Caracterização da dinâmica de redes funcionais de sincronia cerebral em epilepsia

Abstract

Introdução: A epilepsia é caracterizada por alterações na excitabilidade e sincronia neuronais que levam a distúrbios na rede cerebral. Atualmente, cerca de um terço dos pacientes apresenta farmacorresistência, de forma que a neuroestimulação tem sido utilizada como tratamento adjuvante. Nesse contexto, a estrutura temporal do estímulo tem se mostrado essencial para a eficácia terapêutica. O estímulo elétrico não periódico (ENP) tem mostrado efeitos anticonvulsivantes significativos, fornecendo base para o desenvolvimento de estudos em humanos. O estímulo acústico não periódico (EANP) segue o padrão de criação do ENP e apresenta resultados clínicos em pacientes com epilepsia refratária. Objetivos: Avaliar os efeitos do EANP em redes funcionais de sincronia cerebral em epilepsia refratária, sob a perspectiva dinâmica; avaliar se houve uma alteração da conectividade funcional dinâmica após o uso do tratamento com EANP; avaliar se houve um aumento do tempo de sincronização completa (TSC) após o tratamento. Metodologia: A partir dos registros eletroencefalográficos (EEG) de pacientes com epilepsia refratária, no período interictal, foram geradas redes funcionais cerebrais (RFC), representadas através de grafos variantes no tempo (GVT) e redes estáticas agregadas (REA), tendo como método de associação a sincronização por motifs e a utilização de índices dinâmicos, como o grau de conectividade temporal, o TSC, hubs e distribuição dos pesos das arestas. O efeito do EANP foi avaliado para a fase aguda (n = 11 pacientes) e até o quinto dia de estímulo (n = 8 pacientes). Resultados: O grau de conectividade temporal apresentou diferenças significativas da linha de base para o primeiro estímulo, com uma redução do seu índice, seguida por uma elevação significativa no quinto dia antes da nova estimulação. A distribuição dos pesos das arestas mostrou redução das conexões mais frequentes, no efeito agudo, e sua elevação ao quinto dia, com manutenção das arestas de maior peso, em todos os dias. O TSC mostrou tendências opostas às da conectividade. Enquanto os hubs mais representativos, apresentaram variabilidade na localização, sem mostrar mudanças de conectividade ou quantidade de sincronização. Discussão: Em conjunto, nossos resultados apontam para um efeito modulador do EANP sobre a sincronia das redes cerebrais. O que pode ser visualizado através de: (i) um efeito agudo de redução geral da conectividade; (ii) seguido por uma aparente habituação ao estímulo; com (iii) manutenção das conexões mais importantes para todos os estados; e (iv) alteração contínua dos eletrodos hubs na rede, indicando uma provável reorganização. Além de ocorrência de alterações no TSC, relacionadas à dinâmica da conectividade geral da rede. Conclusão: Nossos resultados mostraram que o EANP apresenta um efeito modulador da sincronia cerebral e que a estrutura temporal do estímulo constituiu um fator preponderante para tal. Novas avaliações são necessárias para verificar a variabilidade dos padrões topológicos de conexão ao longo do tempo.

Introduction: Epilepsy is characterized by changes in neuronal excitability and synchrony that lead to disturbances in the brain network. Currently, about one third of patients have pharmacoresistance, so that neurostimulation has been used as an adjuvant treatment. In this context, the temporal structure of the stimulus has been shown to be essential for therapeutic efficacy. The non-periodic electrical stimulus (NPS) has shown significant anticonvulsant effects, providing a basis for the development of studies in humans. The non-periodic acoustic stimulus (NPAS) follows the NPAS creation pattern and presents clinical results in patients with refractory epilepsy. Objectives: Evaluate the effects of NPAS in functional networks of cerebral synchrony in refractory epilepsy, from a dynamic perspective; assess whether there was a change in dynamic functional connectivity after using NPAS treatment; assess whether there was an increase in the time of complete synchronization (TCS) after treatment. Methodology: From the electroencephalographic (EEG) records of patients with refractory epilepsy, in the interictal period, functional brain networks (FBN) were generated, represented by time-varying graphs (TVG) and aggregate static networks (ASN), using the association method to synchronization by motifs and the use of dynamic indices, such as the degree of temporal connectivity, the TCS, hubs and distribution of edge weights. The effect of the NPAS was assessed for the acute phase (n = 11 patients) and up to the fifth day of stimulation (n = 8 patients). Results: The degree of temporal connectivity showed significant differences from the baseline for the first stimulus, with a reduction in its index, followed by a significant increase on the fifth day before the new stimulus. The distribution of the edge weights showed a reduction in the most frequent connections, in the acute effect, and its elevation at the fifth day, with maintenance of the highest weight edges, every day. TCS showed trends opposite to those of connectivity. While the most representative hubs, showed variability in location, without showing changes in connectivity or amount of synchronization. Discussion: Together, our results point to a modulating effect of the NPAS on the synchrony of brain networks. What can be visualized through: (i) an acute effect of a general reduction in connectivity; (ii) followed by an apparent habituation to the stimulus; with (iii) maintaining the most important connections for all states; and (iv) continuous alteration of the electrodes hubs in the network, indicating a probable reorganization. In addition to the occurrence of changes in the TCS, related to the dynamics of general network connectivity. Conclusion: Results showed that NPAS has a modulating effect on brain synchrony and that the temporal structure of the stimulus was a major factor for this. Further assessments are needed to verify the variability of topological connection patterns over time.