[論文レビュー] A library of quantitative markers of seizure severity

Sarah J. Gascoigne, Leonard Waldmann+17 more|arXiv (Cornell University)|Jun 30, 2022

EEG and Brain-Computer Interfaces被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、63名の患者と1,009回のてんかん発作のための脳内EEG（iEEG）データを用いて、てんかん発作の重症度を客観的に評価するための16の定量的EEGマーカーのライブラリを導入する。これらのマーカーは信号の大きさ、広がり、持続時間、発作後の抑制を捉えており、局所性発作と無症状発作を明確に区別するとともに、個々の患者における周期的および長期的な重症度の変動を明らかにする。

ABSTRACT

Purpose: Understanding fluctuations of seizure severity within individuals is important for defining treatment outcomes and response to therapy, as well as developing novel treatments for epilepsy. Current methods for grading seizure severity rely on qualitative interpretations from patients and clinicians. Quantitative measures of seizure severity would complement existing approaches, for EEG monitoring, outcome monitoring, and seizure prediction. Therefore, we developed a library of quantitative electroencephalographic (EEG) markers that assess the spread and intensity of abnormal electrical activity during and after seizures. Methods: We analysed intracranial EEG (iEEG) recordings of 1056 seizures from 63 patients. For each seizure, we computed 16 markers of seizure severity that capture the signal magnitude, spread, duration, and post-ictal suppression of seizures. Results: Quantitative EEG markers of seizure severity distinguished focal vs. subclinical and focal vs. FTBTC seizures across patients. In individual patients, 71% had a moderate to large difference (ranksum r > 0.3) between focal and subclinical seizures in three or more markers. Circadian and longer-term changes in severity were found for 67% and 53% of patients, respectively. Conclusion: We demonstrate the feasibility of using quantitative iEEG markers to measure seizure severity. Our quantitative markers distinguish between seizure types and are therefore sensitive to established qualitative differences in seizure severity. Our results also suggest that seizure severity is modulated over different timescales. We envisage that our proposed seizure severity library will be expanded and updated in collaboration with the epilepsy research community to include more measures and modalities.

研究の動機と目的

• てんかんにおける発作重症度を評価するための客観的・定量的指標の欠如に応えること。現在の評価は主に患者または臨床医の主観的報告に依存している。
• 発作動態の主要な特徴（広がり、強度、持続時間、発作後抑制など）を捉える解釈可能なEEGベースのマーカーのライブラリを開発すること。
• これらの定量的マーカーが、特に局所性発作と無症状発作という臨床的に異なる発作タイプを区別できるかどうかを検証すること。
• 個々の患者において、発作重症度が周期的およびより長期的な時間スケールで変動するかどうかを調査すること。
• 臨床的モニタリング、治療効果の評価、発作予測に用いることのできる拡張可能でコミュニティ主導の発作重症度マーカーライブラリの基盤を確立すること。

提案手法

• 本研究では、63名のてんかん患者から得られた1,009回の脳内EEG（iEEG）記録を、臨床的モニタリング環境で収集したデータとして分析した。
• 1回の発作ごとに16の定量的マーカーを算出しており、信号の大きさ（例：ピーク振幅、エネルギー）、空間的広がり（例：線分長、電極数）、持続時間、発作後抑制（例：主な抑制持続時間、抑制強度）を含む。
• マーカーは高密度iEEG信号から導出され、空間的広がりは電極間の接続性および信号伝播メトリクスを用いて定量化された。
• マーカー値の差を検出するため、Friedman検定を用いて局所性発作と無症状発作間の差を統計的に比較した。
• 円形線形相関およびスピーイマン順位相関を用いて、マーカー値と1日中の時刻、またはEEGモニタリング時間との関係を評価した。
• 1日中の時刻との相関の有意性を評価するため、1,000回のパーミュテーションテストを実施した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 定量的EEGマーカーは、臨床的に異なる発作タイプ（例：局所性発作と無症状発作）を客観的に区別できるか？
• RQ2 個々の患者において、発作重症度が周期的またはより長期的な時間スケールで測定可能な変動を示すか？
• RQ3 どの特定のEEGマーカーが発作発生時刻（例：昼間・夜間のパターン）と有意な時間的相関を示すか？
• RQ4 定量的重症度マーカーは、患者間で一貫して臨床的に重要な重症度の違いを反映しているか？
• RQ5 個々の患者において、発作後抑制や発作活動の空間的広がりが時間経過とともにどのように変化するか？

主な発見

• 53％の患者で、局所性発作と無症状発作の間で3つ以上の定量的マーカーにおいて中程度以上に大きな差（ranksum r > 0.3、p < 0.05）を示した。
• 発作重症度マーカーは、大多数の患者において1日中の時刻やモニタリング時間との有意な相関を示し、周期的および長期的な重症度の変動を明らかにした。
• 主な抑制持続時間、抑制強度、持続時間といったマーカーは、複数の患者において1日中の時刻と有意な相関を示した（p < 0.05、パーミュテーションテスト）。
• 空間的広がりマーカー（例：線分長、電極数）およびパワーに基づく特徴（例：δ、θ、β帯域パワー）は、いくつかの患者において発作タイミングと有意な時間的相関を示した。
• マーカーライブラリは、患者間で局所性発作と無症状発作を効果的に区別でき、臨床的に重要な重症度の違いに感受性であることを示した。
• 本研究では、患者固有の重症度調節パターンを同定した。具体的には、無症状発作における周期的リズムや、時間経過に伴う抑制および広がりの動的な変化が観察された。