统计模型显示，癫痫发作的节律性可能随着年龄和常见诱因的变化而变化

对于许多患有癫痫的人来说，癫痫发作就像发条一样。但每个人的生物钟都不一样。

由莱斯大学和加州大学旧金山分校(UCSF)的研究人员共同领导的一项新研究试图将这些生物钟的运行方式正式化，以便让癫痫患者更好地了解癫痫发作的方式和原因，或许还能更好地识别早期预警。

在这个过程中，由莱斯校友、加州大学旧金山分校临床教练兼研究员沙伦·蒋(Sharon Chiang)和她的导师、莱斯大学乔治·r·布朗工程学院诺亚·哈丁统计学教授玛丽娜·万努奇(Marina Vannucci)领导的项目确定，衰老本身以及常见的诱因，可能是疾病如何影响那些容易癫痫发作的人的因素之一。

他们的研究发表在美国国家科学院院刊．

癫痫是一种大脑电活动激增导致癫痫发作的疾病。通常，这些癫痫发作是周期性的，可以由许多事件触发。但是，为什么不同的患者会经历不同的发作周期还不清楚。

蒋说:“我们开发了一个新的统计模型，以明确捕捉可能驱动癫痫发作风险转变的因素的影响。”“我们研究了抗癫痫药物和不同的诱因，如疾病和月经周期．这些因素通常被认为会增加或减少癫痫发作的风险。”

“生理周期长度与年龄的关系是一个有趣的发现，”她说。“我们可以看到，老年人的周期较短，而年轻人的周期较长。随着年龄的增长，周期长度的缩短可能会在未来的临床实践中产生潜在的影响。”

在早期的研究中，该小组分析了患者的癫痫发作日记，以评估他们的癫痫发作风险，并观察了大脑扫描，以寻找最有可能从脑部手术中受益的癫痫患者的标记。

蒋、凡努奇和今年在赖斯大学获得博士学位的第一作者艾米莉·王的新著作试图强调记录缉获量的重要性——以及每天和长期缉获量的不足。这将有助于确定周期性癫痫发作的患者的个体睡眠类型或节律，他们希望了解癫痫发作的原因、诱因以及最佳治疗方法。

追踪癫痫发作活动的在线日记不仅简化了患者的过程，还为研究人员挖掘统计动态系统模型提供了丰富的数据，“动态”部分捕获了随时间的变化。由合著者罗伯特·莫斯(Robert Moss)创立的癫痫追踪器提供工具，帮助患者、医生和研究人员了解癫痫活动与有望改善的治疗方法之间的关系病人护理．

在目前的研究中，1000多名年龄在2个月到80岁之间的患者的日志帮助团队建立了“吸引状态”、内部和/或外部事件(如开始服用一种新药物或一种疾病)和单个患者癫痫活动的高峰和低谷之间的关系模型。

Vannucci说:“这个模型的目的是试图指导病人，尤其是医生。”“我们希望帮助医生说，‘好吧，这种药物对这种类型的癫痫患者非常重要’，并以更好的方式控制他们的癫痫。”

癫痫发作追踪器的数据也显示出患者年龄的相关性。平静延伸到癫痫发作随着患者年龄的增长，他们的寿命似乎会变短，”Vannucci指出。

她说:“我们发现，诱因和年龄是影响吸引子状态变化的两个重要因素。”“数据显示，随着年龄的增长，患者的周期会缩短。这似乎是一件显而易见的事情，但两者之间的联系尚未正式确立。”

对于能够识别并记录每天癫痫发作情况的患者来说，这些数据是准确的，但研究人员知道，人们并不总是能够做到这一点。这就是该团队在贝叶斯建模方面的背景有助于填补空白的地方。

Vannucci表示，这项新研究是2017年开始的研究的产物。她说:“医生和患者坐下来观察他们的癫痫发作频率是上升、下降还是稳定。”“我们意识到，我们可以在统计模型中形式化吸引子和潜在状态，并推断状态的变化。”

这导致了2018年Epilepsia开放该研究表明贝叶斯模型可以更好地定义患者的癫痫发作风险。她说，从那时起，该团队将吸引子和其他协变量，如药物，纳入到当前研究中详细描述的模型中。

“我们希望这项研究是最好的，对患者和医生都是最有帮助的，”Vannucci说。