Neue Software erkennt krankhafte Hirnmuster bei Epileptikern
In der präoperativen Planung wird dabei die epileptogene Zone (EZ) bestimmt, d. h. der Bereich des Gehirns, der entfernt werden muss, damit der Patient anfallsfrei ist. Vor Beginn des EU-finanzierten Projekts EPINET war es noch außerordentlich schwierig, funktionelle Marker zur eindeutigen Identifizierung der EZ zu bestimmen. Die Forscher von EPINET entwickelten daher eine halbautomatisierte Strategie zur Analyse von iEEG- und MEG-Daten (intrakranielle Elektroenzephalographie bzw. Magnetenzephalographie) bei Epileptikern. Betreut wurde dieser Teil des Projekts von Forschungsleiterin Dr. Lucia Quitadamo, die mit einem Marie-Sklodowska-Curie-Stipendium gefördert wurde und hierzu die frei verfügbare Software EPINETLAB entwickelte. Damit kann das betroffene Hirnareal charakterisiert werden, indem hochfrequente Feldoszillationen (HFO) detektiert und in verschiedenen Hirnregionen quantifiziert werden. EPINETLAB ist eine vollständig dokumentierte, anwenderfreundliche Plattform, die zeitlich-räumliche und Frequenzeigenschaften des elektromagnetischen Signals im Gehirn im Normalzustand und bei einem epileptischen Anfall auswertet. „Damit unterstützt die Software Klinikärzte bei der präoperativen Planung und kann das zu entfernende Hirnareal bei refraktärer oder medikamentenresistenter Epilepsie genauer identifizieren“, sagt Projektkoordinator Prof. Stefano Seri von der Aston University. Zweigleisiger Ansatz bei der Software-Entwicklung Ein weiteres Ziel des Projekts war die Validierung der Software sowohl mit (invasiven) iEEG- und (nicht-invasiven) MEG-Daten. Zusammen lieferten die Signale eine robuste Validierung der beteiligten Algorithmen. Das invasive iEEG wird häufig eingesetzt, um den Ursprungsort epileptischer Aktivität vor der Operation aufzufinden. Es kann Aufschluss über Prozesse im Gehirn geben und etwa pathologische HFO aufzeigen, die als EZ-Biomarker fungieren. „iEEG werden dann eingesetzt, wenn nicht-invasive Diagnostika wie Kopfhaut-EEG keine genau lokalisierbaren Daten zum epileptischen Ursprungsort liefern“, erklärt Prof. Seri. Für den weniger erfahrenen Endnutzer wurde EPINETLAB vollständig in EEGLAB integriert, eine gängige Software-Plattform für die neurowissenschaftliche Forschung, die elektromagnetische Daten des Gehirns analysiert. Techniker benötigen keine spezifischen Programmierkenntnisse und können die Software leicht bedienen, um allgemeine Funktionen des EEGLAB und spezifischere Funktionen des EPINETLAB zu nutzen. Erhebung weiterer Daten „Zunächst wurde eine Datenbank mit iEEG-Daten von 60 Patienten erstellt, die aus drei europäischen Forschungszentren stammen“, erläutert Prof. Seri. Die Daten wurden in transnationalen Vorhaben in den Krankenhäusern Niguarda und Ospedale Pediatrico Bambino Gesù, Italien, sowie dem Birmingham Women's and Children's Hospital, Vereinigtes Königreich, erfasst. Zudem wurden bei der präoperativen Untersuchung an der Aston University MEG-Daten von 13 pädiatrischen Patienten dokumentiert, die am Epilepsy Surgery Service des Birmingham Children's Hospital behandelt wurden. Auf Basis dieser Daten konnte EPINETLAB innerhalb der Projektlaufzeit implementiert und abschließend validiert werden. „Allerdings ist die Validierung noch nicht abgeschlossen, da wir einen großen Datensatz aus internationalen Epilepsiezentren erfassen und der EPINETLAB-Software neue Funktionalitäten hinzufügen, die, wie wir wissen, für Endnutzer wichtig sind“, fährt Prof. Seri fort. Zukunft für das EPINETLAB Dank der Veröffentlichung im unabhängigen renommierten Fachjournal International Journal of Neuronal Systems und auf der Internationalen Epilepsie-Konferenz in Barcelona im September 2017 hat sich EPINET international profiliert. Wie Prof. Seri betont, „sind aus EPINET viele Kooperationsvorhaben mit internationalen Institutionen hervorgegangen, sodass die Projektexpertise genutzt und Aspekte im Zusammenhang mit Epilepsie besser verstanden werden können.“ Die Zusammenarbeit mit Micromed S.p.A. einem Industriepartner und weltweit führendem Hersteller neurophysiologischer Systeme in Italien, ebnete den Weg für eine zukunftsfähige Zusammenarbeit zwischen Forschung und Industrie. Gemeinsam wurde untersucht, wie sich die implementierten Tools in das Diagnose-Softwarepaket optimal integrieren lassen. Strategisches Ziel in der gesamten EU ist es, durch solche Kooperationen die europäische Führungsrolle in diesem Bereich zu festigen. Zusammenfassend erklärt Prof. Seri, wie wichtig die Forschungsergebnisse des Projekts für die Lebensqualität von Epileptikern sind, denn diese hängt wesentlich von der postoperativen Krampffreiheit ab: „EPINET leistete für die Epilepsieforschung zum arzneimittelresistenten Phänotyp einen wertvollen Beitrag, da nun das Hirnareal, in dem der Anfall beginnt, genauer identifiziert werden kann.“
Schlüsselbegriffe
Epinet, Software, Epilepsie, Anfall, iEEG, arzneimittelresistent, EZ
