てんかん患者は世界中で6,500万人にもなる。この疾患は脳の状態によって突然ひきつけを起こすもので、原因が突き止められないことも多い。ひきつけはニューロン間の電気的連絡が乱される症状で、24時間以上の間隔をおいて2回以上のひきつけを起こした場合にてんかんと診断される。てんかんは小児神経学ではもっとも一般的な慢性疾患であり、0.5%から1%程度の児童が遅かれ早かれ生きている間にてんかんを発症する。
また、てんかん小児患者の30%から40%が不応性てんかんで、これは抗てんかん薬 (AED) で管理できないタイプのてんかんを指す。不応性てんかん児童患者は、その病因にかかわりなく、全員が様々な身体的、心理的、社会的病状を抱えている。ひきつけを医薬で管理できない患者でも、手術、脳深部刺激療法、ケトン食療法などの非薬物的療法で改善することがある。従って、抗てんかん薬に不応な患者のひきつけを早期に判定することができれば時機を失わずに代替療法で対応することができる。
特発性病因は不応性てんかんのリスクが低いことを示す兆候として有力だが、あるタイプの特発性てんかん患者は治療に対して不応性を示すことがある。
台湾の医師と研究者のチームは、新しい脳波 (EEG) 解析法を用いて特発性てんかんの小児患者によく見られる特定のEEGの特徴を捉えるツールを開発した。
チームは、不応性の特発性てんかん早期予測にEEG分類解析をもとにした効果的な自動数量化法を開発したのである。このEEG解析法は、脳疾患を調べたり、脳の電気的活動を研究したりするために広く用いられているが、この研究では、薬物による管理良好なてんかん患者と不応性てんかん患者という2タイプの患者からEEG記録を集め、人為的な影響のない部分を拾い出した。
この研究では、かなり特徴のあるEEG特性を調べると同時にコンピュータ使用コストを抑えるため、全EEGチャンネルについて、また脳波記録時間軸でもグローバルなパラメータ特性を使った統計的な手法を採用し、その上で、gain ratioに基づいた特性選択を行っている。
その結果、管理良好なてんかん患者と不応性てんかん患者とを比べた場合、前者はDecorrTime avg AVGでもRelPowDelta avg AVGでも後者よりはるかに高い数値だった。このことから、不応性てんかん患者は管理良好なてんかん患者に比べるとひきつけ発作のリスクが高いことが示されている。
この研究の主な成果は次の通り: EEG分類解析に基づいてEEGの10種の特性を普遍化し、特発性てんかん患者の不応性てんかんの可能性を発見、判定する基礎とした。
良く管理された特発性てんかんと不応性の特発性てんかんとを区別するためサポート・ベタクー・マシン(SVM) 分類モデルを採用し、理論的にEEGのこの10種の特性を基礎とする診断ツールを開発した。これにより専門家の視覚的EEG判定が可能になった。今後もこのツールの信頼性や普遍化をさらに引き伸ばすため、児童だけでなく、成人を含めて幅広い患者対象での研究が望まれる。
この研究論文は、2014年8月8日付International Journal of Neural Systems (IJNS) オンライン版に掲載された。
■原著へのリンクは英語版をご覧ください: Breakthrough in Detecting Early Onset of Refractory Epilepsy in Children May Lead to Effective Treatment Using Non-Pharmacological Therapies
