Ein internationales Forschungsteam hat eine neue Methode entwickelt, um epileptische Anfälle frühzeitig vorhersagen zu können. Bisher gelang das nur mit mäßigem Erfolg. Das zwingt die Betroffenen täglich Medikamente zur Hemmung der neuronalen Erregbarkeit einzunehmen, die mit einer Vielzahl an möglichen Nebenwirkungen einhergehen. Manchmal werden auch neurochirurgische Eingriffe durchgeführt, um den epileptischen Fokus, das heißt den Ausgangspunkt der Gehirnanfälle, zu entfernen.
Die epileptische Aktivität kann anhand der elektrischen Aktivitätsdaten im Gehirn gemessen werden, die mittels Elektroenzephalographie aufgezeichnet werden. Diese Daten können verwendet werden, um interiktale Entladungen zu identifizieren – flüchtige Entladungen, die zwischen den Anfällen auftreten, diese jedoch nicht unmittelbar auslösen. Zudem wiederholen sich epileptische Anfälle in Clustern und Zyklen. Um festzustellen, ob die interiktalen Entladungen diese Zyklen erklären können, zeichneten nun im Hirn von Patienten implantierte Geräte die Hirnaktivitäten während mindestens sechs Monaten auf. Anhand einer ausgeklügelten statistischen Analyse erlauben diese Aufzeichnungen jetzt eine zuverlässige, mehrtägige Vorhersage eines möglichen nächsten Anfalls.
Dank der Methode konnte ein Phänomen nachgewiesen werden, das als «proiktaler Zustand» bekannt ist, in dem eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, dass ein Anfall auftritt. So wie sich Regen bei Auftreten bestimmter Wettersituationen vorhersagen lässt. Anhand von Daten zur Gehirnaktivität, die über Zeiträume von mindestens sechs Monaten erfasst wurden, war die Anfallsprognose bei zwei Dritteln der Patienten aussagekräftig. Der Analyseansatz ermöglicht die Übertragung von Daten in Echtzeit auf einen Server und zwar mit einem Gerät, das so klein ist, dass es direkt in die Hirnschale implantiert werden kann.
Referenzen:
Universität Bern, Universität Genf, University of California
Forecasting seizure risk in adults with focal epilepsy: adevelopment and validation study. The Lancet Neurology, December 17, 2020, https://doi.org/10.1016/S1474-4422(20)30414-2
