頭蓋内EEG-fMRIを使用した術後結果予測のための間欠性放電のマッピング
颅内EEG-fMRIマッピングによる間欠鋭波から癲癇手術効果の予測
背景と目的
癲癇は一般的な神経系の疾病で、多くの患者は薬物治療に効果が見られないため、外科手術が主要な治療手段の一つとなります。しかし、如何にして正確に癲癇発作生成区域（seizure onset zone, SOZ）を定位し、手術効果を最大限に高めるかが臨床での大きな課題です。間欠鋭波（interictal epileptiform discharges, IED）に関連した脳血液酸素レベル依存反応（blood oxygen level-dependent, BOLD）は、癲癇発作領域を特定する上で重要な意味を持つ可能性があります。これらの技術は20世紀90年代以来研究に応用されてきましたが、臨床実践では依然として過小評価されています。そこで、William Wilsonらは、種々の主観的および客観的方法による臨床関連領域の定位の有効性を評価し、それらと術後結果の関係を比較する研究を行いました。
研究の出典
本研究はHotchkiss Brain Institute、Cumming School of Medicine、Seaman Family MR Research Centreなどが共同で行いました。研究は2024年のOxford University Press on behalf of the Guarantors of Brainに掲載されました。これはオープンアクセスの記事であり、分布と再利用に制限はありません。
研究方法
参加者
本研究では、脳内ビデオ-EEGモニタリングを受けた70名の患者を募集しました。全ての被験者は以下の基準を満たしていました：18歳以上、知的同意を提供できる、MRI禁忌症がない、および局在性癲癇と診断された。本研究はUniversity of Calgaryの倫理委員会の承認を得ています。
データ収集と前処理
脳内EEG
各被験者の脳内ビデオ-EEGモニタリングデータは経験豊富な癲癇学者によって審査され、EEG-fMRI収集のために最大8つの電極が選択されました。EEGのデータ収集過程ではリアルタイム伪影除去とフィルタリングが行われました。
MRI
被験者は異なるタイプの3T GE Signa LXとGE Discovery MR750全身スキャナーでスキャンを完了しました。MRIスキャンには多層解剖画像と機能的MRI画像全過程が含まれます。スキャン中に被験者には眠るように促され、IEDの発生確率を増加させました。機能的データは60分間集められました。
データ解析
脳内EEG
データ後処理はカスタムメイドのMatlabアルゴリズムを使用して、再参照、バンドパスフィルタ、平均伪影減算、および主成分分析が行われました。その後、2人の経験豊富な医師が各データセットを独立して審査し、マーク付けを行いました。
fMRI
fMRI解析にはFMRIBソフトウェアライブラリ（FSL）が使用され、時間補正、空間平滑化、高周波フィルタリング、および動き補正が含まれました。IED関連のBOLD反応に対するイベント関連解析では、IEDイベント時間と4種の異なるHRFモデルの畳み込みが行われました。
クラスター識別および精緻化
各IED解析では、ポジティブなBOLD反応のみを考慮しました。研究では最も顕著なクラスター、第2顕著クラスター、IED電極に最も近いクラスター、および臨床関連クラスターを識別および比較しました。各クラスターと電極接触点の距離が測定され、患者は術後再度画像検査を受け、切除領域を特定しました。
研究結果
被験者特性
全70名の被験者のうち、60名が少なくとも10分間の機能画像収集を完了しました。被験者の平均年齢は35.8歳で、癲癇の平均病歴は18.2年でした。最終的に38名の患者が外科手術を受け、良好な予後（Engel IおよびIIクラス）は23名（61%）でした。
臨床関連クラスター
合計117種のIEDタイプが分析され、106個の顕著なクラスターのBOLD反応図が生成されました。臨床関連クラスターは85/106個（80%）のIED分析で識別され、これらのクラスターは顕著なzスコアと大きなクラスター体積を持ちました。
手術結果と一致性
68個の顕著なクラスター地図のうち、ピーククラスターを切除した患者と良好な術後予後との間に顕著な関連性が見られました。中高信頼レベルの地図では手術結果の予測において高い負の予測値と感度を示しました。
議論
本研究は、主観的方法（臨床関連クラスター）および客観的方法（最大クラスターの信頼レベル）の両方がSOZの定位精度を向上させることを見出しましたが、良好な術後予後との顕著な関連性を持つのは客観的方法だけでした。さらに、ピークボクセルの切除が手術成功に不可欠ですが、それだけでは手術の完全な成功を保証できません。
結論
本研究は、IED関連BOLDクラスターのさらなる精査により癲癇手術の予後が向上することを示しました。これらの高度な選別方法は、今後の臨床および研究において応用されるべきで、癲癇患者の手術結果を改善するための有望な手段です。さらに、脳内EEG-fMRIは頭皮EEG-fMRIに比べて高いIED検出率とBOLD活性化率を有し、臨床応用の前景が広がります。
研究のハイライト
- 本研究は、IED関連BOLDクラスターのさらなる洗練により、癲癇発作領域の定位精度を向上させる方法を提案しました。
- 研究は、IED関連BOLD反応のピーククラスターを切除することが手術成功に不可欠であり、必要だが十分でない条件であることを示しました。
- 脳内EEG-fMRIはIEDとBOLD活性の解析において頭皮EEG-fMRIを上回り、その高い臨床価値を示しました。
限界と将来の研究方向
- 脳内電極が引き起こす信号損失がBOLD信号の検出能力を制限しました。
- 将来の研究では、低信頼レベルの地図の臨床応用価値をさらに探求し、手術前の作業におけるEEG-fMRIの具体的な役割を明らかにする必要があります。
- 本研究の方法が異なるセンターでの普及と応用に制限がある可能性があり、将来的にはクロスセンター検証が必要です。
本研究は、EEG-fMRIを利用した癲癇発作領域の精密な特定の新しい方法を示し、これらの高信頼レベルのクラスターのさらなる研究と合理的な応用の重要性を強調しました。これは将来の癲癇手術計画にとって強力な支援を提供するものです。