Ученые из Австралии, Украины, Чехии, Ирландии и США опробовали алгоритмы предсказания эпилептических припадков по электрокортикограммам — показателям электрической активности головного мозга, снятым непосредственно с его коры. В ходе соревнования 478 команд со всего мира, представивших суммарно более 10 000 таких алгоритмов, они отобрали 10 наиболее точных и теперь планируют повышать их эффективность в рамках проекта Epilepsy Ecosystem.
Эпилептические припадки, включающие в себя судороги, потерю сознания и т.д., существенно снижают качество жизни и могут быть просто опасны. В ряде случаев их можно предотвратить — убрать провоцирующий фактор, принять лекарство или послать электрические импульсы в область головного мозга, где у данного больного обычно наблюдается аномальная активность. Однако для этого нужно верно оценить вероятность и время проявления припадка. Некоторые пациенты чувствуют его приближение (т.н. аура), но, как правило, в этот момент уже поздно принимать меры по его избежанию.
Поскольку обострение эпилепсии — результат ненормально интенсивной электрической активности клеток в определенном регионе головного мозга, расположение этого региона, а также время припадка можно определить по данным электроэнцефалографии (ЭЭГ) — записи мозговой электрической активности. Наиболее точную картину дает ЭЭГ, записанная непосредственно с поверхности коры больших полушарий — электрокортикография, или ЭКоГ. Но поскольку для ее проведения нужно установить электроды внутри черепа, процедура доступна и необходима не всем, а тем больным эпилепсией, которые борются со своим недугом электрической стимуляцией очагов аномальной активности в мозге. Как правило, лекарственные методы лечения им не помогают.
Для обработки данных ЭЭГ в целом и ЭКоГ в частности используют компьютерные алгоритмы, сопоставляющие различные амплитуды и частоты сигналов с теми или иными состояниями организма человека. Поэтому в 2016 году австралийские ученые запустили международный проект-соревнование по поиску в ЭКоГ больных эпилепсией признаков приближения припадков. Соревнование собрало 646 специалистов по обработке данных. Они тестировали свои алгоритмы на многодневных записях ЭКоГ пациентов — в среднем по 442 дня записи и по 211 припадков на каждого испытуемого. Лучшие алгоритмы дополнительно проверяли на данных от больных, чьи припадки предугадать пока не получалось — то есть наиболее сильным соревнующимся достались самые сложные случаи.
Многие предложенные решения оказались лучше уже существующих: они делали почти в два раза меньше ошибок, чем «образцовые» алгоритмы, даже в случае анализа «непредсказуемых» ЭКоГ (при работе с такими данными эффективность снижалась всего на 6,7 процента). Интересно, что у разных пациентов припадки лучше предугадывали разные алгоритмы.
Все решения, предложенные командами-участницами соревнования, доступны на сайте Epilepsyecosystem.org. Там можно зарегистрироваться, проверить точность любого алгоритма на собственных наборах данных и предложить дополнения либо исправления к нему. Эта добровольная активность, по задумке авторов статьи и проекта, должна помочь довести несколько средств предсказания эпилептических припадков по ЭКоГ до уровня точности, когда можно будет провести их клинические испытания.
Исследование опубликовано в журнале Brain.
