Tecnología innovadora identifica regiones cerebrales donde se originan las convulsiones y predice resultado antes de la cirugía

Las nuevas técnicas para ayudar en el diagnóstico de las convulsiones y la planificación quirúrgica pueden beneficiar a millones de pacientes con epilepsia, pero el camino hacia el progreso ha sido lento y desafiante. Los investigadores ahora han presentado una nueva tecnología de análisis de red que utiliza registros electrofisiológicos tomados en estado de reposo, mínimamente invasivos para localizar las regiones cerebrales de inicio de las convulsiones y predecir los resultados de las convulsiones.

En la práctica actual, antes de cualquier extirpación quirúrgica de tejidos, los médicos a menudo perforan agujeros en el cráneo para colocar electrodos de registro encima del cerebro. Los electrodos registran la actividad eléctrica en el cerebro en el transcurso de días o semanas, cualquiera sea el tiempo que tarden en materializarse las convulsiones, para informar dónde se están produciendo las convulsiones. Si bien es necesaria, esta práctica puede llevar mucho tiempo, ser costosa e incómoda para los pacientes que deben permanecer en el hospital durante días o semanas. La novedosa técnica de análisis de red, desarrollada por investigadores de la Universidad Carnegie Mellon (Pittsburgh, PA, EUA), puede identificar las regiones cerebrales donde se originan las convulsiones y predecir el resultado de las convulsiones de un paciente antes de la cirugía, usando solo 10 minutos de registros tomados en estado de reposo sin la necesidad de esperar a que se produzcan las convulsiones.

La técnica extrae el flujo de información a través de todos los electrodos de registro y hace una predicción basada en los diferentes niveles de flujo de información. Los investigadores descubrieron que el flujo de información desde el tejido que no genera convulsiones al tejido que origina las convulsiones es mucho mayor que en la dirección inversa, y la diferencia notablemente mayor en el flujo de información, a menudo conduce a un resultado sin convulsiones. Una vez implementado, este enfoque podría tener un gran impacto para informar a los médicos y las familias si un paciente debe someterse a una cirugía y cuál sería la probabilidad de éxito quirúrgico.

"En un grupo de 27 pacientes, nuestra precisión en la localización de las regiones cerebrales de aparición de convulsiones fue del 88 %, lo cual es un resultado fascinante", explicó Bin He, profesor de ingeniería biomédica en la Universidad Carnegie Mellon. “Usamos el aprendizaje automático y el análisis de redes para analizar una grabación tomada en estado de reposo de 10 minutos para predecir dónde ocurrirá la convulsión. Si bien este método sigue siendo invasivo, lo es en un grado significativamente menor, porque hemos reducido la línea de tiempo de toma de registros de varios días o incluso semanas a 10 minutos”.

“En el mismo grupo de pacientes, nuestra precisión para predecir el resultado de sus convulsiones, o la posibilidad de volverse libre de convulsiones después de la cirugía, fue del 92 %”, agregó Bin He. “Con el tiempo, este tipo de datos podría guiar a los pacientes hacia la cirugía o alejarlos de ella, y es información que no está fácilmente disponible en la actualidad”.

Enlaces relacionados:
Universidad de Carnegie Mellon  

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