El algoritmo puede predecir el inicio de los grupos de convulsiones

Investigadores de la Universidad de Alabama en Birmingham han desarrollado un método para predecir cuándo los pacientes con trastornos convulsivos como la epilepsia podrían estar en riesgo de sufrir un grupo de convulsiones. Los grupos de convulsiones son convulsiones que ocurren en rápida sucesión durante varias horas o días y están vinculados a un aumento en la hospitalización y muerte súbita.

«La predicción confiable de grupos de convulsiones beneficiaría inmensamente a las personas con epilepsia», dijo Adeel Ilyas, MD, residente en el Departamento de Neurocirugía de la Facultad de Medicina Marnix E. Heersink de la UAB y primer autor del estudio, publicado en la revista. epilepsia.

El equipo de investigación utilizó datos de señales cerebrales registradas mediante electrocorticografía en 10 pacientes que habían recibido previamente el implante RNS System de NeuroPace. RNS significa neuroestimulación sensible. El dispositivo, que se utiliza para ayudar a controlar la actividad convulsiva en pacientes con epilepsia difícil de controlar, es un estimulador eléctrico implantado en el cráneo con electrodos colocados estratégicamente dentro del cerebro. Registra la actividad cerebral específica de un paciente y puede reconocer patrones asociados con las convulsiones. Luego, el sistema administra estimulación para modular esas convulsiones.

«Al analizar las grabaciones anteriores de los 10 pacientes, pudimos crear un algoritmo que podía pronosticar con precisión cuándo era probable que un grupo de convulsiones fuera inminente», dijo Ilyas.

Saber que un paciente tiene un mayor riesgo de un grupo de convulsiones permite que los profesionales médicos intervengan para reducir el riesgo, como una mayor supervisión, ajustes en la medicación o modificaciones en el estimulador del paciente. Ilyas compara el algoritmo con el pronóstico del tiempo.

«Podemos usar información pasada, comparada con los resultados reales, para predecir eventos futuros, de la misma manera que la ciencia del pronóstico del tiempo», dijo. «Hemos podido mostrar que el pronóstico puede identificar una ventana de aproximadamente dos días y medio antes del inicio de los grupos, dando tiempo a los pacientes y a su equipo de atención médica para establecer un plan de intervención».

Los pronósticos fueron efectivos en los 10 sujetos del estudio, pero Ilyas dice que estos primeros resultados deben validarse con estudios mucho más grandes. Si se verifican, anticipa que se podría crear una aplicación móvil para enviar una advertencia de un mayor riesgo de clúster. Los pacientes con NeuroPace o cualquier otro sistema de EEG intracraneal podrían autocontrolar su riesgo.