Utilisation de la cartographie EEG-fMRI intracrânienne des décharges interictales pour prédire les résultats de la chirurgie de l’épilepsie

Contexte et objectifs

L’épilepsie est une maladie neurologique courante, et de nombreux patients ne répondent pas au traitement médicamenteux, rendant la chirurgie une option thérapeutique majeure. Cependant, localiser avec précision la zone de commencement des crises (seizure onset zone, SOZ) pour maximiser les résultats chirurgicaux reste un défi clinique majeur. La réponse dépendante du niveau d’oxygène dans le sang (blood oxygen level-dependent, BOLD) liée aux décharges épileptiformes interictales (interictal epileptiform discharges, IED) pourrait être cruciale pour définir la zone de crise épileptique. Bien que ces techniques soient utilisées dans la recherche depuis les années 1990, elles restent sous-estimées en pratique clinique. Pour cela, William Wilson et al. ont mené une étude visant à évaluer l’efficacité des différentes méthodes subjectives et objectives pour localiser les zones cliniquement pertinentes et à comparer ces localisations avec les résultats postopératoires.

Origine de l’étude

Cette étude a été menée par le Hotchkiss Brain Institute, la Cumming School of Medicine, le Seaman Family MR Research Centre, et d’autres institutions. Elle a été publiée en 2024 par Oxford University Press au nom des Guarantors of Brain. Cet article est en accès libre, libre de distribution et de réutilisation.

Méthodes de recherche

Participants

Cette étude a recruté 70 patients, tous ayant bénéficié d’une surveillance vidéo-EEG intracrânienne. Tous les sujets répondaient aux critères suivants : âge supérieur à 18 ans, capacité à donner un consentement éclairé, absence de contre-indications à l’IRM, et diagnostic d’épilepsie focale. L’étude a été approuvée par le comité d’éthique de l’Université de Calgary.

Acquisition et prétraitement des données

EEG intracrânien

Les données de surveillance vidéo-EEG intracrânienne de chaque sujet ont été examinées par des épileptologues expérimentés, qui ont sélectionné jusqu’à huit électrodes pour la collecte des données EEG-fMRI. Le processus d’acquisition des données EEG a utilisé une technique de rejet des artéfacts en temps réel et de filtrage.

IRM

Les sujets ont été scannés sur différents types de scanners IRM 3T GE Signa LX et GE Discovery MR750. Les protocoles IRM incluaient des images anatomiques en couches et des images fonctionnelles cérébrales. Tous les sujets ont été encouragés à dormir pendant la séance de scan afin d’augmenter la probabilité de survenue des IED. Les données fonctionnelles ont été acquises pendant une durée totale de 60 minutes.

Analyse des données

EEG intracrânien

Le traitement des données a utilisé un algorithme Matlab personnalisé pour le re-référencement, le filtrage passe-bande, la soustraction moyenne des artéfacts, et l’analyse en composantes principales. Deux médecins expérimentés ont ensuite revu et annoté indépendamment chaque jeu de données.

fMRI

L’analyse fMRI a utilisé la FMRIB Software Library (FSL), incluant une correction temporelle, un lissage spatial, un filtrage haute fréquence, et une correction des mouvements. Les réponses BOLD associées aux IED ont été analysées par des analyses événementielles, convoluant les timestamps des événements IED avec quatre modèles de fonction de réponse hémodynamique (HRF) différents.

Identification et raffinement des clusters

Pour chaque analyse IED, seules les réponses BOLD positives ont été prises en compte. L’étude a identifié et comparé les clusters les plus significatifs, le deuxième cluster le plus significatif, le cluster le plus proche des électrodes IED, et les clusters cliniquement pertinents. La distance de chaque cluster aux points de contact des électrodes a été mesurée et comparée, et les patients ont été re-scan après la chirurgie pour identifier les zones résécées.

Résultats de l’étude

Caractéristiques des sujets

Parmi les 70 sujets, 60 ont achevé au moins 10 minutes d’acquisition d’images fonctionnelles. L’âge moyen des sujets était de 35,8 ans, avec une durée moyenne d’épilepsie de 18,2 ans. En fin de compte, 38 patients ont subi une chirurgie, avec un bon pronostic postopératoire (classes Engel I et II) pour 23 d’entre eux (61%).

Clusters cliniquement pertinents

Un total de 117 types d’IED ont été analysés, générant 106 cartes de réponses BOLD significatives. Des clusters cliniques pertinents ont été identifiés dans ⁸⁵⁄₁₀₆ analyses IED (80%), et ces clusters présentaient des scores z significatifs et un volume de cluster relativement grand.

Résultats chirurgicaux et concordance

Parmi les 68 cartes contenant des clusters significatifs, une corrélation significative a été trouvée entre la résection des clusters de pic et les bons résultats postopératoires. Les cartes de niveaux de confiance moyen à élevé ont montré une haute valeur prédictive négative et une sensibilité élevée pour la prédiction des résultats chirurgicaux.

Discussion

Cette étude montre que les méthodes subjectives (clusters cliniquement pertinents) et objectives (niveaux de confiance des clusters les plus significatifs) améliorent la précision de la localisation de la SOZ, mais seules les méthodes objectives sont significativement corrélées avec les bons résultats postopératoires. De plus, bien que la résection des voxels de pic soit cruciale pour le succès chirurgical, elle n’est pas suffisante à elle seule pour garantir le succès total de la chirurgie.

Conclusion

Cette étude démontre que le filtrage supplémentaire des clusters BOLD associés aux IED peut améliorer le pronostic chirurgical de l’épilepsie. Ces méthodes avancées de filtrage devraient être appliquées dans les futures pratiques cliniques et recherches pour améliorer les résultats chirurgicaux des patients épileptiques. En outre, l’EEG-fMRI intracrânien montre une meilleure détection des IED et des taux d’activation BOLD par rapport à l’EEG-fMRI du cuir chevelu, ce qui indique un potentiel clinique étendu.

Points forts de l’étude

1. Cette étude propose des méthodes de raffinement supplémentaires des clusters BOLD associés aux IED pour améliorer la précision de la localisation des zones de crise.
2. L’étude démontre que la résection des clusters de pic BOLD associés aux IED est cruciale pour le succès opérationnel, représentant une condition nécessaire mais non suffisante.
3. L’EEG-fMRI intracrânien dépasse l’EEG-fMRI du cuir chevelu dans l’analyse des IED et des activations BOLD, indiquant une plus grande valeur clinique.

Limitations et directions de recherche future

1. Les électrodes intracrâniennes peuvent entraîner une perte de signal, limitant la capacité de détection du signal BOLD.
2. Des recherches futures doivent explorer davantage la valeur clinique des cartes de faible niveau de confiance et déterminer le rôle spécifique de l’EEG-fMRI dans les travaux préopératoires.
3. La méthodologie de cette étude pourrait rencontrer des limitations dans son application et propagation inter-centres, nécessitant une validation inter-centres future.

Cette étude présente une nouvelle méthode de localisation précise des zones de crise épileptique utilisant l’EEG-fMRI, souligne l’importance des recherches supplémentaires et de l’application rationnelle de ces clusters de niveau de confiance élevé, et fournit un soutien solide pour la planification chirurgicale de l’épilepsie à l’avenir.