[논문 리뷰] A library of quantitative markers of seizure severity

Sarah J. Gascoigne, Leonard Waldmann외 17명|arXiv (Cornell University)|2022. 06. 30.

EEG and Brain-Computer Interfaces인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 63명의 환자와 1,009次의 발작에서 수집한 뇌척수전기도(iEEG) 데이터를 바탕으로 발작의 심각도를 객관적으로 평가하기 위한 16개의 정량적 뇌전도도 지표 라이브러리를 소개한다. 이 지표들은 신호의 크기, 확산 범위, 지속 시간, 발작 후 억제 정도를 반영하며, 국소 발작과 임상적으로 나타나지 않는 발작을 효과적으로 구분하고, 개인별로 일주기적 및 장기적인 심각도 변화를 드러낸다.

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.

연구 동기 및 목표

• 현재 환자나 임상의의 주관적 보고에 의존하는 객관적이고 정량적인 간질 발작 심각도 측정법의 부족을 해결하기 위해.
• 확산, 강도, 지속 시간, 발작 후 억제 등의 발작 역학의 핵심 특징을 반영하는 해석 가능한 EEG 기반 지표 라이브러리를 개발하기 위해.
• 이 정량적 지표가 임상적으로 구분 가능한 발작 유형, 특히 국소 발작과 임상적으로 나타나지 않는 발작을 구분할 수 있는지 검증하기 위해.
• 개별 환자에서 발작 심각도가 일주기적 및 더 장기적인 시간 스케일에서 변동하는지 조사하기 위해.
• 임상 모니터링, 치료 평가 및 발작 예측에 활용할 수 있는 확장 가능하고 공동체 기반의 발작 심각도 지표 라이브러리의 기반을 마련하기 위해.

제안 방법

• 연구는 63명의 간질 환자에서 수집한 1,009건의 뇌척수전기도(iEEG) 기록을 분석하였으며, 임상 모니터링 환경에서 확보된 자료였다.
• 각 발작당 16개의 정량적 지표를 계산하였으며, 이는 신호의 크기(예: 최대 진폭, 에너지), 공간적 확산(예: 선 길이, 채널 수), 지속 시간, 발작 후 억제(예: 주요 억제 지속 시간, 억제 강도) 등을 포함하였다.
• 지표들은 고밀도 iEEG 신호에서 유도되었으며, 공간적 확산은 전극 간 연결성과 신호 전파 지표를 통해 정량화되었다.
• 발작 유형 간 지표 값의 차이를 평가하기 위해 윌콕슨 순서합 검정(Wilcoxon rank-sum test)을 사용하였다.
• 원형 선형 상관관계 및 슼프어의 순서상관관계를 사용하여 지표 값과 하루 시간 또는 EEG 모니터링 기간 내 경과 시간 간의 관계를 분석하였다.
• 하루 시간과의 상관관계 유의성을 평가하기 위해 1,000회 반복의 순열 검정을 적용하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 정량적 뇌전도도 지표가 국소 발작과 임상적으로 나타나지 않는 발작과 같이 임상적으로 구분 가능한 발작 유형을 객관적으로 구분할 수 있는가?
• RQ2 개별 환자에서 발작 심각도가 일주기적 또는 더 장기적인 시간 스케일에서 측정 가능한 변동성을 보이는가?
• RQ3 어떤 특정 뇌전도도 지표가 발작 발생 시간(예: 낮/밤 패턴)과 유의미한 시간적 상관관계를 보이는가?
• RQ4 정량적 심각도 지표들이 환자 간 일관되게 알려진 임상적 차이를 반영하는가?
• RQ5 개별 환자 내에서 발작 후 억제와 발작 활동의 공간적 확산이 시간에 따라 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 53%의 환자에서 국소 발작과 임상적으로 나타나지 않는 발작 간 세 가지 이상의 정량적 지표에서 중대도 이상의 차이(ranksum r > 0.3, p < 0.05)를 보였다.
• 발작 심각도 지표는 대부분의 환자에서 하루 시간 또는 모니터링 기간 내 경과 시간과의 유의미한 상관관계를 보이며, 일주기적 및 장기적 변동성을 드러냈다.
• 주요 억제 지속 시간, 억제 강도, 지속 시간 등의 지표는 여러 환자에서 하루 시간과의 상관관계가 유의미하게 높았다(p < 0.05, 순열 검정).
• 공간적 확산 지표(예: 선 길이, 채널 수)와 전력 기반 특징(예: δ, θ, β 대역 전력)은 여러 환자에서 발작 시점과의 시간적 상관관계가 뚜렷했다.
• 지표 라이브러리는 환자 간에 국소 발작과 임상적으로 나타나지 않는 발작을 효과적으로 구분하여, 임상적으로 중요한 심각도 차이에 민감함을 입증했다.
• 연구는 환자별로 심각도 조절 패턴을 규명하였으며, 이는 임상적으로 나타나지 않는 발작의 일주기 리듬과 시간에 따라 변화하는 억제 및 확산 정도의 동적 변화를 포함한다.