Red dinámica diseña estrategias para cirugía de epilepsia

Investigadores de la Universidad de Exeter (Reino Unido) han diseñado un paradigma de dinámica de red, predictivo que permite el estudio de la relación entre la estructura de la red cerebral, la dinámica de nodos, y la generación de las descargas epilépticas. Como parte del marco matemático, los investigadores identificaron la capacidad de una red cerebral para generar dinámicas patológicas emergentes, como descargas eléctricas o ataques. Llamaron a esta capacidad como Ictogenicidad de Red Cerebral (IRC).

El modelo específico que desarrollaron para la cirugía de epilepsia usó pinchar como un proxy para los ataques. Dicen, que cuantificando la ictogenicidad de las redes de esta manera, les permite determinar el efecto de las perturbaciones a nodos específicos de la red, dejado al descubierto la contribución mecanicista de cada nodo para la ictogenicidad emergente. Bajo este modelo, los factores convencionalmente usados para determinar la región del tejido a resecar, como la localización de lesiones cerebrales focales o la presencia de ritmos epileptiformes, no necesariamente predicen la mejor estrategia de resección.

Los investigadores luego validaron el marco del paradigma analizando registros del electrocorticograma (ECoG) de 16 pacientes a quienes les habían practicado cirugía para la epilepsia. Encontraron que cuando el resultado post-operatorio fue bueno, las predicciones del modelo para estrategias óptimas se alinearon mejor con la cirugía actual llevada a cabo que cuando el resultado post-operatorio fue malo. El modelo permite la predicción de estrategias quirúrgicas óptimas y la provisión del pronóstico cuantitativo para los pacientes a quienes les realizaron cirugía de epilepsia. El estudio fue publicado el 7 de Julio de 2016, en la revista Scientific Reports.

“Imagine a alguien que estuviera en un teatro, y envía mensajes de texto al azar a los miembros de la audiencia, haciendo sonar sus teléfonos. Las técnicas actuales son en esencia similares a remover esas personas que reciben los mensajes; ellas están contribuyendo a la interrupción y removerlas puede hacer una diferencia”, dijo el autor profesor John Terry, PhD. “Pero claramente, sería mejor identificar y remover al individuo que envía los mensajes – la fuente original. Eso es lo que nuestros métodos logran – identificar la fuente original”.

“Podemos comparar, por primera vez, las predicciones hechas por un modelo de computador aplicado a los registros cerebrales pre-quirúrgicos con los resultados post-quirúrgicos de un grupo de personas con epilepsia”, dijo el autor principal, Marc Goodfellow, PhD. “El potencial para tratamiento futuro es claro – buscamos una manera más segura para identificar exactamente dónde operar para dar los mejores resultados para una persona, y así mejorar las vidas de tantas personas que por otra parte tienen que vivir con la amenaza constante de ataques”.

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University of Exeter