癫痫:国际研究人员提出了更好的癫痫分类

癫痫是一种广泛传播的神经系统疾病，全世界约有5000万人受到影响。它的特点是反复发作的癫痫发作，这是大脑中突然爆发的电活动。癫痫发作有许多不同的类型，癫痫患者可能经历不止一种类型。

今天的临床医生使用脑电图测量，将电极放置在病人的头皮上或大脑内，以确定癫痫发作的时间和地点。但仅靠这些测量方法并不总能提供足够的信息来了解癫痫的类型，并就治疗做出最佳决定。

现在，由法国艾克斯-马赛大学和密歇根大学领导的一个国际研究团队，基于对大脑振荡的深入理解和数学建模，提出了一种新的癫痫发作分类系统。“它代表了同类分类中第一个客观和公正的分类，”主要作者之一、来自艾克斯-马赛大学的hbp科学家Viktor Jirsa教授说。

研究人员使用“分岔理论”——一种在物理学和工程学等领域常用的方法——来分析来自全球100多名患者的数据。来自澳大利亚墨尔本大学和莫纳什大学、德国弗赖堡大学和日本京都大学的研究人员也对这项工作做出了贡献。具有相似性质的癫痫被分为几组。

他们发现了16种癫痫发作动态或“动态类型”具有明显的特征。Jirsa说:“类似于化学中的元素周期表，我们证明了癫痫发作的明确分类系统的存在。”

该系统可以引导临床医生更好地了解癫痫发作以及如何治疗。“不同类型的癫痫发作对治疗的反应不同。例如，一些癫痫发作可以通过电刺激停止，而另一些则不能，这取决于它们的动力类型。系统的科学基础是围绕癫痫病中心展开的理论工作癫痫我们在人脑项目中开发的模型，也是目前正在进行的大型临床试验的核心。”研究人员解释道。

“然而，分类并不是解释，”Jirsa强调。为了更好地理解癫痫的机制，我们还有很多工作要做。这就是EBRAINS将发挥关键作用的地方，因为它提供了连接细胞、网络和大脑成像信号的工具，有助于发现机制。”EBRAINS是欧盟人类大脑计划(HBP)正在建设的一个新的共享数字大脑研究基础设施。

在HBP, Jirsa和他的团队首先开始将开放网络模拟器虚拟大脑应用于癫痫。这项工作为EPINOV项目(“利用虚拟技术改善癫痫手术管理和预后”)奠定了基础大脑这是一个由法国政府资助的、涉及十多家法国医院的多年项目。EPINOV测试对癫痫网络使用个性化HBP建模技术是否可以改善耐药患者的手术准备。