Nueva herramienta para la epilepsia reduce un 70 % los errores de diagnóstico con EEG de rutina

La práctica diagnóstica estándar incluye registros de electroencefalograma (EEG) en el cuero cabelludo, los cuales monitorean los patrones de ondas cerebrales a través de electrodos colocados sobre la piel. Estos registros ayudan a diagnosticar la epilepsia y orientan las decisiones sobre los tratamientos anticonvulsivos. Sin embargo, los EEG pueden ser difíciles de interpretar debido al ruido en las señales y a la baja probabilidad de detectar una crisis durante los 20 a 40 minutos típicos de registro. Esto hace que el diagnóstico de la epilepsia sea subjetivo y propenso a errores, incluso para los expertos. Ahora, se ha creado una nueva herramienta para reducir los diagnósticos erróneos de epilepsia hasta en un 70% al transformar las pruebas de EEG de rutina que parecen normales en predictores altamente precisos de la epilepsia.

Desarrollada por investigadores de Johns Hopkins Medicine (Baltimore, MD, EUA), la herramienta, llamada EpiScalp, detecta firmas de epilepsia ocultas en EEG aparentemente normales, reduciendo significativamente los falsos positivos, que afectan aproximadamente al 30 % de los casos a nivel mundial. Esto puede ahorrarles a los pacientes medicamentos innecesarios, restricciones para conducir y otros desafíos relacionados con el diagnóstico erróneo. EpiScalp utiliza algoritmos basados en modelos de redes dinámicas para mapear patrones de ondas cerebrales e identificar signos de epilepsia a partir de un solo EEG de rutina. El equipo de investigación estudió previamente las redes cerebrales epilépticas mediante EEG intracraneales y descubrió que, durante los períodos sin crisis, la zona de inicio de las convulsiones es inhibida por regiones cerebrales vecinas. EpiScalp se basa en estos hallazgos, identificando estos patrones en EEG de cuero cabelludo de rutina

Mientras que los métodos tradicionales para mejorar la interpretación de los EEG suelen centrarse en señales individuales o electrodos, EpiScalp analiza las interacciones entre diferentes regiones cerebrales a través de vías neuronales complejas. En su nuevo estudio, publicado en Annals of Neurology, los investigadores analizaron a 198 pacientes de cinco importantes centros médicos, incluidos 91 con epilepsia y el resto con afecciones no epilépticas. Cuando el equipo volvió a analizar los EEG iniciales utilizando EpiScalp, la herramienta identificó correctamente el 96 % de los falsos positivos, lo que redujo los diagnósticos erróneos del 54 % a solo el 17%. Se está realizando un estudio prospectivo más amplio para validar aún más estos hallazgos, y el equipo de investigación ha presentado una patente para la tecnología EpiScalp.

"Incluso cuando los EEG parecen completamente normales, nuestra herramienta proporciona información que permite aplicarlos", afirmó Sridevi V. Sarma, profesora de ingeniería biomédica de Johns Hopkins y líder del estudio. "Podemos llegar al diagnóstico correcto tres veces más rápido porque los pacientes a menudo necesitan múltiples EEG antes de que se detecten anomalías, incluso si tienen epilepsia. Un diagnóstico temprano preciso significa un camino más rápido hacia un tratamiento eficaz".