PORTĀLS ĀRSTIEM UN FARMACEITIEM
Šī vietne ir paredzēta veselības aprūpes speciālistiem

Sirdsdarbības frekvences variabilitāte ļauj prognozēt epilepsijas lēkmes

Doctus
Sirdsdarbības frekvences variabilitāte ļauj prognozēt epilepsijas lēkmes
Epilepsija ir neiroloģiska slimība, kuras gadījumā pacientiem novēro lēkmju epizodes. Nesen Japānā veiktā pētījumā noskaidrots, ka epileptiskās lēkmes iespējams vieglāk prognozēt, izmantojot elektrokardiogrāfiju, kas ļauj novērtēt sirds ritma fluktuācijas nevis mērot smadzeņu aktivitāti.

Epilepsija skar 1% pasaules iedzīvotāju. Slimībai raksturīgas atkārtotas lēkmes, kuru laikā notiek pārlieka neironu uzbudināmība galvas smadzenēs.

70% epilepsijas pacientu medikamenti veiksmīgi aizkavē lēkmju attīstību, tomēr dažiem pacientiem ir medikamentu rezistenta epilepsija; šiem pacientiem īpaši noderīga būtu iespēja paredzēt lēkmes. Iepriekšēji mēģinājumi paredzēt epileptiskās lēkmes, izmantojot sirdsdarbības frekvenci, nav bijuši ļoti precīzi. Bija sarežģīti noteikt atšķirību starp normālu frekvenci un frekvenci neilgi pirms lēkmes. Papildus apgrūtinošs faktors bija atšķirības starp pacientiem, tāpēc novēroja daudz viltus pozitīvus rezultātus, tāpēc šādu prognozes metodi praksē neizmantoja.

Kumamoto Universitātē (Japānā) veiktā pētījumā ar jaunu metodi analizētas 14 pacientu sirds ritma fluktuācijas, kuri bija stacionēti ilgtermiņa EEG video novērošanai. Analizējot sirds ritma variabilitāti, noskaidrots, ka metode sniedza precīzu epilepsijas lēkmes prognozēšanu 91% gadījumu. Turklāt epilepsijas lēkmi izdevās paredzēt vidēji 8 minūtes pirms tās sākuma. Novēroja izteiktu atšķirību starp normālu sirds frekvenci un frekvenci pirms lēkmes, kā arī nenovēroja daudz viltus pozitīvu gadījumu (0,7 reizes stundā). Šie dati pierāda, ka ir iespējams precīzi prognozēt epilepsijas lēkmes sākumu.

Nākamais solis ir radīt ērtu ierīci, ko pacients varētu izmantot ikdienā. Paredzot epilepsijas lēkmes tuvošanos, pacients var parūpēties par savu drošību un izvairīties no nopietniem miesas bojājumiem lēkmes laikā.

Vairākos medicīnas centros Japānā jau janvārī sākti pētījumi ar šādām ikdienā valkājamām ierīcēm.

AVOTS: Koichi Fujiwara, et al. Epileptic Seizure Prediction Based on Multivariate Statistical Process Control of Heart Rate Variability Features. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2015.