La chirurgie de l’épilepsie peut être une solution thérapeutique envisagée pour des patients épileptiques pharmaco-résistants. 

Dans son podcast du 28 avril dernier (lien YouTube), Pr F Bartolomei, responsable du centre Epilepsies Rares à Marseille nous évoquait le projet de recherche hospitalo-universitaire EPINOV (1). A l’aide de l’intelligence artificielle, le projet vise à créer une modélisation virtuelle du cerveau des patients (« the virtual epileptic patient » ou VEP) pour mieux guider la chirurgie sur une zone épileptique. 

L’équipe vient de publier des premiers résultats encourageants sur la performance de ce premier cerveau virtuel pour la détection des zones épileptogènes et la prédiction du résultat chirurgical (2). 

Pour l’analyse, la modélisation virtuelle était appliquée rétrospectivement sur une cohorte de 53 patients présentant une épilepsie pharmacorésistante, pour lesquels le centre disposait d’enregistrements stéréo-électroencéphalographie (SEEG) et de données anatomiques. 

La comparaison des zones épileptogènes prédites sur le cerveau virtuel (EZ_VEP) avec les zones épileptogènes définies par l’analyse clinique indiquait une spécificité moyenne de 64%. Elle était de 44% si on comparait EZVEP aux zones définies par l’analyse clinique plus l’indice d'épileptogénicité (EZc) (3).

Pour les 28 patients qui avaient été opérés, les données virtuelles, en concordance avec les données cliniques, indiquait que le pourcentage de régions épileptogènes qui avait été enlevées était significativement plus important dans le groupe sans crise comparé au groupe non libérés de crises d’épilepsie. 

Le nombre de régions épileptogènes non enlevées prédites par le modèle virtuel mais non détectées par les cliniciens étaient aussi plus important chez les patients non libérés des crises. Ainsi le cerveau virtuel pourrait aussi fournir des informations auparavant non détectables. 

L’analyse des limitations observées au niveau individuel sur ces patients, et la poursuite de l’étude de manière prospective et multicentrique (4) sont attendues pour améliorer la performance de l’outil pour le pronostic chirurgical. 

(1) Improving EPilepsy Surgery Management and progNOsis Using Virtual Epileptic Patient Software (VEP) (EPINOV)- Projet financé par Horizon Europe- No. 945539 (Human Brain Project SGA3) et un deuxième programmes d'investissements d'avenir ANR - ANR-17-RHUS-0004,EPINOV)- Lien Actualité AP-HM_2018

(2) Virtual epileptic patient brain modeling: Relationships with seizure onset and surgical outcome-. Par Makhalova J, Medina Villalon S, Wang H, Giusiano B, Woodman M, Bénar C, Guye M, Jirsa V, Bartolomei F. Dans Epilepsia. 2022 Aug;63(8):1942-1955

(3) Mis au point par les groupes de Marseille et de Rennes, l’indice d'épileptogénicité est une quantification de « l’épileptogénicité » de différentes structures intracérébrales, autrement dit de leur capacité à générer des décharges rapides et du temps qu’elles mettent à être impliquées dans la crise- Lien article Bartolomei et al, Brain 2008

(4) EPINOV (NCT03643016)

Cartographie montrant les régions identifiées par le modèle VEP comme épileptogènes (en rouge) sur l'IRM 3D d’un patient  (Fig4C de l’article).