NECESSIDADE: Banco de dados de EEG de epilepsia neuromed. Um grande banco de dados de EEG de pacientes com epilepsia para comunidade de pesquisa. (NEED)

Cerca de 50 milhões de pessoas em todo o mundo são afetadas pela epilepsia, que é uma das doenças neurológicas mais frequentes. É caracterizada por convulsões imprevisíveis e repentinas que podem levar à perda de consciência e reações motoras descontroladas, impactando severamente a qualidade de vida dos pacientes com epilepsia. Apenas dois terços dos pacientes com epilepsia podem controlar as crises com medicamentos antiepilépticos ou por meio de cirurgia para epilepsia. Para os demais pacientes, outras abordagens terapêuticas devem ser consideradas. Essas abordagens incluem o desenvolvimento de dispositivos intervencionistas de circuito fechado, capazes de detectar convulsões e desencadear uma operação intervencionista, como administrar drogas antiepilépticas ou estimular eletricamente o foco epileptogênico para abortar a convulsão. A fim de fornecer abordagens terapêuticas eficientes a esses pacientes, nas últimas décadas muitos esforços têm sido feitos para desenvolver métodos automáticos para encontrar marcadores confiáveis ​​no sinal eletroencefalográfico (EEG), que é o padrão ouro para o diagnóstico da epilepsia, capaz de prever ou detectar precocemente convulsões no EEG. Tais métodos são baseados em abordagens matemáticas ou computacionais para análise de sinais de EEG, cujo objetivo é extrair medidas complexas (as chamadas "características") do sinal de EEG, que não são reconhecíveis com a inspeção visual clássica de sinais de EEG feita por epileptologistas durante o diagnóstico de epilepsia, a fim de usar tais recursos como precursores de convulsões (previsão de convulsões) ou como indicadores de uma convulsão em andamento (detecção de convulsões). Muitos métodos têm sido propostos nos últimos anos, lineares ou não lineares, para extrair características do sinal EEG. Recentemente, alguns estudos utilizaram também o sinal eletrocardiográfico (ECG), que normalmente é registrado junto com o EEG no monitoramento da epilepsia, a fim de extrair dele características promissoras. Embora esses estudos tenham mostrado resultados promissores, eles sofrem de muitas limitações. Entre eles, o uso de um número limitado de pacientes e crises e o uso apenas de gravações pertencentes à fase anterior às crises (o chamado período pré-ictal). Tais limitações não permitem determinar, por exemplo, a especificidade de tais algoritmos, pois não consideram também os registros adquiridos em intervalos de tempo distantes das crises (dados inter-ictais) e podem levar a um overfitting da predição de crises/ modelo de detecção. A única coisa em que todos os pesquisadores em epilepsia concordam é a existência de uma fase pré-ictal, que é a fase que antecede a crise, a fase ictal, onde a crise é "ativa" e a fase interictal, que é um período temporariamente longe da convulsão. Normalmente, os métodos automáticos de previsão/detecção de convulsões consistem em três fases diferentes: o pré-processamento (remoção de artefatos, filtragem passa-banda, segmentação de dados, …) de sinais de EEG, extração de recursos e seleção e classificação de recursos. Esta última etapa geralmente consiste no uso de aprendizado de máquina e métodos estatísticos para tomar decisões sobre a previsão/detecção. Basicamente, esses modelos devem ser capazes de classificar cada instância de EEG em duas classes, "convulsiva" ou "sem crise", usando as características extraídas do sinal de EEG. A eficácia desses modelos depende muito da eficiência com que são treinados e, normalmente, quanto mais dados são usados ​​para treiná-los, mais eles são capazes de tomar a decisão certa. Portanto, a disponibilidade de um grande banco de dados de dados pode permitir o desenvolvimento de modelos eficientes para detecção/predição de epilepsia. A possibilidade de os pesquisadores terem acesso a um grande banco de dados de dados de EEG contínuos e de longo prazo de pacientes com epilepsia pode ser uma grande oportunidade para desenvolver métodos automáticos de detecção/previsão de convulsões eficientes e confiáveis. Por essas razões, nos últimos anos, alguns grupos de pesquisa propuseram e compartilharam bancos de dados públicos de EEG com pesquisadores que desejam testar seus modelos automatizados de detecção/previsão de crises. Em particular, tal banco de dados foi proposto pelo Centro de Epilepsia da Universidade de Bonn e Freiburg e também pelo Hospital Infantil de Boston e foi disponibilizado para download gratuito para pesquisadores. Esses bancos de dados contêm registros de EEG de longo prazo adquiridos durante o monitoramento pré-cirúrgico de pacientes com epilepsia. O número de pacientes incluídos nessas bases de dados é bastante baixo (de um mínimo de 5 a um máximo de 23 pacientes) e também o número de crises é limitado (de um mínimo de 59 a um máximo de 189). Além disso, a duração das gravações varia de 40 minutos a 142 horas e o número de metadados (outras informações sobre pacientes e convulsões) é muito baixo. A última base de dados foi proposta em 2008 no âmbito de um projeto fundado pela UE (EPILEPSIAE), no qual estiveram envolvidos 6 parceiros diferentes (hospitais, universidades, empresas) de 4 países diferentes (Alemanha, Itália, França, Portugal). Esta base de dados não é gratuita, mas é disponibilizada para download mediante pagamento em 2012. Atualmente, é o maior banco de dados de EEG sobre epilepsia disponível em todo o mundo (http://epilepsy-database.eu/). Ele contém dados de 275 pacientes, incluindo registros de EEG e ECG, metadados, anotações clínicas e técnicas sobre os dados e informações clínicas sobre os pacientes. Na verdade, apenas 60 dos 275 conjuntos de dados estão disponíveis para download. O objetivo deste estudo é criar um banco de dados de EEG de longo prazo adquirido em pacientes com epilepsia durante o monitor pré-cirúrgico não invasivo na Unidade de Cirurgia de Epilepsia do IRCCS Neuromed. O banco de dados incluirá, além dos registros de EEG e ECG, anotações clínicas e técnicas sobre os dados feitas por epileptologistas especialistas e também informações clínicas sobre o paciente, incluindo avaliações neuropsicológicas. Todos os dados serão primeiro anonimizados, criptografados e depois disponibilizados para download gratuito. O banco de dados incluirá dados de 200 pacientes com epilepsia submetidos a monitoramento pré-cirúrgico não invasivo da epilepsia na Unidade de Cirurgia de Epilepsia do IRCCS Neuromed. No final da monitorização EEG não invasiva, dois epileptologistas especialistas irão inspecionar os dados do EEG/ECG de forma a identificar as crises, nomeadamente os canais de início das crises e a hora, e tudo o que possa interessar ao projeto. Todas as gravações serão exportadas em formato ASCII (American Standard Code for Information Interchange) utilizando o software DMS Data Management System (Nihon Kohden Europe Gmbh), versão 2.9.8 e armazenadas localmente. Ao mesmo tempo, dados clínicos e demográficos (apenas gênero e idade) serão adquiridos para cada paciente. Em particular, para cada paciente, os seguintes dados estarão disponíveis:

• Dados demográficos (sexo e idade);
• Informação clínica (tipo de epilepsia, frequência das crises,…);
• Dados neuropsicológicos;
• Dados de EEG adquiridos de acordo com o sistema internacional 10-20;
• dados de ECG;
• Informação sobre as gravações e as crises (hora de início e fim, hora de início e fim de cada crise, …)

Todos os dados de todos os pacientes serão incluídos em um único banco de dados e cada paciente será armazenado em um único arquivo compactado. A base de dados será disponibilizada após o preenchimento de um pedido que poderá ser reencaminhado por cada investigador através de um URL dedicado, no qual o investigador preencherá um formulário quando lhe será solicitado o fornecimento dos seguintes dados:

• Informações sobre o requerente (nome, endereço, afiliação, …)
• Consentimento do GDPR Assim que a solicitação for recebida, o arquivo compactado contendo todo o banco de dados será protegido com uma senha alfanumérica ad-hoc. Essa senha será composta por duas partes: a primeira parte será enviada por e-mail ao solicitante, a segunda parte será enviada pelo serviço de correio normal (autenticação bidirecional).