MELD 作为 SEEG 轨迹的附件 (MAST)

癫痫是一种与致残性癫痫发作相关的脑部疾病。 它影响了英国的 100,000 名儿童，其中 25-30% 将被归类为耐药。 3 在这些儿童中，越来越多的证据表明，对合适的候选人进行切除性癫痫手术可以使癫痫发作消失并改善生活质量和认知结果。 4-6 然而，大约 30% 的儿童在癫痫手术后没有实现无癫痫发作，数据表明，尽管通过立体脑电图 (SEEG) 进行颅内评估的使用越来越多，但这些数字并没有随着时间的推移而改善。 7

目前，SEEG 电极放置位置的规划依赖于由神经学家、神经生理学家和神经外科医生组成的多学科专家团队。 来自多个来源的信息，主要是患者的磁共振成像 (MRI) 扫描和视频脑电图 (EEG) 记录，用于生成关于临床癫痫发作区 (SOZ) 位置的假设。 使用此信息，植入 5-18 个电极，并在医院继续记录 5-15 天。 在对 75 例 SEEG 病例的回顾性研究中，约 77% 的病例确定了病灶，这意味着病灶有时会被遗漏。

这项前瞻性单臂试验研究旨在评估一种新的自动病变检测算法 MELD，该算法旨在在其他“正常”MRI 扫描中识别局灶性皮质发育不良（与儿童局灶性癫痫相关的最常见病理）。 1 该算法是由合作者在本次拨款申请中内部开发的。 在我们随后对 34 名 SEEG 患者进行的回顾性研究中，在 62% 的皮质 SOZ 患者和 86% 的组织学证实的局灶性皮质发育不良患者中，该算法与 SEEG 定义的 SOZ 共定位。 2 重要的是，有 3 名患者的 SOZ 被认为在 SEEG 上被遗漏，他们有 MELD 确定的未植入的病变。 为了改进算法，研究人员随后发起了一项国际多中心合作（https://meldproject.github.io//），以增加可用于训练算法的病变阳性和对照扫描的数量，提高其灵敏度、特异性和准确性。 该项目收集了超过 550 个病变和 350 个控制扫描，将用于训练算法。 因此，前瞻性 MAST 试验是评估 MELD 算法在识别可能导致癫痫发作的大脑异常区域中的效用的理想下一步。