512 Hz头皮脑电图高频振荡可作为儿童与成人癫痫致病半球定侧的有效生物标志物

　　为解决临床监测中低采样率（<512 Hz）头皮EEG能否有效检测高频振荡（HFO）并定位癫痫灶的难题，研究人员开展了一项回顾性研究。他们利用半自动算法分析32例药物难治性癫痫患者的睡眠及发作期数据，发现HFO率在致病半球显著更高（p=0.0002），不对称指数（AI）可有效定侧（p=0.0003），且发作前HFO率显著升高（p=0.02）。研究表明常规512 Hz EEG可分析HFO，为术前评估提供新思路。

　　

癫痫是一种以反复发作为特征的神经系统疾病，全球约有6500万人受其影响，其中约30%的患者发展为药物难治性癫痫（DRE），对各类年龄组人群均构成重大挑战。对于这部分患者，癫痫手术成为实现无发作的重要途径。手术成功的关键在于精确识别并切除致痫区（EZ），但该区域的定位至今缺乏明确的生物标志物，主要依靠长时间视频脑电图监测（LTVEM）捕获发作期特征及间期癫痫样放电（IED）来推测发作起始区（SOZ）。然而，这个过程不仅耗时，还存在漏诊关键发作的风险，且IED的特异性有限，甚至在某些健康儿童中也可出现。因此，临床亟需一种可靠、客观、特异的生物标志物来识别致痫半球。

在此背景下，高频振荡（HFO）——即频率高于80 Hz的离散脑电事件——已成为癫痫研究的前沿焦点。病理性的HFO，包括涟漪（Ripples, 80-250 Hz）和快速涟漪（Fast Ripples, 250-500 Hz），被认为是识别致痫组织的潜在生物标志物。然而，既往大多数HFO研究依赖于颅内脑电图（iEEG）或采样频率超过1000 Hz的头皮EEG。而现实中，许多繁忙的癫痫监测单元（EMU）受限于数据存储压力，常规采用256 Hz或512 Hz的较低采样率进行记录。这引发了一个重要的临床问题：在512 Hz的采样频率下，能否在头皮EEG上可靠地检测到HFO？这些HFO是否能像在高采样率下一样，有效地对致痫半球（EH）进行定侧，甚至精确到SOZ？此外，HFO在紧邻癫痫发作的前（pre-ictal）后（post-ictal）时期如何动态变化，其用于预测发作的潜力又如何？

为了回答这些问题，来自印度曼尼帕尔高等教育学院曼尼帕尔理工学院的Dhruva P. Achar、Karunakar A. Kotegar和Kurupath Radhakrishnan开展了一项研究，成果发表在《Clinical Neurophysiology Practice》上。他们的研究旨在评估利用512 Hz采样频率的头皮EEG检测HFO的可行性，并探讨HFO率能否定侧致痫半球、定位SOZ，以及分析发作前后HFO率的动态变化。

研究人员开展此项研究主要运用了几个关键技术方法：研究回顾性分析了32例药物难治性癫痫患者的LTVEM数据，这些患者来自Avitis医学科学研究所。数据分析重点关注睡眠期间的脑电（至少20分钟NREM睡眠）以及10例患者在睡眠中发作的发作前10分钟和发作后5分钟的数据。核心方法是采用一个结合了带通滤波（1-250 Hz）、滑动窗口阈值（以50 ms窗口与1000 ms基线比较，比值R>1.7为候选事件）和时频验证（Stockwell变换）的半自动化HFO检测算法。所有检测到的HFO事件都经过严格的视觉验证，以排除肌电、电极伪迹和滤波 ringing 等假阳性事件。

研究结果丰富且具有明确的临床指导意义。

3.1. Patient characteristics

研究共纳入32例患者，中位年龄18岁（范围3-32岁）。其中10例在睡眠中记录了癫痫发作。根据临床报告，部分患者（如#7, #12, #15, #21-26）的SOZ未明确，因此被排除在SOZ与非SOZ（NSOZ）通道的对比分析之外。

3.2. HFO rate during sleep

在30例分析睡眠数据的患者中，有27例（90%）检测到了HFO。分析总时长达659分钟28秒，共识别4035个HFO候选事件，经视觉验证后保留1663个。统计分析显示，HFO率在致痫半球（EH）显著高于对侧半球（CH）（p=0.0002），EH的中位HFO率为0.92 [0.40–2.83] events/min，而CH为0.42 [0.05–1.46] events/min。不对称指数（AI）在22/26例患者中成功定侧至EH，具有高度统计学意义（p=0.0003）。然而，在SOZ通道与NSOZ通道的对比中，虽然18例有明确SOZ的患者中有11例在SOZ通道显示出更高的HFO率，但差异未达到统计学显著性（p=0.32）。SOZ通道的中位HFO率为0.7 [0.29–1.25] events/min，NSOZ通道为0.59 [0.1–1.34] events/min。

3.3. HFO rate before and after seizure

对10例在睡眠中发作的患者进行分析发现，发作前（pre-ictal）HFO率显著升高（p=0.02），并且在EH的HFO率显著高于CH（p=0.05）。紧接发作前的5分钟（late pre-ictal）HFO率（中位数2.34 [1.36–2.8] events/min）显著高于发作前10-5分钟（early pre-ictal）的率（1.40 [0.60–1.80] events/min）。相比之下，发作后（post-ictal）5分钟内的HFO率显著降低（中位数0.2 [0.0–1.0] events/min），与发作前率相比差异显著（p=0.004）。

3.4. HFO rate and age

研究还观察到了一个明显的与年龄相关的HFO率下降趋势。将患者按年龄分层：<7岁（n=3）、7-13岁（n=6）、14-17岁（n=6）和≥18岁成人（n=11）。结果显示，年轻患者（尤其是<7岁和7-13岁组）在EH和CH均表现出更高的中位HFO率，而成人组的HFO率最低。这种年龄依赖性下降可能与大脑兴奋性、癫痫样活动的发展变化，以及颅骨增厚、导电性变化等生物物理因素有关，这些因素会衰减头皮的高频信号。

3.5. Case representation

以患者#1为例，该例右侧颞叶癫痫（RTLE）患者，其术前头皮EEG分析显示，在右侧颞区（RT）通道（T4-T6, T6-O2, F8-T4, Fp2-F8）的HFO率显著更高，这与其IED和发作起源区域完全吻合。该患者后续手术及术后随访证实了致痫灶的定位，并且术后无发作，进一步支持了头皮HFO分析作为术前评估生物标志物的潜在价值。

4. Discussion 与 5. Conclusion

讨论部分对研究结果进行了深入阐释。首先，研究表明在512 Hz采样频率下检测头皮HFO是可行的，这大大提升了HFO分析在常规临床环境中的适用性。HFO率在EH的显著升高及其AI的有效定侧能力表明，头皮HFO可以作为一种客观的半球级定侧标志物，辅助术前评估。然而，研究未能证实HFO对SOZ的精确定位价值，这可能是由于头皮EEG空间分辨率有限以及体积传导效应所致。发作前HFO率的显著升高提示其或可作为癫痫预测的生物标志物，而发作后HFO率的抑制则为了解癫痫发作的终止机制提供了线索。

综上所述，本研究得出结论：采用512 Hz采样频率的常规头皮EEG可以可靠地检测HFO（80-250 Hz）。HFO率能有效定侧致痫半球，但其在精确识别SOZ方面的作用有限。发作前HFO活动的增加支持了其作为发作预测生物标志物的潜力。这些发现表明，将HFO分析整合到现有的术前评估流程中，有望增强对药物难治性癫痫患者致痫区的识别，为临床决策提供有价值的信息。