ヒトてんかん発作における発作前動態の不均一性

Heterogeneity of Preictal Dynamics in Human Epileptic Seizures.

• Anup DAS
• Sydney S Cash
• Terrence J Sejnowski

抄録

発作の発生には発作前段階があり、この発作前段階が発作予測の基礎となることが一般的に理解されている。本研究では、発作前のグローバルな時空間ダイナミクスとその患者内変動に焦点を当てている。我々は、12人の患者から収集した185回の発作（臨床発作116回を含む）のヒト電極コルチコグラフィー（ECoG）記録から、発作前の広帯域脳接続性を分析した。ECoGの電極は大脳皮質の一部からしか記録されていないため、脳の大部分は観察されていない。そのため、脳の接続性は、観察された領域の条件統計量の部分相関から接続性を計算するスパースプラス遅延正則化精密行列（SLRPM）法を用いて推定された。脳の接続性は固有ベクトル中心性（EC）を用いて定量化され、各患者のすべての発作の発作前期の不均一性の程度が計算された。SLRPM法の結果を、観察されていない入力を考慮しないスパース正則化精密行列法（SRPM法）や相関法と比較した。SLRPM法で推定された不均一性の程度は、SRPM法や相関法で推定された不均一性の程度よりも、ほとんどの患者において、脳の脳内接続性を推定する際に未保存入力を考慮しないスパース正則化精密行列法（SRPM法）や相関法で推定された不均一性の程度の方が高いことが示された。これらの結果から、てんかん発作の発作前期における脳領域間の不均一性や非同期性が明らかになりました。さらに、SLRPM法はSRPM法や相関法と比較して、発作前の活動電極からより多くの発症チャネルを同定した。最後に、SLRPM法とSRPM法では、相関法よりも患者の不均一性の程度と発作重症度の相関が低かった。これらの結果は、抑制性ニューロンが発作間の変動性や不均一性を誘導することで抗発作効果を発揮することを示唆する最近の知見を裏付けるものである。この変動性が発作開始とどのように関連しているかを理解することは、より良い予測と治療法の制御につながる可能性がある。

It is generally understood that there is a preictal phase in the development of a seizure and this precictal period is the basis for seizure prediction attempts. The focus of this study is the preictal global spatiotemporal dynamics and its intra-patient variability. We analyzed preictal broadband brain connectivity from human electrocorticography (ECoG) recordings of 185 seizures (which included 116 clinical seizures) collected from 12 patients. ECoG electrodes record from only a part of the cortex, leaving large regions of the brain unobserved. Brain connectivity was therefore estimated using the sparse-plus-latent-regularized precision matrix (SLRPM) method, which calculates connectivity from partial correlations of the conditional statistics of the observed regions given the unobserved latent regions. Brain connectivity was quantified using eigenvector centrality (EC), from which a degree of heterogeneity was calculated for the preictal periods of all seizures in each patient. Results from the SLRPM method are compared to those from the sparse-regularized precision matrix (SRPM) and correlation methods, which do not account for the unobserved inputs when estimating brain connectivity. The degree of heterogeneity estimated by the SLRPM method is higher than those estimated by the SRPM and correlation methods for the preictal periods in most patients. These results reveal substantial heterogeneity or desynchronization among brain areas in the preictal period of human epileptic seizures. Furthermore, the SLRPM method identifies more onset channels from the preictal active electrodes compared to the SRPM and correlation methods. Finally, the correlation between the degree of heterogeneity and seizure severity of patients for SLRPM and SRPM methods were lower than that obtained from the correlation method. These results support recent findings suggesting that inhibitory neurons can have anti-seizure effects by inducing variability or heterogeneity across seizures. Understanding how this variability is linked to seizure initiation may lead to better predictions and controlling therapies.