Pentru mulți pacienți, diagnosticul de epilepsie poate fi un proces lung și frustrant. Deși electroencefalograma (EEG) este una dintre principalele investigații utilizate pentru identificarea bolii, înregistrările de rutină durează de obicei doar aproximativ 20 de minute.
Dacă în această perioadă nu apare o criză, medicii sunt nevoiți să caute indicii mult mai discrete în activitatea cerebrală.
Acum, cercetătorii de la Universitatea din Delaware cred că inteligența artificială ar putea rezolva această problemă.
Într-un studiu recent publicat în Journal of Neural Engineering, oamenii de știință au demonstrat că un algoritm de învățare automată poate detecta modificări subtile ale undelor cerebrale asociate epilepsiei chiar și atunci când nu există semne evidente de convulsii.
Metoda dezvoltată de cercetători funcționează asemănător unui student care încearcă să descifreze o limbă necunoscută. Algoritmul analizează mii de modele repetitive din înregistrările EEG și învață să recunoască semnificația acestora în context.
Practic, sistemul își construiește propriul „dicționar” al activității electrice cerebrale și poate identifica tipare pe care ochiul uman le-ar putea trece cu vederea.
„Abordarea noastră de învățare automată permite algoritmului să învețe «limbajul» creierului format din forme de undă, identificând tipare subtile pe care oamenii le-ar putea omite în timpul unei revizuiri manuale”, a explicat Austin Brockmeier, profesor asistent de inginerie electrică și informatică la Universitatea din Delaware, conform Medical Xpress.
Pentru a verifica eficiența metodei, cercetătorii au analizat înregistrări EEG provenite de la peste 40 de șoareci, dintre care o parte prezentau modificări ale genei TSC1, asociată cu dezvoltarea epilepsiei.
În mod remarcabil, segmentele EEG studiate nu conțineau nicio activitate convulsivă. Cu toate acestea, algoritmul a reușit să identifice diferențe clare între animalele sănătoase și cele care prezentau mutația genetică.
Mai mult, sistemul a detectat cu o precizie ridicată semnăturile electrice asociate bolii în două dintre cele trei linii genetice analizate.
„Aceste rezultate arată că tiparele EEG conțin semnale măsurabile ale diferențelor neurologice, chiar și fără convulsii vizibile”, a declarat Amanda Hernan, cercetător la Nemours Children's Health și profesor asociat afiliat la Universitatea din Delaware.
După succesul obținut în laborator, echipa pregătește trecerea la studiile clinice. Cercetătorii vor aplica acum aceeași metodă pe EEG-urile copiilor evaluați pentru epilepsie la Nemours Children's Health.
Provocarea este considerabilă. Spre deosebire de înregistrările de cinci zile utilizate la șoareci, EEG-urile pediatrice sunt mult mai scurte, iar formele de epilepsie întâlnite la copii sunt extrem de diverse.
Totuși, specialiștii sunt optimiști că inteligența artificială va putea identifica biomarkeri capabili să semnaleze schimbările din activitatea electrică a creierului înainte de apariția unei crize.
Pentru persoanele cu epilepsie și familiile acestora, incertitudinea reprezintă una dintre cele mai dificile componente ale bolii. Crizele pot apărea aparent fără avertisment, iar anxietatea provocată de această imprevizibilitate afectează semnificativ calitatea vieții.
O tehnologie care ar putea detecta din timp modificările cerebrale asociate unei crize ar permite intervenții mai rapide și monitorizare mai eficientă. În plus, ar putea ajuta medicii să evalueze mai corect eficiența tratamentelor.
Cercetătorii atrag atenția că perioadele fără crize fac parte din evoluția naturală a bolii. Astfel, un medicament nou introdus exact într-o astfel de perioadă ar putea părea mai eficient decât este în realitate. Identificarea precisă a tiparelor cerebrale ar putea elimina această sursă de eroare.
Pe termen lung, oamenii de știință își imaginează dispozitive EEG purtabile, capabile să monitorizeze continuu activitatea cerebrală și să avertizeze pacienții sau medicii atunci când riscul unei crize crește.
Tehnologia ar putea depăși însă granițele epilepsiei. Cercetătorii consideră că abordări similare ar putea fi folosite în viitor și pentru alte afecțiuni neurologice, inclusiv autismul sau ADHD.
„Acesta este un pas către medicina de precizie. Clasificarea undelor cerebrale ar putea ajuta la identificarea intervențiilor care vor funcționa cel mai bine pentru un anumit pacient”, a subliniat Brockmeier.
Deși cercetarea se află încă într-o etapă incipientă, rezultatele sugerează că inteligența artificială ar putea transforma modul în care este diagnosticată și monitorizată epilepsia.
Dacă studiile clinice vor confirma aceste descoperiri, medicii ar putea avea în curând la dispoziție un instrument capabil să detecteze semnele bolii chiar înainte ca primele crize să fie observate.