脳内間隔てんかん排出のモデリング：ネットワーク相互作用の証拠

目的：定位EEG（SEEG）の記録で発生する間気性てんかん排出（IED）は、一般的に発作排出と比較して豊富ですが、複雑な根本的なネットワーク相互作用のために解釈するのは困難です。これらのネットワーク相互作用をモデル化するためのフレームワークが開発されています。 方法：IEDの根底にある同期されたニューロン活動を識別するために、SEEG信号の時間の経過に伴う相関の変動は、一般線形モデルを使用したIEDの発生に関連しています。相互依存性は、独立したコンポーネント分析を適用することにより、高度に同期した神経活動を反映する脳領域の評価を受け、その後、独立した成分の空間分布のクラスター分析が続きます。スパイククラスターの時空間的相互作用は、脳領域の主要または遅れを明らかにします。 結果：分析フレームワークは、5人の正常に手術された患者について評価され、MRI可視脳病変に関連するスパイククラスターが発作の開始ゾーンと一致したことを示しました。フレームワークの付加価値は、MRI陰性で手術が成功しなかった2人の患者について実証されました。 結論：複雑なてんかんの場合、ネットワークアプローチは有望です。 重要性：IEDの分析は、てんかん手術の成功率を高める可能性があるSEEG録音の日常的なレビューへの貴重な追加と考えられています。

OBJECTIVE: The interictal epileptic discharges (IEDs) occurring in stereotactic EEG (SEEG) recordings are in general abundant compared to ictal discharges, but difficult to interpret due to complex underlying network interactions. A framework is developed to model these network interactions. METHODS: To identify the synchronized neuronal activity underlying the IEDs, the variation in correlation over time of the SEEG signals is related to the occurrence of IEDs using the general linear model. The interdependency is assessed of the brain areas that reflect highly synchronized neural activity by applying independent component analysis, followed by cluster analysis of the spatial distributions of the independent components. The spatiotemporal interactions of the spike clusters reveal the leading or lagging of brain areas. RESULTS: The analysis framework was evaluated for five successfully operated patients, showing that the spike cluster that was related to the MRI-visible brain lesions coincided with the seizure onset zone. The additional value of the framework was demonstrated for two more patients, who were MRI-negative and for whom surgery was not successful. CONCLUSIONS: A network approach is promising in case of complex epilepsies. SIGNIFICANCE: Analysis of IEDs is considered a valuable addition to routine review of SEEG recordings, with the potential to increase the success rate of epilepsy surgery.