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Detection of brain patterns for the characterisation of epileptic networks

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Un nouveau logiciel détecte les anomalies du cerveau chez les patients épileptiques

L’épilepsie pharmacorésistante touche un quart des patients épileptiques. L’ablation chirurgicale de la zone responsable de la crise est une alternative viable, mais la région cérébrale affectée doit être clairement identifiée pour le chirurgien.

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L’examen préopératoire est basé sur l’identification de la zone épileptogène (ZE), la zone du cerveau qui doit être retirée pour que les patients ne soient plus sujets à des crises. Avant que l’UE initie la recherche dans ce domaine avec le projet EPINET, l’identification des marqueurs fonctionnels permettant d’identifier clairement la ZE était considérablement limitée. Les chercheurs d’EPINET ont développé une stratégie semi-automatisée pour l’analyse des signaux d’électroencéphalographie intracrânienne (EEGi) et de magnétoencéphalographie (MEG) chez les patients épileptiques. Cet aspect du projet a été mené par la Dre Lucia Quitadamo, boursière Marie Curie principale qui a traduit ces efforts en un logiciel libre EPINETLAB. EPINETLAB peut délimiter la zone d’origine des crises, car il est en mesure de détecter les oscillations de champ haute fréquence (OCH) et de quantifier leur présence dans différentes régions du cerveau. EPINETLAB est une plate-forme conviviale et entièrement documentée. Elle analyse les caractéristiques spatiotemporelles et de fréquence du signal électromagnétique cérébral en dehors et pendant les crises d’épilepsie. «En tant que tel, le logiciel peut aider les cliniciens pendant le travail préopératoire pour identifier la zone du cerveau qui doit être retirée chez les patients atteints d’épilepsie réfractaire ou pharmacorésistante», explique le professeur Stefano Seri de l’Université Aston, coordinateur du projet. Développement de logiciels – une approche combinée Un autre objectif du projet consistait à valider le logiciel avec des données invasives et non invasives – EEGi et MEG, respectivement. Ensemble, les signaux ont permis une validation robuste des algorithmes impliqués. Invasive et souvent nécessaire pour identifier la source de l’activité épileptique avant la chirurgie, l’EEGi s’est avérée fondamentale pour inspecter les comportements du cerveau comme les OCH pathologiques, un biomarqueur de ZE. «L’EEGi est fréquemment utilisée lorsque des techniques de diagnostic non invasives comme l’EEG du cuir chevelu donnent des informations non concordantes sur la localisation des sources épileptiques», explique le professeur Seri. Pour l’utilisateur final non expérimenté, EPINETLAB a été entièrement intégré dans EEGLAB, une plateforme logicielle largement utilisée pour l’analyse des données électromagnétiques du cerveau dans la communauté des neurosciences. Même sans compétences de haut niveau en programmation, les techniciens peuvent facilement interagir avec le logiciel pour exploiter les fonctionnalités générales d’EEGLAB et celles plus spécifiques d’EPINETLAB. Poursuite de la collecte de données «Initialement, une base de données a été compilée à partir des données provenant des EEGi de 60 patients, collectées dans trois centres européens différents», souligne le professeur Seri. Celles-ci ont été collectées dans le cadre d’un effort transnational de l’hôpital de Niguarda et des hôpitaux Bambino Gesu en Italie et de l’hôpital des femmes et des enfants de Birmingham au Royaume-Uni. En outre, les données MEG de 13 patients pédiatriques ont été recueillies au cours de l’évaluation préchirurgicale à l’Université d’Aston chez les enfants du Service de chirurgie de l’épilepsie de l’hôpital pour enfants de Birmingham. Ces informations ont permis la mise en œuvre et la validation finale d’EPINETLAB au cours de la période du projet. «Le processus de validation est toujours en cours, car nous rassemblons des données à grande échelle auprès de centres internationaux de l’épilepsie et ajoutons de nouvelles fonctionnalités au logiciel EPINETLAB, car nous savons qu’elles sont demandées par les utilisateurs finaux», poursuit le professeur Seri. Le futur d’EPINETLAB Grâce à la publication dans l’International Journal of Neural Systems, une revue dont le comité de lecture est très réputé, et à la diffusion lors de la Conférence internationale sur l’épilepsie à Barcelone en septembre 2017, EPINET a acquis une visibilité internationale. Le professeur Seri souligne que «le travail d’EPINET a généré de nombreuses collaborations avec des institutions internationales pour exploiter le savoir-faire acquis durant le projet et améliorer nos connaissances sur les questions liées à l’épilepsie.» La collaboration avec un partenaire industriel (Micromed S.p.A. Italie), un leader mondial dans la production de systèmes pour la neurophysiologie, a ouvert la voie à une fertilisation croisée entre le monde universitaire et l’industrie. Ensemble, ils ont exploré la possibilité d’intégrer les outils mis en œuvre dans leur progiciel de diagnostic. Objectif stratégique dans l’ensemble de l’UE, cette collaboration permettra de consolider le leadership européen dans ce domaine. Résumant l’importance de la recherche de projet pour la qualité de vie du patient épileptique, qui dépend étroitement du niveau de liberté de crise post-opératoire, le Prof. Seri conclut: «EPINET a apporté à la recherche sur l’épilepsie un moyen inestimable pour améliorer la délimitation de la zone responsable de la génération de la crise chez le phénotype pharmacorésistant.»

Mots‑clés

EPINET, logiciel, épilepsie, crise, IEEG, pharmacorésistant, EZ

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