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Emerging personalized virtual brain models: next-generation resection neurosurgery for drug-resistant epilepsy?

Acta Epileptologica 2023年第3期6卷 185-187页

作者： Qiao Wang Guangyuan Jin Tao Yu fabrice bartolomei Liankun Ren Department of Neurology Xuanwu HospitalClinical Center for EpilepsyCapital Medical UniversityBeijing 100053China National Center for Neurological Disorders Beijing 100070China Department of Functional Neurosurgery Beijing Institute of Functional NeurosurgeryXuanwu HospitalClinical Center for EpilepsyCapital Medical UniversityBeijing 100053China APHM Epileptology and Clinical Neurophysiology DepartmentTimone HospitalMarseille 13005France Aix-Marseille Université Institut National de la Santéet de la Recherche MédicaleInstitut de Neurosciences des Systèmes(INS)UMR1106Marseille 13005France Chinese Institute for Brain Research Beijing 102206China Department of Neurology Xuanwu HospitalCapital Medical UniversityNO.45 Changchun StreetXicheng DistrictBeijing 100053China

Recently,a novel workflow known as the virtual epileptic patient(VEP)has been proposed by a research team from Aix Marseille Universitéin their papers published in Lancet Neurology,Science Translational Medicine and *** method involves creating an individualized virtual brain model based on computational modelling,which can facilitate clinical decision-making by estimating the epileptogenic zone and performing the virtual ***,we summarize brief workflow,strengths,and limitations of VEP,as well as its performance in a retrospective study of 53 patients with drug-resistant focal epilepsy who underwent stereoelectroencephalography.A large-scale clinical trial(NCT03643016)is underway to further assess VEP,which is expected to enroll 356 patients *** supporting evidence accumulates,the clinical application of VEP has the potential to improve clinical practice,leading to better outcomes and qualities of life of patients.

关键词： Drug-resistant focal epilepsy Personalized virtual brain models Machine learning Epileptogenic zone networks Stereoelectroencephalography Virtual surgery

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高频脑电振荡:临床研究综述

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癫痫杂志 2018年第6期4卷 545-557页

作者： Birgit Frauscher fabrice bartolomei Katsuhiro Kobayashi 陆璐张乐慕洁

现代脑电图(EEG)技术的进步增强了对经典伯杰频段外,包含重要信息的脑电信号的识别。在癫痫领域,近十年的相关研究主要集中在发作间期>80 Hz的高频振荡(High frequency oscillations, HFOs)。HFOs大型临床应用始于癫痫手术术前的评估,... 详细信息

现代脑电图(EEG)技术的进步增强了对经典伯杰频段外,包含重要信息的脑电信号的识别。在癫痫领域,近十年的相关研究主要集中在发作间期>80 Hz的高频振荡(High frequency oscillations, HFOs)。HFOs大型临床应用始于癫痫手术术前的评估,近来也开始用于评估癫痫严重程度和监测抗癫痫疗效。该综述总结了HFOs在癫痫临床应用的证据,重点介绍了最新的进展。近期大量文献强调了HFOs与术后癫痫预后关系,一篇近期的Meta分析证实术后癫痫未发作患者HFOs切除率高于术后发作患者,利用术后EEG中的残留HFOs比术前HFOs率对癫痫手术预后预测更准确。文章深入讨论了区分生理性和癫痫性HFOs的尝试,这可能进一步加强HFOs的特异度。如睡眠结构分析表明,在痫灶内外对HFOs的偶联有差异。同时,越来越多的证据表明,HFOs可用于对评估疾病活动度和利用非侵入性EEG和脑磁图(MEG)等检查中评估治疗效果。鉴于儿童EEG中HFOs比例高,这一技术在患儿中有良好的前景。在婴儿痉挛症中经促肾上腺皮质激素治疗后HFOs比例下降。在Rolandic区棘波时出现HFOs与发作频率相关。耗时的人工评估是过去HFOs临床应用的障碍,目前这一问题可由可靠的计算机算法解决。过去十年,HFOs研究有了长足进展,利用非侵入性手段检测HFOs已在大量患者中得到应用。期待未来有多中心、大样本量研究获取长程监测资料,为这一领域提供更多信息。

关键词：头皮脑电图生物标记手术预后癫痫发作睡眠

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论癫痫症状学

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癫痫杂志 2022年第2期8卷 174-183页

作者： Aileen McGonigal fabrice bartolomei Patrick Chauvel 姚晨(译) 王圆庆(译) 黎思娴(译) 蔡晓东(译) 胡湘蜀(审) 不详

癫痫的主要症状负担即癫痫发作的临床表现。癫痫症状学产生的神经机制,尤其是复杂行为的神经机制,仍知之甚少。在将癫痫视为网络而非局灶性障碍的框架中,我们可以将症状学视为由一组相互关联的结构动态产生的,这些结构之间按一定规律相... 详细信息

癫痫的主要症状负担即癫痫发作的临床表现。癫痫症状学产生的神经机制,尤其是复杂行为的神经机制,仍知之甚少。在将癫痫视为网络而非局灶性障碍的框架中,我们可以将症状学视为由一组相互关联的结构动态产生的,这些结构之间按一定规律相互作用,而不仅是简单的解剖定位,从而产生相应的临床表现。这需要我们如何看待致痫区的范式转变,包括从术前评估的角度。症状学是一个关键的数据来源,尽管它在研究中的应用面临着重大的方法学挑战,包括观察者的偏倚和症状学归类的差异。更好地理解症状学分类和病理生理学相关性与癫痫分类系统有关。神经机制以及不同症状学模式的解剖相关知识的进步有助于提高癫痫网络的知识,并可能有助于治疗创新。

关键词：行为癫痫神经网络癫痫分类症状学

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局灶性皮质发育不良和神经发育肿瘤的癫痫发作模式与手术预后和神经病理亚型的联系

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癫痫杂志 2017年第2期3卷 158-166页

作者： Stanislas Lagarde Francesca Bonini Aileen McGonigal Patrick Chauvel Martine Gavaret Didier Scavarda Romain Carron Jean Regis Sandrine Aubert Nathalie Villeneuve Bernard Giusiano Dominique Figarella-Branger Agnes Trebuchon fabrice bartolomei 张颖颖慕洁

颅内脑电图对癫痫发作模式的研究对癫痫灶的精确定位和指导成功切除有重要作用。它也引出了癫痫发生机制相关的重要病理生理问题。目前,植入硬膜下和深部电极等记录方式已经描述了几种癫痫发作模式(主要是颞叶癫痫和伴有异质新皮层病变... 详细信息

颅内脑电图对癫痫发作模式的研究对癫痫灶的精确定位和指导成功切除有重要作用。它也引出了癫痫发生机制相关的重要病理生理问题。目前,植入硬膜下和深部电极等记录方式已经描述了几种癫痫发作模式(主要是颞叶癫痫和伴有异质新皮层病变的癫痫)。研究分析了53例患者的连续性队列资料,所有患者均行立体定向脑电图(SEEG)监测,且病理证实为皮质发育畸形(Malformation of cortical development,MCD)——局灶性皮质发育不良(Focal cortical dysplasia,FCD)和神经发育肿瘤(Neurodevelopmental tumors,NDTs)。通过对视觉和时间-频率的分析,证实了存在6种癫痫发作模式:低压快波活动(Low-voltage fast activity,LVFA);发作前棘波继之LVFA;爆发性多棘波继之LVFA;慢波/直流电漂移继之LVFA;θ或α尖波;节律性棘波/棘波。结果表明包含LVFA的模式(83%)普遍性较高,但是LVFA并不是癫痫发作的一个固定特征。癫痫发作模式和组织学类型具有相关性(P=0.01)。更加普遍的模式如下:(1)FCDⅠ型:LVFA占23.1%,慢波/基线漂移继之LVFA占15.4%;(2)FCDⅡ型:爆发性多棘波继之LVFA占31%,LVFA占27.6%;发作前棘波继之LVFA占27.6%;(3)NDTs:LVFA占54.5%。发现包含LVFA的癫痫发作模式与较好的手术预后具有相关性,但癫痫灶切除的完整性是一个独立预测因子;FCD和NDTs有6种不同的癫痫发作模式;包含LVFA的癫痫发作模式的患者手术预后更好。

关键词：癫痫局灶性皮质发育不良神经发育肿瘤皮质发育畸形立体定向脑电图癫痫发作癫痫手术癫痫灶

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