癫痫:国际研究人员提出了更好的癫痫分类

癫痫是一种广泛存在的神经系统疾病，全世界约有5000万人受其影响。它的特征是复发性癫痫发作，即大脑中突然爆发的电活动。癫痫发作有许多不同类型，一个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或大脑内部，以确定癫痫何时何地开始发作。但仅凭这些测量并不总能提供足够的信息来了解癫痫的类型，并对治疗做出最佳决定。

现在，一个由法国艾克斯-马赛大学和密歇根大学领导的国际研究团队提出了一种新的癫痫分类系统，该系统基于对大脑振荡的深刻理解和数学模型。该研究的主要作者之一、来自艾克斯-马赛大学(Aix-Marseille University)的hcp科学家维克托·吉尔萨(Viktor Jirsa)教授说:“它代表了同类研究中第一个客观、公正的分类。”

研究人员使用了“分支理论”——一种在物理学和工程学等领域常用的方法——来分析来自全球一百多名患者的数据。来自澳大利亚墨尔本大学和莫纳什大学、德国弗莱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。对具有相似性质的扣押物进行分组。

他们发现了16种癫痫发作动力型——或“动力型”——具有独特的特征。Jirsa说:“类似于化学元素周期表，我们证明了存在一个明确的缉获分类系统。”

该系统可以让临床医生更好地理解癫痫发作以及应该如何治疗。“不同类型的癫痫对治疗的反应不同。例如，一些癫痫发作可以通过电刺激来停止，而另一些则不能，这取决于他们的发电机类型。该系统的科学基础是围绕癫痫病人发展起来的理论工作癫痫我们在人脑项目中开发的模型，也是目前正在运行的一个大型临床试验的核心。”

“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，帮助发现机制。”EBRAINS是人类大脑项目(HBP)正在为欧盟建立的一个新的共享数字大脑研究基础设施。

在HBP内部，Jirsa和他的团队已经开始将开放网络模拟器“虚拟大脑”应用于癫痫。该工作为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十几家法国医院参与的多年项目。EPINOV测试使用个性化的HBP建模技术对癫痫网络是否可以改善耐药患者的手术准备。

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