L’ippocampo è una regione cerebrale altamente epilettogena, ma oltre il 90% dell’attività epilettiforme dell’ippocampo (HEA) non può essere identificato sull’elettroencefalogramma del cuoio capelluto. Attualmente, il rilevamento dell’HEA richiede elettrodi intracranici, il che limita la comprensione del ruolo dell’HEA nelle malattie del cervello. I ricercatori dell’Harvard Medical School hanno sviluppato e validato un algoritmo di apprendimento automatico che rileva l’HEA da un EEG standard del cuoio capelluto, senza la necessità di elettrodi intracranici. L’accuratezza dell’algoritmo è stata valutata in uno studio pubblicato dalla rivista JAMA Neurology.
Nello studio diagnostico, condotto dal 2008 al 2021, sono stati raccolti i dati EEG di pazienti con epilessia del lobo temporale (TLE) e controlli sani (HC) per addestrare e convalidare una rete neurale profonda, HEAnet, a rilevare l’HEA su EEG del cuoio capelluto. I partecipanti sono stati valutati in centri per l’epilessia di livello terziario in 2 ospedali accademici: Massachusetts General Hospital o Brigham and Women’s Hospital. Nello studio sono stati inclusi pazienti di età compresa tra 12 e 78 anni con una diagnosi clinica di epilessia del lobo temporale e controlli sani.
HEAnet è stato addestrato e convalidato utilizzando set di dati derivati da un campione di 141 partecipanti idonei (97 con TLE e 44 HC senza epilessia). Il set di dati 1 includeva le registrazioni simultanee dell’EEG del cuoio capelluto e degli elettrodi intracranici di 51 pazienti con epilessia del lobo temporale. È stato creato un set di dati di addestramento generato automaticamente con 972.095 esempi di HEA positivi, oltre a un set di dati di test con 22.762 esempi di HEA positivi. Le prestazioni di HEAnet sono state convalidate su 2 set di dati EEG del cuoio capelluto indipendenti.
Per il rilevamento di eventi singoli di HEA sul set di dati 1, HEAnet ha ottenuto una AUC ROC media (DS) di 0,89 (0,01) e una AUC PR media (DS) di 0,39 (0,03). Sulla convalida esterna con i set di dati 2 e 3, HEAnet ha accuratamente distinto i pazienti con epilessia del lobo temporale e i controlli sani (AUC ROC rispettivamente di 0,88 e 0,95) e ha previsto la lateralizzazione dell’epilessia con un’accuratezza rispettivamente del 100% e del 92%. HEAnet ha monitorato i cambiamenti dinamici nell’HEA in risposta agli aggiustamenti dei farmaci per le crisi ed era paragonabile ad esperti umani nella diagnosi di TLE da registrazioni EEG del cuoio capelluto, diagnosticando TLE in diversi individui che gli esperti non hanno identificato. Senza ridurre la specificità, l’aggiunta di HEAnet all’esame EEG di esperti ha aumentato la sensibilità per la diagnosi di TLE negli esseri umani dal 50% al 58% al 63% al 67%.
I risultati di questo studio diagnostico suggeriscono che HEAnet fornisce un nuovo biomarcatore non invasivo, quantitativo e clinicamente rilevante dell’ipereccitabilità dell’ippocampo nell’uomo.
Bibliografia:
Abou Jaoude M, Jacobs CS, Sarkis RA, et al. Noninvasive Detection of Hippocampal Epileptiform Activity on Scalp Electroencephalogram. JAMA Neurol. Published online May 02, 2022. doi:10.1001/jamaneurol.2022.0888
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