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Can we predict drug response by functional connectivity in patients with juvenile myoclonic epilepsy?
Clinical Neurology and Neurosurgery ( IF 1.9 ) Pub Date : 2020-11-01 , DOI: 10.1016/j.clineuro.2020.106119
Jiyoung Kim 1 , Won Gu Lee 2 , Seongho Park 3 , Kang Min Park 3
Affiliation  

OBJECTIVES We investigated functional connectivity based on EEG using graph theoretical analysis in patients with newly diagnosed juvenile myoclonic epilepsy (JME), and whether it could play a role as a biomarker predicting antiepileptic drug (AED) response. METHODS We consecutively enrolled 38 patients with JME and 40 normal controls. The initial EEG was undertaken at the time of diagnosis of JME in a drug-naïve state. The second EEG was done after at least 12 months from the time of the initial EEG. We classified the patients with JME into two groups according to AED response at the time of taking the second EEG. We investigated functional connectivity based on graph theoretical analysis using connectivity measures of the coherence and phase locking value. RESULTS In the analysis of functional connectivity using coherence as a connectivity measure, the global efficiency and local efficiency in the AED poor responders (N = 4) decreased, whereas the small-worldness index increased. In the analysis of functional connectivity using phase locking value as a connectivity measure, the global efficiency and local efficiency in the AED poor responders decreased. However, in the AED good responders (N = 34), none of the network measures were different from those in healthy controls. CONCLUSIONS We newly found that there were significant differences of functional connectivity based on initial EEG according to AED response in the patients with JME. This suggests that brain connectivity could play a role as a new biomarker predicting AED response in patients with JME.

中文翻译:

我们能否通过青少年肌阵挛性癫痫患者的功能连接来预测药物反应?

目标我们使用图论分析在新诊断的青少年肌阵挛性癫痫 (JME) 患者中研究基于 EEG 的功能连通性,以及它是否可以作为预测抗癫痫药物 (AED) 反应的生物标志物发挥作用。方法 我们连续招募了 38 名 JME 患者和 40 名正常对照者。最初的脑电图是在 JME 诊断为未用药状态时进行的。第二次脑电图是在第一次脑电图后至少 12 个月后进行的。我们根据第二次 EEG 时的 AED 反应将 JME 患者分为两组。我们使用相干性和锁相值的连通性度量基于图论分析研究了功能连通性。结果 在使用连贯性作为连通性度量的功能连通性分析中,AED 不良反应者(N = 4)的整体效率和局部效率降低,而小世界指数增加。在使用锁相值作为连通性度量的功能连通性分析中,AED 不良反应者的整体效率和局部效率下降。然而,在 AED 良好反应者 (N = 34) 中,网络测量值与健康对照者没有任何不同。结论 我们新发现,根据 AED 反应,JME 患者基于初始 EEG 的功能连接存在显着差异。这表明大脑连通性可以作为预测 JME 患者 AED 反应的新生物标志物发挥作用。AED 反应不佳者(N = 4)的整体效率和局部效率降低,而小世界指数增加。在使用锁相值作为连通性度量的功能连通性分析中,AED 不良反应者的整体效率和局部效率下降。然而,在 AED 良好反应者 (N = 34) 中,网络测量值与健康对照者没有任何不同。结论 我们新发现,根据 AED 反应,JME 患者基于初始 EEG 的功能连接存在显着差异。这表明大脑连通性可以作为预测 JME 患者 AED 反应的新生物标志物发挥作用。AED 反应不佳者(N = 4)的整体效率和局部效率降低,而小世界指数增加。在使用锁相值作为连通性度量的功能连通性分析中,AED 不良反应者的整体效率和局部效率下降。然而,在 AED 良好反应者 (N = 34) 中,网络测量值与健康对照者没有任何不同。结论 我们新发现,根据 AED 反应,JME 患者基于初始 EEG 的功能连接存在显着差异。这表明大脑连通性可以作为预测 JME 患者 AED 反应的新生物标志物发挥作用。在使用锁相值作为连通性度量的功能连通性分析中,AED 不良反应者的整体效率和局部效率下降。然而,在 AED 良好反应者 (N = 34) 中,网络测量值与健康对照者没有任何不同。结论 我们新发现,根据 AED 反应,JME 患者基于初始 EEG 的功能连接存在显着差异。这表明大脑连通性可以作为预测 JME 患者 AED 反应的新生物标志物发挥作用。在使用锁相值作为连通性度量的功能连通性分析中,AED 不良反应者的整体效率和局部效率下降。然而,在 AED 良好反应者 (N = 34) 中,网络测量值与健康对照者没有任何不同。结论 我们新发现,根据 AED 反应,JME 患者基于初始 EEG 的功能连接存在显着差异。这表明大脑连通性可以作为预测 JME 患者 AED 反应的新生物标志物发挥作用。结论 我们新发现,根据 AED 反应,JME 患者基于初始 EEG 的功能连接存在显着差异。这表明大脑连通性可以作为预测 JME 患者 AED 反应的新生物标志物发挥作用。结论 我们新发现,根据 AED 反应,JME 患者基于初始 EEG 的功能连接存在显着差异。这表明大脑连通性可以作为预测 JME 患者 AED 反应的新生物标志物发挥作用。
更新日期:2020-11-01
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