la pathologie la plus courante associée à l'épilepsie focale chez les enfants) sur des examens IRM par ailleurs « normaux ».1 Cet algorithme a été développé en interne par des collaborateurs dans cette demande de subvention. Dans notre étude rétrospective ultérieure de 34 patients SEEG, l'algorithme s'est colocalisé avec la SOZ définie par la SEEG chez 62 % de tous les patients présentant une SOZ corticale et 86 % de tous les patients présentant une dysplasie corticale focale confirmée histologiquement.2 Il est important de noter qu'il y avait 3 patients dont on pensait que la SOZ avait été manquée sur la SEEG et qui avaient des lésions identifiées par MELD qui n'avaient pas été implantées. Afin d'améliorer l'algorithme, les chercheurs ont par la suite lancé une collaboration multicentrique internationale (https://meldproject.github.io//) pour augmenter le nombre d'analyses de lésions positives et de contrôle disponibles pour former l'algorithme, améliorant sa sensibilité, sa spécificité et précision. Ce projet a rassemblé plus de 550 scans lésionnels et 350 scans de contrôle, qui seront utilisés pour former l'algorithme. L'essai prospectif MAST est donc la prochaine étape idéale dans l'évaluation de l'utilité de l'algorithme MELD pour identifier les zones anormales du cerveau qui pourraient être responsables de crises.