COMUNICACIÓN ORAL | 20 noviembre 2019, miércoles | Hora: 17:30
AUTORES
de Ceballos Cerrajería, Pablo 1; Principe , Alessandro 1; Giner , Federico 2; Ley Nacher, Miguel 1; Rocamora Zuñiga, Rodrigo 1
CENTROS
1. Servicio de Neurología. Hospital del Mar; 2. Servicio de Neurología. Hospital Lagomagiore
OBJETIVOS
Los métodos publicados para determinar el pronóstico de la cirugía de epilepsia valoran únicamente la dinámica de regiones cerebrales aisladas para establecer su epileptogenicidad. Presentamos un método que cuantifica la conectividad cerebral para clasificar entre pronóstico favorable y desfavorable los diferentes modelos de resección reales y virtuales.
MATERIAL Y MÉTODOS
Seleccionamos, cronológicamente, 10 pacientes evaluados mediante esteroelectroencefalografía e intervenidos posteriormente; 5 con pronóstico favorable (Engel I,II) y 5 con pronóstico desafavorable (Engel III,IV) al año. Usando el método de “Prediction Error Conectivity”(PEC), recientemente publicado para la cuantificación de estados pre-ictales, determinamos la conectividad local 5 segundos antes y después del inicio ictal. Mediante un algoritmo de “machine learning” calculamos cada segundo la participación en la conectividad de las regiones exploradas. Usando las resecciones reales creamos un índice que representa el impacto de la resección sobre la transición pre-ictal a ictal.
RESULTADOS
10 pacientes (4 mujeres) con una media de 19 años de epilepsia y 10,4 crisis epilépticas por semana y diferentes etiologías. 5 pacientes presentaban epilepsia extratemporal. Este índice fue capaz de clasificarlos en pronóstico favorable frente a desfavorable (0.89±0.05 vs. 0.68±0.11, p<0.01).
CONCLUSIONES
Presentamos un índice que podría ser útil en el diseño de resecciones tras estereoelectroencefalografía. Estudios previos mostraban la participación de diferentes regiones cerebrales con el tiempo, nuestros resultados sugieren que la zona de inicio de crisis es determinante para la transición a estado ictal. Esta herramienta podría optimizarse para generar hipótesis de resección y estimar su pronóstico.
