Un nuevo «software» detecta patrones cerebrales anormales en pacientes con epilepsia La epilepsia farmacorresistente afecta a la cuarta parte del total de pacientes epilépticos. La extirpación quirúrgica del área responsable de generar la convulsión es una alternativa viable, pero la región cerebral afectada debe identificarse claramente para el cirujano. Tecnologías industriales Investigación fundamental Salud © EPINET El examen prequirúrgico se basa en la identificación de la zona epileptógena (ZE), el área del cerebro que se debe extirpar para que los pacientes queden libres de crisis epilépticas. Hasta la investigación de la UE realizada en el proyecto EPINET, ha habido limitaciones significativas en la identificación de marcadores funcionales para identificar claramente la ZE. Los investigadores de EPINET han desarrollado una estrategia semiautomatizada para analizar señales de electroencefalografía intracraneal (iEEG) y magnetoencefalografía (MEG) en pacientes con epilepsia. Este aspecto del proyecto estuvo a cargo de la doctora Lucia Quitadamo, investigadora principal de Marie Sklodowska-Curie, que tradujo estos esfuerzos en el «software» EPINETLAB de acceso gratuito. Capaz de detectar oscilaciones de campo de alta frecuencia (HFO) y cuantificar su presencia en diferentes regiones del cerebro, EPINETLAB puede delimitar la zona de inicio de convulsiones. Una plataforma totalmente documentada y fácil de usar, EPINETLAB analiza las características espaciotemporales y de frecuencia de la señal electromagnética cerebral fuera y durante las crisis epilépticas. «Como tal, el “software” puede ayudar a los médicos en el estudio prequirúrgico para la identificación del área del cerebro que debe extirparse en el caso de pacientes afectados por epilepsia refractaria o farmacorresistente», dice el profesor Stefano Seri de la Universidad de Aston, coordinador del proyecto. Desarrollo del «software»: un enfoque doble Otro objetivo del proyecto fue validar el «software» con datos invasivos y no invasivos: iEEG y MEG, respectivamente. Juntas, las señales permitieron una validación sólida de los algoritmos involucrados. A menudo es necesario identificar la fuente de actividad epiléptica antes de la cirugía, el método invasivo, la iEEG proporcionó un medio fundamental para inspeccionar el comportamiento cerebral como HFO patológicos, un biomarcador de la ZE. «La iEEG se utiliza con frecuencia cuando las técnicas de diagnóstico no invasivas, como la EEG del cuero cabelludo, proporcionan información no concordante sobre la localización de la fuente epiléptica», explica el Prof. Seri. Para el usuario final no tan experimentado, EPINETLAB se integró completamente en EEGLAB, una plataforma de «software» ampliamente utilizada para el análisis de datos electromagnéticos cerebrales en la comunidad del ámbito de la neurociencia. Los técnicos no necesitan conocimientos de programación de alto nivel y pueden interactuar fácilmente con el «software» para explotar las funcionalidades generales de EEGLAB y las más específicas de EPINETLAB. Recopilación continua de datos «Inicialmente, se compiló una base de datos de datos de iEEG de sesenta pacientes, recopilados en tres centros europeos diferentes», destaca el profesor Seri. Estos datos fueron recopilados como parte del esfuerzo transnacional del Hospital Niguarda y el Hospital Bambino Gesù, en Italia, y el Hospital de Mujeres y Niños de Birmingham, en el Reino Unido. Además, los datos de MEG de trece pacientes pediátricos se recogieron durante la evaluación prequirúrgica en la Universidad de Aston en niños del Servicio de Cirugía de Epilepsia del Hospital de Niños de Birmingham. Esta información permitió la implementación y validación final de EPINETLAB dentro del período del proyecto. «La validación todavía está en curso, estamos recopilando un conjunto de datos a gran escala de centros internacionales de epilepsia y añadiendo nuevas funcionalidades al “software” EPINETLAB, ya que somos conscientes de su demanda por parte de los usuarios finales», continúa el profesor Seri. El futuro de EPINETLAB Gracias a la publicación en «International Journal of Neural Systems», una revista arbitrada de alto nivel y su difusión durante la Conferencia Internacional sobre Epilepsia, en Barcelona, en septiembre de 2017, EPINET ha ganado visibilidad internacional. El profesor Seri señala que «el trabajo de EPINET ha llevado a muchas colaboraciones con instituciones internacionales para explotar los conocimientos especializados adquiridos en el proyecto y mejorar el conocimiento que tenemos sobre cuestiones relacionadas con la epilepsia». Trabajar con un socio industrial (Micromed S.p.A. Italia), líder mundial en la producción de sistemas para neurofisiología, ha preparado el camino hacia una fertilización cruzada entre el ámbito académico y el industrial. Juntos, exploraron la posibilidad de integrar las herramientas implementadas en su paquete de «software» de diagnóstico. Esta colaboración, que constituye un objetivo estratégico en toda la UE, permitirá consolidar del liderazgo europeo en este ámbito. Para resumir la importancia de la investigación del proyecto para la calidad de vida del paciente epiléptico, que depende estrictamente del nivel de libertad de las convulsiones posquirúrgicas, el profesor Seri concluye que «EPINET ha proporcionado a la investigación de la epilepsia para el fenotipo farmacorresistente , un medio inestimable para mejorar la delimitación del área responsable de la generación de la convulsión». Palabras clave EPINET, software, epilepsia, convulsión, iEEG, farmacorresistente, ZE
