Диагностика эпилепсии часто бывает непростой задачей. Судорожные приступы могут случаться редко, и стандартная 20-минутная запись ЭЭГ далеко не всегда их захватывает. Врачам приходится искать гораздо более тонкие, трудно различимые визуально признаки. Исследователи из университета Делавэра (США) нашли способ использовать искусственный интеллект, чтобы «увидеть» то, что не видит человеческий глаз.
Команда создала алгоритм машинного обучения, который анализирует ЭЭГ иным способом. Метод работает как изучение иностранного языка. Алгоритм сначала выявляет паттерны, которые часто встречаются в записях ЭЭГ, и учится понимать, что они означают в конкретном контексте. По сути, он строит «словарь» электрических паттернов мозга.
Наш подход позволяет алгоритму выучить «язык» мозговых волн и замечать тонкие паттерны, которые человек может пропустить при визуальном анализе
Метод проверили на мышиной модели. Исследователи использовали панель из более чем 40 мышей, включая животных с генетической вариацией гена TSC1, вызывающей эпилепсию, и без нее. Мыши принадлежали к трем разным генетическим линиям (штаммам). Из пятидневных записей ЭЭГ каждого животного извлекли сегменты для анализа. Ключевой момент: в этих сегментах не было судорожной активности. Алгоритму приходилось выявлять различия только в фоновой, «базовой» активности мозга.
Результат превзошел ожидания. Алгоритм смог отличить мышей с мутацией TSC1 от здоровых с высокой точностью в двух из трех штаммов, а также различить сами штаммы. «Эти результаты показывают, что паттерны ЭЭГ содержат измеримые сигналы неврологических различий, даже при отсутствии видимых судорог», — говорит Эрнан.
Следующий этап — клинические испытания. При поддержке программы ACCEL Делавэра команда применит свой подход к записям ЭЭГ детей, проходящих обследование на эпилепсию в детской больнице Немур. Детские ЭЭГ короче (не пять дней, а около часа), а типов эпилепсии у детей гораздо больше. Но исследователи настроены оптимистично.
Цель — найти биомаркеры, которые укажут на скрытые изменения в электрической активности мозга еще до того, как случится первый приступ. Ранняя диагностика означает раннее лечение и избавление семей от мучительной неопределенности. «Судороги следуют естественным циклам, но без понимания того, где вы находитесь в этом цикле, само ожидание может быть невероятно тревожным», — поясняет Эрнан.
Кроме того, более точное распознавание паттернов поможет врачам лучше оценивать эффективность лечения. Если новый препарат назначают во время естественного «затишья» в судорожной активности, его пользу можно переоценить. Анализ ЭЭГ поможет понять реальный эффект.
В перспективе портативные носимые ЭЭГ-устройства могут помочь вести непрерывный мониторинг состояния людей с высоким риском судорог в реальном времени. Аналогичные подходы в будущем можно будет применять и при других неврологических состояниях — аутизме, синдроме дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ).
Выводы ученых опубликованы в научном журнале Journal of Neural Engineering.
Ранее Наука Mail рассказывала о новом терапии, обратившим вспять тяжелую форму эпилепсии.
