Forbedring av diagnostikk og omsorg etter første anfall
Et første epileptisk anfall er en belastende opplevelse som ofte fører til en lang og utfordrende vei før diagnosen epilepsi blir bekreftet. Diagnostiske tester er usikre, og både forsinket epilepsidiagnose og feildiagnose er ikke uvanlig.
I det andre prosjektet som har fått støtte, vil forskere fra Haukeland universitetssykehus studere omfanget av første anfallslignende hendelser i Bergen og omegn, og undersøke det kliniske forløpet både før og etter en epilepsidiagnose. Dette omfatter alle observasjoner, undersøkelser, behandlinger og resultater som er relevante for pasientens helsetilstand. Målet er å forbedre omsorgen og diagnostikken etter første anfall.
I løpet av ett år vil forskerne identifisere cirka 200 pasienter håndtert på sykehus med mulig første epileptiske anfall. Disse vil i to år bli fulgt i journal, pasientrapporter og offentlige registre, med tanke på nye anfall, skader, jobb, førerkort, angst og livskvalitet.
EEG er den sentrale metoden for diagnostikk etter et første anfall, og nye teknologiske fremskritt, inkludert bruk av kunstig intelligens, kan øke nøyaktigheten i EEG-tolkningen betydelig. Forskerne vil studere hvilken effekt AI-analyse av EEG og tidlig EEG har på diagnostisk usikkerhet.
Nye forskningsverktøy for epilepsiutredning
Omtrent en tredjedel av alle med epilepsi har ikke god effekt av medisiner. Dette kalles medikamentresistens. For noen av disse pasientene kan kirurgi, der man fjerner området i hjernen som utløser anfallene, være et behandlingsalternativ som i mange tilfeller kan føre til anfallsfrihet. For at en operasjon skal lykkes, må legene finne ut nøyaktig hvilke områder av hjernen som er involvert i anfallene.
I noen tilfeller gir ikke vanlige undersøkelser som MR og EEG nok informasjon. Da kan pasienten bli utredet med Stereo-EEG (SEEG). Ved denne undersøkelsen settes tynne elektroder inn i hjernen for en kort periode, slik at anfallene kan registreres helt tett på der de starter. Resultatene fra SEEG og andre undersøkelser brukes så til å vurdere om en operasjon er mulig.
Det siste prosjektet som har fått støtte, har som hovedmål å studere det epileptiske hjernenettverket. Dette gjøres ved hjelp av en unik kombinasjon av ultrahøyoppløselig funksjonell MR (fMRI) og nevrofysiologiske målinger som innebærer fysiske inngrep i hjernen hos pasienter. På sikt håper forskerne at denne forskningen også kan gi nye verktøy som gjør utredningen av pasienter mer treffsikker og mindre belastende.
Prosjektet er det første i Norge som tar i bruk funksjonell og kvantitativ 7 Tesla MR (7T MR) hos pasienter med epilepsi. Til forskjell fra vanlig MR, kan kvantitativ MR gi målbare data om hjernens vev, for eksempel om tettheten av celler og isolasjonen rundt nervefibrene (myelin). Dette gir forskerne en mer presis og objektiv beskrivelse av hjernens mikrostruktur. Ved å kombinere disse målingene med avanserte analyser, som maskinlæring (en gren av kunstig intelligens, AI), kan man oppdage mønstre i store datamengder som ellers ville vært vanskelig å se. Slik håper man å kunne forbedre diagnostikken og bidra til mer målrettet behandling.
Forskerne vil analysere data fra pasienter som henvises til 7TMR ved NTNU/ St. Olavs hospital, og utvikle såkalte bildebiomarkører – målbare signaler i MR-bildene som kan si noe om hjernens struktur og funksjon. Disse biomarkørene skal sammenholdes med informasjon fra blant annet SEEG. Målet er å undersøke om de kan forutsi hvor anfallene starter, og om de kan gi et bedre grunnlag for å vurdere kirurgi.
Dette er første gang funksjonell og kvantitativ 7T MR brukes hos pasienter med epilepsi i Norge. Målet er å utvikle nye, ikke-invasive verktøy for epilepsiutredning – altså metoder uten fysiske inngrep – som kan gi både mer presis og trygg behandling.
Prosjektet er et samarbeid mellom St. Olavs hospital/ NTNU, Spesialsykehuset for epilepsi og Nevrokirurgisk avdeling ved Oslo universitetssykehus.
