外来患者における焦点性発作の非侵襲的検出

Noninvasive detection of focal seizures in ambulatory patients.

• Philippe Ryvlin
• Leila Cammoun
• Ilona Hubbard
• France Ravey
• Sandor Beniczky
• David Atienza

抄録

日常生活動作中に二次性全般化することなく、便利なポータブルまたはウェアラブルデバイスを用いて、慢性的に焦点性発作を確実に検出することは、活動的なてんかん患者に、より信頼性の高い発作数を提供して治療や発作予測を最適化したり、アラームを作動させて安全確保のための介入を促進したりするなど、多くの潜在的な利点を提供することになるだろう。しかし、これらの目的を達成するための汎用的なソリューションは現在利用できません。多くのバイオシグナルは特定の形態の焦点性発作に敏感であり、特に神経植生系に影響を与える発作の場合は心拍数とその変動性、顕著な運動活動に関係する発作の場合は加速度計などが挙げられます。しかし、ほとんどの研究では、誤検出率が高いか感度が悪いことが示されており、許容できるレベルの精度で恩恵を受けている患者は少数派にすぎません。この困難な問題に取り組むために、クロスモーダル解析を備えたマルチモーダルバイオセンシング、組み込み型と分散型の自己認識型機械学習の組み合わせ、およびこのような洗練されたポータブルソリューションの適切な自律性を可能にする超低消費電力設計など、いくつかの技術的進歩が想定されています。

Reliably detecting focal seizures without secondary generalization during daily life activities, chronically, using convenient portable or wearable devices, would offer patients with active epilepsy a number of potential benefits, such as providing more reliable seizure count to optimize treatment and seizure forecasting, and triggering alarms to promote safeguarding interventions. However, no generic solution is currently available to reach these objectives. A number of biosignals are sensitive to specific forms of focal seizures, in particular heart rate and its variability for seizures affecting the neurovegetative system, and accelerometry for those responsible for prominent motor activity. However, most studies demonstrate high rates of false detection or poor sensitivity, with only a minority of patients benefiting from acceptable levels of accuracy. To tackle this challenging issue, several lines of technological progress are envisioned, including multimodal biosensing with cross-modal analytics, a combination of embedded and distributed self-aware machine learning, and ultra-low-power design to enable appropriate autonomy of such sophisticated portable solutions.

© 2020 The Authors. Epilepsia published by Wiley Periodicals LLC on behalf of International League Against Epilepsy.