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Edge AI Neurostimulation Controllers Versus Continuous Therapy for Drug-Resistant Focal Epilepsy

28 octobre 2026 mis à jour par: Hania Aamir, Lahore Medical and Dental College

Edge Computing Artificial Intelligence Neurostimulation Controllers Versus Standard Continuous Therapy for Drug Resistant Focal Epilepsy: A Randomized Controlled Trial

Drug-resistant focal epilepsy remains a major therapeutic challenge. Conventional neurostimulators rely on static, continuous open-loop stimulation or low-bandwidth reactive loops that suffer from classification latency or high battery consumption. This prospective, double-blind, randomized controlled trial evaluates whether hardware-integrated edge computing artificial intelligence (AI) neurostimulators demonstrate superior seizure reduction, lower processing latency, and reduced battery drain compared to standard continuous neurostimulation therapy over a 6-week intervention period.

Aperçu de l'étude

Description détaillée

Eighty adult patients with drug-resistant focal epilepsy undergoing intracranial lead implantation across tertiary referral centers were randomized 1:1 post-implantation into two parallel groups: Edge Computing AI Neurostimulation: Received localized on-hardware machine learning feature extraction and pre-ictal spike classification from intracranial EEG, triggering adaptive targeted high-frequency electrical impulse bursts. Standard Continuous Therapy: Received conventional fixed-frequency, open-loop electrical neurostimulation. The trial evaluated clinical seizure frequency tracked via direct intracortical telemetry logs validated by daily patient diaries, as well as operational hardware metrics including microchip classification latency, real-time inference execution loads, and daily milliampere-hour battery consumption over 6 weeks.

Type d'étude

Interventionnel

Inscription (Réel)

80

Phase

  • N'est pas applicable

Contacts et emplacements

Cette section fournit les coordonnées de ceux qui mènent l'étude et des informations sur le lieu où cette étude est menée.

Lieux d'étude

    • Punjab Province
      • Lahore, Punjab Province, Pakistan, 54570
        • Tertiary Neurosurgical Referral Hospitals

Critères de participation

Les chercheurs recherchent des personnes qui correspondent à une certaine description, appelée critères d'éligibilité. Certains exemples de ces critères sont l'état de santé général d'une personne ou des traitements antérieurs.

Critère d'éligibilité

Âges éligibles pour étudier

18 ans à 65 ans (Adulte, Adulte plus âgé)

Accepte les volontaires sains

Non

Sexes éligibles pour l'étude

Tout

La description

Inclusion Criteria:

  • Diagnosed with refractory (drug-resistant) focal epilepsy.
  • Minimum of four electroclinically documented disabling focal seizures per month despite compliance with two or more appropriately chosen antiseizure medications.
  • Scheduled for clinical intracranial lead implantation (subdural grid or depth electrodes).
  • Aged 18 to 65 years at the time of enrollment.

Exclusion Criteria:

  • Diagnosis of primary generalized epilepsy.
  • Progressive neurological disorders.
  • Severe cognitive impairment.
  • Active psychiatric conditions.
  • Previous cranial neurostimulation implants.
  • Medical contraindications to surgical implantation or continuous intracortical telemetry.

Plan d'étude

Cette section fournit des détails sur le plan d'étude, y compris la façon dont l'étude est conçue et ce que l'étude mesure.

Comment l'étude est-elle conçue ?

Détails de conception

  • Objectif principal: Traitement
  • Répartition: Randomisé
  • Modèle interventionnel: Affectation parallèle
  • Masquage: Tripler

Armes et Interventions

Groupe de participants / Bras
Intervention / Traitement
Expérimental: Edge Computing AI Neurostimulation

Participants received an implantable neurostimulator running local edge computing machine learning algorithms to classify pre-ictal spikes from intracortical EEG in real time, delivering adaptive targeted electrical impulse bursts.

Hardware-integrated neural processing engine executing real-time feature extraction and pre-ictal spike classification from intracranial EEG, triggering adaptive electrical bursts.

Comparateur actif: Standard Continuous Therapy

Participants received continuous open-loop static neurostimulation delivering fixed-frequency electrical pulses regardless of underlying electrical activity.

Static, fixed-frequency continuous open-loop electrical pulse stimulation delivered regardless of underlying electrical activity.

Que mesure l'étude ?

Principaux critères de jugement

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Monthly Clinical Focal Seizure Frequency
Délai: Baseline and Week 6 (completion of intervention)

Number of clinical focal seizures per month, recorded continuously via automated direct intracortical telemetry logs and verified against daily patient seizure diaries

Baseline and Week 6 (completion of intervention)

Mesures de résultats secondaires

Mesure des résultats
Description de la mesure
Délai
Microchip Pre-Ictal Classification Latency
Délai: Continuously across the 6-week intervention

Local on-hardware signal processing and classification response time measured in milliseconds (ms) from raw intracranial EEG pattern identification to trigger execution.

Continuously across the 6-week intervention
Daily Battery Drain Rate
Délai: Continuously across the 6-week intervention

Average daily battery consumption rate measured in milliampere-hours per day (mAh/day) from device telemetry logs.

Continuously across the 6-week intervention
Real-Time Microchip Inference Load
Délai: Continuously across the 6-week intervention

Percentage of microchip processing capacity utilized during real-time on-device machine learning execution.

Continuously across the 6-week intervention
Number of Participants with Adverse Events
Délai: Throughout the 8-month trial duration

Hardware-related, surgical, or neurological adverse events documented throughout the trial.

Throughout the 8-month trial duration

Collaborateurs et enquêteurs

C'est ici que vous trouverez les personnes et les organisations impliquées dans cette étude.

Les enquêteurs

  • Chercheur principal: Ammar Khalil, University of Kotli

Dates d'enregistrement des études

Ces dates suivent la progression des dossiers d'étude et des soumissions de résultats sommaires à ClinicalTrials.gov. Les dossiers d'étude et les résultats rapportés sont examinés par la Bibliothèque nationale de médecine (NLM) pour s'assurer qu'ils répondent à des normes de contrôle de qualité spécifiques avant d'être publiés sur le site Web public.

Dates principales de l'étude

Début de l'étude (Réel)

1 juin 2023

Achèvement primaire (Réel)

1 janvier 2024

Achèvement de l'étude (Réel)

1 janvier 2024

Dates d'inscription aux études

Première soumission

28 octobre 2026

Première soumission répondant aux critères de contrôle qualité

28 octobre 2026

Première publication (Réel)

3 novembre 2026

Mises à jour des dossiers d'étude

Dernière mise à jour publiée (Réel)

3 novembre 2026

Dernière mise à jour soumise répondant aux critères de contrôle qualité

28 octobre 2026

Dernière vérification

1 octobre 2026

Plus d'information

Termes liés à cette étude

Plan pour les données individuelles des participants (IPD)

Prévoyez-vous de partager les données individuelles des participants (DPI) ?

NON

Informations sur les médicaments et les dispositifs, documents d'étude

Étudie un produit pharmaceutique réglementé par la FDA américaine

Non

Étudie un produit d'appareil réglementé par la FDA américaine

Non

Ces informations ont été extraites directement du site Web clinicaltrials.gov sans aucune modification. Si vous avez des demandes de modification, de suppression ou de mise à jour des détails de votre étude, veuillez contacter register@clinicaltrials.gov. Dès qu'un changement est mis en œuvre sur clinicaltrials.gov, il sera également mis à jour automatiquement sur notre site Web .

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