Análise da correlação entre descargas epileptiformes no EEG interictal de pacientes com epilepsia generalizada idiopática e a conectividade funcional cerebral

Abstract

Complexos espícula-onda lenta generalizados (CEOLs) são a marca registrada das epilepsias generalizadas idiopáticas (EGI). A conectividade funcional cerebral está prejudicada nesses pacientes, indicando uma disfunção tálamo-cortical. O impacto dos CEOLs na conectividade funcional no repouso pode ser útil para uma melhor compreensão dos mecanismos por trás das EGI. 20 pacientes com EGI (13 mulheres, idade média 34.7 ± 10, 20-51) foram estudados. Todos os sujeitos foram submetidos à RNM de 3T. Imagens estruturais (T1) e sequências BOLD durante o repouso foram obtidas. A ferramenta Conn foi utilizada para estimar o mapa de correlações para cada indivíduo. A conectividade funcional baseada em sementes de toda a substância cinzenta e do tálamo foram calculadas. EEG interictal foi obtido no mesmo dia. Para cada paciente, o primeiro componente generalizado de cada CEOL foi selecionado e mapas das descargas epileptiformes foram extraídos com o algoritmo CLARA. Imagens funcionais e os mapas de atividade epileptiforme foram coregistrados e suavizados (figura 1). Então foi realizada uma análise de correlação voxel a voxel utilizando o modelo linear generalizado (GLM). Esta análise foi feita entre os mapas de conectividade em repouso da substância cinzenta e do tálamo, e os mapas de atividade epileptiforme no EEG. 158 CEOLs foram obtidos (média 7.9 ± 7.9, 1 - 26). A análise de toda a substância cinzenta mostrou correlações negativas. O principal cluster foi localizado no giro frontal superior (98 mm3, p = 0,032). Análises do tálamo mostraram áreas posteriores com correlações positivas (88 mm3, cúneo, p = 0.018) e áreas anteriores com correlações negativas (60 mm3, giro frontal médio, p = 0.044 Em pacientes com EGI, áreas corticais responsáveis pela geração de CEOLs interictais foram correlacionadas com a conectividade funcional de repouso. O padrão foi heterogêneo, mas a conectividade funcional das áreas cerebrais anteriores foram correlacionadas negativamente com os mapas de atividade no EEG.

Generalized spike and wave discharges (GSWDs) are the hallmark of idiopathic generalized epilepsies (IGE). MRI functional connectivity is impaired in these patients indicating thalamo cortical dysfunction. Impact of GSWD in the resting state functional connectivity may be useful for a better comprehension of the mechanisms behind IGE. 20 patients with IGE (13 women, mean age 34.7 ± 10, 20-51) were investigated. All subjects were submitted to 3T MRI. Structural T1 images and fMRI BOLD time series during rest were obtained. Conn toolbox was used to estimate correlation maps for each subject. Seed-based functional connectivity of the whole gray matter and the thalamus were calculated. Interictal EEG was recorded in the same day. For each patient, first generalized components from all GSWDs were selected, averaged and the source was extracted with CLARA algorithm included in the BESA software. Functional and source images were corregistered and smoothed. Finally, for the whole group, voxel-wise correlation analysis was conducted between gray matter and thalami functional resting state images and EEG source maps using generalized linear model (GLM). 158 GSWDs were obtained (mean 7.9 ± 7.9, 1-26). Analysis of the whole gray matter showed mainly negative correlations. Main cluster was localized localized in the superior frontal gyrus (98mm3 , p=0.032). Analysis of the thalamus disclosed posterior areas of positive correlations (88mm3 , cuneus, p=0.018) and anterior areas of negative correlations (60mm3 , middle frontal gyrus, p=0.044). In patients with IGE, cortical areas responsible for interictal GSWDs generation were correlated with resting state functional connectivity. The pattern was heterogeneous but functional connectivity of anterior brain areas were anticorrelated with the EEG sources. This observation may be critical for a better interpretation of EEG-fMRI and resting state functional connectivity analysis.