On the relationship between neurocysticercosis and mesial temporal lobe epilepsy associated with hippocampal sclerosis: coincidence or a pathogenic relationship?

Neurocysticercosis (NCC) and mesial temporal lobe epilepsy associated with hippocampal sclerosis (MTLE-HS) are two common worldwide forms of focal epilepsy. In regions where NCC is endemic, both diseases can be observed in the same patient. There is recent and growing evidence suggesting that NCC might contribute to or even cause MTLE-HS. In this article, we review the literature regarding NCC and temporal lobe epilepsy, specifically addressing the relationship between NCC and MTLE-HS. In addition, we review some scenarios where NCC seems to emerge as a causative agent or contributor to the development of MTLE-HS in some patients. This association is important because it may have an impact on the evaluation and treatment of a sizable proportion of patients with epilepsy. Insights from these clinical observations might also contribute to the understanding of the neurobiology of both NCC and MTLE-HS. We hope that our review might shed some light on this interesting interplay between two of the most common worldwide conditions associated with human focal epilepsy.

Localizing Seizure-Onset Zones in Presurgical Evaluation of Drug-Resistant Epilepsy by Electroencephalography/fMRI: Effectiveness of Alternative Thresholding Strategies

Simultaneous EEG/fMRI is an effective noninvasive tool for identifying and localizing the SOZ in patients with focal epilepsy. In this study, we evaluated different thresholding strategies in EEG/fMRI for the assessment of hemodynamic responses to IEDs in the SOZ of drug-resistant epilepsy.

Functional and effective connectivity in MEG. Application to the study of epilepsy

Nuestro cerebro contiene cerca de 1014 sinapsis neuronales. Esta enorme cantidad de conexiones proporciona un entorno ideal donde distintos grupos de neuronas se sincronizan transitoriamente para provocar la aparición de funciones cognitivas, como la percepción, el aprendizaje o el pensamiento. Comprender la organización de esta compleja red cerebral en base a datos neurofisiológicos, representa uno de los desafíos más importantes y emocionantes en el campo de la neurociencia. Se han propuesto recientemente varias medidas para evaluar cómo se comunican las diferentes partes del cerebro a diversas escalas (células individuales, columnas corticales, o áreas cerebrales). Podemos clasificarlos, según su simetría, en dos grupos: por una parte, la medidas simétricas, como la correlación, la coherencia o la sincronización de fase, que evalúan la conectividad funcional (FC); mientras que las medidas asimétricas, como la causalidad de Granger o transferencia de entropía, son capaces de detectar la dirección de la interacción, lo que denominamos conectividad efectiva (EC). En la neurociencia moderna ha aumentado el interés por el estudio de las redes funcionales cerebrales, en gran medida debido a la aparición de estos nuevos algoritmos que permiten analizar la interdependencia entre señales temporales, además de la emergente teoría de redes complejas y la introducción de técnicas novedosas, como la magnetoencefalografía (MEG), para registrar datos neurofisiológicos con gran resolución. Sin embargo, nos hallamos ante un campo novedoso que presenta aun varias cuestiones metodológicas sin resolver, algunas de las cuales trataran de abordarse en esta tesis. En primer lugar, el creciente número de aproximaciones para determinar la existencia de FC/EC entre dos o más señales temporales, junto con la complejidad matemática de las herramientas de análisis, hacen deseable organizarlas todas en un paquete software intuitivo y fácil de usar. Aquí presento HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), una toolbox en MatlabR, diseñada precisamente con este fin. Creo que esta herramienta será de gran ayuda para todos aquellos investigadores que trabajen en el campo emergente del análisis de conectividad cerebral y supondrá un gran valor para la comunidad científica. La segunda cuestión practica que se aborda es el estudio de la sensibilidad a las fuentes cerebrales profundas a través de dos tipos de sensores MEG: gradiómetros planares y magnetómetros, esta aproximación además se combina con un enfoque metodológico, utilizando dos índices de sincronización de fase: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), este ultimo menos sensible a efecto la conducción volumen. Por lo tanto, se compara su comportamiento al estudiar las redes cerebrales, obteniendo que magnetómetros y PLV presentan, respectivamente, redes más densamente conectadas que gradiómetros planares y PLI, por los valores artificiales que crea el problema de la conducción de volumen. Sin embargo, cuando se trata de caracterizar redes epilépticas, el PLV ofrece mejores resultados, debido a la gran dispersión de las redes obtenidas con PLI. El análisis de redes complejas ha proporcionado nuevos conceptos que mejoran caracterización de la interacción de sistemas dinámicos. Se considera que una red está compuesta por nodos, que simbolizan sistemas, cuyas interacciones se representan por enlaces, y su comportamiento y topología puede caracterizarse por un elevado número de medidas. Existe evidencia teórica y empírica de que muchas de ellas están fuertemente correlacionadas entre sí. Por lo tanto, se ha conseguido seleccionar un pequeño grupo que caracteriza eficazmente estas redes, y condensa la información redundante. Para el análisis de redes funcionales, la selección de un umbral adecuado para decidir si un determinado valor de conectividad de la matriz de FC es significativo y debe ser incluido para un análisis posterior, se convierte en un paso crucial. En esta tesis, se han obtenido resultados más precisos al utilizar un test de subrogadas, basado en los datos, para evaluar individualmente cada uno de los enlaces, que al establecer a priori un umbral fijo para la densidad de conexiones. Finalmente, todas estas cuestiones se han aplicado al estudio de la epilepsia, caso práctico en el que se analizan las redes funcionales MEG, en estado de reposo, de dos grupos de pacientes epilépticos (generalizada idiopática y focal frontal) en comparación con sujetos control sanos. La epilepsia es uno de los trastornos neurológicos más comunes, con más de 55 millones de afectados en el mundo. Esta enfermedad se caracteriza por la predisposición a generar ataques epilépticos de actividad neuronal anormal y excesiva o bien síncrona, y por tanto, es el escenario perfecto para este tipo de análisis al tiempo que presenta un gran interés tanto desde el punto de vista clínico como de investigación. Los resultados manifiestan alteraciones especificas en la conectividad y un cambio en la topología de las redes en cerebros epilépticos, desplazando la importancia del ‘foco’ a la ‘red’, enfoque que va adquiriendo relevancia en las investigaciones recientes sobre epilepsia. ABSTRACT There are about 1014 neuronal synapses in the human brain. This huge number of connections provides the substrate for neuronal ensembles to become transiently synchronized, producing the emergence of cognitive functions such as perception, learning or thinking. Understanding the complex brain network organization on the basis of neuroimaging data represents one of the most important and exciting challenges for systems neuroscience. Several measures have been recently proposed to evaluate at various scales (single cells, cortical columns, or brain areas) how the different parts of the brain communicate. We can classify them, according to their symmetry, into two groups: symmetric measures, such as correlation, coherence or phase synchronization indexes, evaluate functional connectivity (FC); and on the other hand, the asymmetric ones, such as Granger causality or transfer entropy, are able to detect effective connectivity (EC) revealing the direction of the interaction. In modern neurosciences, the interest in functional brain networks has increased strongly with the onset of new algorithms to study interdependence between time series, the advent of modern complex network theory and the introduction of powerful techniques to record neurophysiological data, such as magnetoencephalography (MEG). However, when analyzing neurophysiological data with this approach several questions arise. In this thesis, I intend to tackle some of the practical open problems in the field. First of all, the increase in the number of time series analysis algorithms to study brain FC/EC, along with their mathematical complexity, creates the necessity of arranging them into a single, unified toolbox that allow neuroscientists, neurophysiologists and researchers from related fields to easily access and make use of them. I developed such a toolbox for this aim, it is named HERMES (http://hermes.ctb.upm.es), and encompasses several of the most common indexes for the assessment of FC and EC running for MatlabR environment. I believe that this toolbox will be very helpful to all the researchers working in the emerging field of brain connectivity analysis and will entail a great value for the scientific community. The second important practical issue tackled in this thesis is the evaluation of the sensitivity to deep brain sources of two different MEG sensors: planar gradiometers and magnetometers, in combination with the related methodological approach, using two phase synchronization indexes: phase locking value (PLV) y phase lag index (PLI), the latter one being less sensitive to volume conduction effect. Thus, I compared their performance when studying brain networks, obtaining that magnetometer sensors and PLV presented higher artificial values as compared with planar gradiometers and PLI respectively. However, when it came to characterize epileptic networks it was the PLV which gives better results, as PLI FC networks where very sparse. Complex network analysis has provided new concepts which improved characterization of interacting dynamical systems. With this background, networks could be considered composed of nodes, symbolizing systems, whose interactions with each other are represented by edges. A growing number of network measures is been applied in network analysis. However, there is theoretical and empirical evidence that many of these indexes are strongly correlated with each other. Therefore, in this thesis I reduced them to a small set, which could more efficiently characterize networks. Within this framework, selecting an appropriate threshold to decide whether a certain connectivity value of the FC matrix is significant and should be included in the network analysis becomes a crucial step, in this thesis, I used the surrogate data tests to make an individual data-driven evaluation of each of the edges significance and confirmed more accurate results than when just setting to a fixed value the density of connections. All these methodologies were applied to the study of epilepsy, analysing resting state MEG functional networks, in two groups of epileptic patients (generalized and focal epilepsy) that were compared to matching control subjects. Epilepsy is one of the most common neurological disorders, with more than 55 million people affected worldwide, characterized by its predisposition to generate epileptic seizures of abnormal excessive or synchronous neuronal activity, and thus, this scenario and analysis, present a great interest from both the clinical and the research perspective. Results revealed specific disruptions in connectivity and network topology and evidenced that networks’ topology is changed in epileptic brains, supporting the shift from ‘focus’ to ‘networks’ which is gaining importance in modern epilepsy research.

Network construction and graph theoretical analysis of functional language networks in pediatric epilepsy

This dissertation introduces a new approach for assessing the effects of pediatric epilepsy on the language connectome. Two novel data-driven network construction approaches are presented. These methods rely on connecting different brain regions using either extent or intensity of language related activations as identified by independent component analysis of fMRI data. An auditory description decision task (ADDT) paradigm was used to activate the language network for 29 patients and 30 controls recruited from three major pediatric hospitals. Empirical evaluations illustrated that pediatric epilepsy can cause, or is associated with, a network efficiency reduction. Patients showed a propensity to inefficiently employ the whole brain network to perform the ADDT language task; on the contrary, controls seemed to efficiently use smaller segregated network components to achieve the same task. To explain the causes of the decreased efficiency, graph theoretical analysis was carried out. The analysis revealed no substantial global network feature differences between the patient and control groups. It also showed that for both subject groups the language network exhibited small-world characteristics; however, the patient's extent of activation network showed a tendency towards more random networks. It was also shown that the intensity of activation network displayed ipsilateral hub reorganization on the local level. The left hemispheric hubs displayed greater centrality values for patients, whereas the right hemispheric hubs displayed greater centrality values for controls. This hub hemispheric disparity was not correlated with a right atypical language laterality found in six patients. Finally it was shown that a multi-level unsupervised clustering scheme based on self-organizing maps, a type of artificial neural network, and k-means was able to fairly and blindly separate the subjects into their respective patient or control groups. The clustering was initiated using the local nodal centrality measurements only. Compared to the extent of activation network, the intensity of activation network clustering demonstrated better precision. This outcome supports the assertion that the local centrality differences presented by the intensity of activation network can be associated with focal epilepsy.^

Network Construction and Graph Theoretical Analysis of Functional Language Networks in Pediatric Epilepsy

This dissertation introduces a new approach for assessing the effects of pediatric epilepsy on the language connectome. Two novel data-driven network construction approaches are presented. These methods rely on connecting different brain regions using either extent or intensity of language related activations as identified by independent component analysis of fMRI data. An auditory description decision task (ADDT) paradigm was used to activate the language network for 29 patients and 30 controls recruited from three major pediatric hospitals. Empirical evaluations illustrated that pediatric epilepsy can cause, or is associated with, a network efficiency reduction. Patients showed a propensity to inefficiently employ the whole brain network to perform the ADDT language task; on the contrary, controls seemed to efficiently use smaller segregated network components to achieve the same task. To explain the causes of the decreased efficiency, graph theoretical analysis was carried out. The analysis revealed no substantial global network feature differences between the patient and control groups. It also showed that for both subject groups the language network exhibited small-world characteristics; however, the patient’s extent of activation network showed a tendency towards more random networks. It was also shown that the intensity of activation network displayed ipsilateral hub reorganization on the local level. The left hemispheric hubs displayed greater centrality values for patients, whereas the right hemispheric hubs displayed greater centrality values for controls. This hub hemispheric disparity was not correlated with a right atypical language laterality found in six patients. Finally it was shown that a multi-level unsupervised clustering scheme based on self-organizing maps, a type of artificial neural network, and k-means was able to fairly and blindly separate the subjects into their respective patient or control groups. The clustering was initiated using the local nodal centrality measurements only. Compared to the extent of activation network, the intensity of activation network clustering demonstrated better precision. This outcome supports the assertion that the local centrality differences presented by the intensity of activation network can be associated with focal epilepsy.

Connectivity analysis of multichannel EEG signals using recurrence based phase synchronization technique

Real world biological systems such as the human brain are inherently nonlinear and difficult to model. However, most of the previous studies have either employed linear models or parametric nonlinear models for investigating brain function. In this paper, a novel application of a nonlinear measure of phase synchronization based on recurrences, correlation between probabilities of recurrence (CPR), to study connectivity in the brain has been proposed. Being non-parametric, this method makes very few assumptions, making it suitable for investigating brain function in a data-driven way. CPR's utility with application to multichannel electroencephalographic (EEG) signals has been demonstrated. Brain connectivity obtained using thresholded CPR matrix of multichannel EEG signals showed clear differences in the number and pattern of connections in brain connectivity between (a) epileptic seizure and pre-seizure and (b) eyes open and eyes closed states. Corresponding brain headmaps provide meaningful insights about synchronization in the brain in those states. K-means clustering of connectivity parameters of CPR and linear correlation obtained from global epileptic seizure and pre-seizure showed significantly larger cluster centroid distances for CPR as opposed to linear correlation, thereby demonstrating the superior ability of CPR for discriminating seizure from pre-seizure. The headmap in the case of focal epilepsy clearly enables us to identify the focus of the epilepsy which provides certain diagnostic value. (C) 2013 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Study of phase synchronization in multichannel seizure EEG using nonlinear recurrence measure

Complex biological systems such as the human brain can be expected to be inherently nonlinear and hence difficult to model. Most of the previous studies on investigations of brain function have either used linear models or parametric nonlinear models. In this paper, we propose a novel application of a nonlinear measure of phase synchronization based on recurrences, correlation between probabilities of recurrence (CPR), to study seizures in the brain. The advantage of this nonparametric method is that it makes very few assumptions thus making it possible to investigate brain functioning in a data-driven way. We have demonstrated the utility of CPR measure for the study of phase synchronization in multichannel seizure EEG recorded from patients with global as well as focal epilepsy. For the case of global epilepsy, brain synchronization using thresholded CPR matrix of multichannel EEG signals showed clear differences in results obtained for epileptic seizure and pre-seizure. Brain headmaps obtained for seizure and preseizure cases provide meaningful insights about synchronization in the brain in those states. The headmap in the case of focal epilepsy clearly enables us to identify the focus of the epilepsy which provides certain diagnostic value. Comparative studies with linear correlation have shown that the nonlinear measure CPR outperforms the linear correlation measure. (C) 2014 Elsevier Ltd. All rights reserved.

Adherence to antiepileptic medicines in children: A multiple-methods assessment involving dried blood spot sampling

Purpose: To evaluate adherence to prescribed antiepileptic drugs (AEDs) in children with epilepsy using a combination of adherence-assessment methods.
Methods: A total of 100 children with epilepsy (=17 years old) were recruited. Medication adherence was determined via parental and child self-reporting (=9 years old), medication refill data from general practitioner (GP) prescribing records, and via AED concentrations in dried blood spot (DBS) samples obtained from children at the clinic and via self- or parental-led sampling in children's own homes. The latter were assessed using population pharmacokinetic modeling. Patients were deemed nonadherent if any of these measures were indicative of nonadherence with the prescribed treatment. In addition, beliefs about medicines, parental confidence in seizure management, and the presence of depressed mood in parents were evaluated to examine their association with nonadherence in the participating children.
Key Findings: The overall rate of nonadherence in children with epilepsy was 33%. Logistic regression analysis indicated that children with generalized epilepsy (vs. focal epilepsy) were more likely (odds ratio [OR] 4.7, 95% confidence interval [CI] 1.37-15.81) to be classified as nonadherent as were children whose parents have depressed mood (OR 3.6, 95% CI 1.16-11.41).
Significance: This is the first study to apply the novel methodology of determining adherence via AED concentrations in clinic and home DBS samples. The present findings show that the latter, with further development, could be a useful approach to adherence assessment when combined with other measures including parent and child self-reporting. Seizure type and parental depressed mood were strongly predictive of nonadherence. © 2013 International League Against Epilepsy.
Key Words: Adherence, Epilepsy, Dried blood spots, MARS, Depressed mood.

Ocorrência circadiária de crises em doentes com epilepsia

Tese de mestrado, Ciências do Sono, Faculdade de Medicina, Universidade de Lisboa, 2016

Conventional and Reciprocal Approaches to the Forward and Inverse Problems of Electroencephalography

Le problème inverse en électroencéphalographie (EEG) est la localisation de sources de courant dans le cerveau utilisant les potentiels de surface sur le cuir chevelu générés par ces sources. Une solution inverse implique typiquement de multiples calculs de potentiels de surface sur le cuir chevelu, soit le problème direct en EEG. Pour résoudre le problème direct, des modèles sont requis à la fois pour la configuration de source sous-jacente, soit le modèle de source, et pour les tissues environnants, soit le modèle de la tête. Cette thèse traite deux approches bien distinctes pour la résolution du problème direct et inverse en EEG en utilisant la méthode des éléments de frontières (BEM): l’approche conventionnelle et l’approche réciproque. L’approche conventionnelle pour le problème direct comporte le calcul des potentiels de surface en partant de sources de courant dipolaires. D’un autre côté, l’approche réciproque détermine d’abord le champ électrique aux sites des sources dipolaires quand les électrodes de surfaces sont utilisées pour injecter et retirer un courant unitaire. Le produit scalaire de ce champ électrique avec les sources dipolaires donne ensuite les potentiels de surface. L’approche réciproque promet un nombre d’avantages par rapport à l’approche conventionnelle dont la possibilité d’augmenter la précision des potentiels de surface et de réduire les exigences informatiques pour les solutions inverses. Dans cette thèse, les équations BEM pour les approches conventionnelle et réciproque sont développées en utilisant une formulation courante, la méthode des résidus pondérés. La réalisation numérique des deux approches pour le problème direct est décrite pour un seul modèle de source dipolaire. Un modèle de tête de trois sphères concentriques pour lequel des solutions analytiques sont disponibles est utilisé. Les potentiels de surfaces sont calculés aux centroïdes ou aux sommets des éléments de discrétisation BEM utilisés. La performance des approches conventionnelle et réciproque pour le problème direct est évaluée pour des dipôles radiaux et tangentiels d’excentricité variable et deux valeurs très différentes pour la conductivité du crâne. On détermine ensuite si les avantages potentiels de l’approche réciproquesuggérés par les simulations du problème direct peuvent êtres exploités pour donner des solutions inverses plus précises. Des solutions inverses à un seul dipôle sont obtenues en utilisant la minimisation par méthode du simplexe pour à la fois l’approche conventionnelle et réciproque, chacun avec des versions aux centroïdes et aux sommets. Encore une fois, les simulations numériques sont effectuées sur un modèle à trois sphères concentriques pour des dipôles radiaux et tangentiels d’excentricité variable. La précision des solutions inverses des deux approches est comparée pour les deux conductivités différentes du crâne, et leurs sensibilités relatives aux erreurs de conductivité du crâne et au bruit sont évaluées. Tandis que l’approche conventionnelle aux sommets donne les solutions directes les plus précises pour une conductivité du crâne supposément plus réaliste, les deux approches, conventionnelle et réciproque, produisent de grandes erreurs dans les potentiels du cuir chevelu pour des dipôles très excentriques. Les approches réciproques produisent le moins de variations en précision des solutions directes pour différentes valeurs de conductivité du crâne. En termes de solutions inverses pour un seul dipôle, les approches conventionnelle et réciproque sont de précision semblable. Les erreurs de localisation sont petites, même pour des dipôles très excentriques qui produisent des grandes erreurs dans les potentiels du cuir chevelu, à cause de la nature non linéaire des solutions inverses pour un dipôle. Les deux approches se sont démontrées également robustes aux erreurs de conductivité du crâne quand du bruit est présent. Finalement, un modèle plus réaliste de la tête est obtenu en utilisant des images par resonace magnétique (IRM) à partir desquelles les surfaces du cuir chevelu, du crâne et du cerveau/liquide céphalorachidien (LCR) sont extraites. Les deux approches sont validées sur ce type de modèle en utilisant des véritables potentiels évoqués somatosensoriels enregistrés à la suite de stimulation du nerf médian chez des sujets sains. La précision des solutions inverses pour les approches conventionnelle et réciproque et leurs variantes, en les comparant à des sites anatomiques connus sur IRM, est encore une fois évaluée pour les deux conductivités différentes du crâne. Leurs avantages et inconvénients incluant leurs exigences informatiques sont également évalués. Encore une fois, les approches conventionnelle et réciproque produisent des petites erreurs de position dipolaire. En effet, les erreurs de position pour des solutions inverses à un seul dipôle sont robustes de manière inhérente au manque de précision dans les solutions directes, mais dépendent de l’activité superposée d’autres sources neurales. Contrairement aux attentes, les approches réciproques n’améliorent pas la précision des positions dipolaires comparativement aux approches conventionnelles. Cependant, des exigences informatiques réduites en temps et en espace sont les avantages principaux des approches réciproques. Ce type de localisation est potentiellement utile dans la planification d’interventions neurochirurgicales, par exemple, chez des patients souffrant d’épilepsie focale réfractaire qui ont souvent déjà fait un EEG et IRM.

Apport de nouvelles techniques dans l’évaluation de patients candidats à une chirurgie d’épilepsie : résonance magnétique à haut champ, spectroscopie proche infrarouge et magnétoencéphalographie

L'épilepsie constitue le désordre neurologique le plus fréquent après les maladies cérébrovasculaires. Bien que le contrôle des crises se fasse généralement au moyen d'anticonvulsivants, environ 30 % des patients y sont réfractaires. Pour ceux-ci, la chirurgie de l'épilepsie s'avère une option intéressante, surtout si l’imagerie par résonance magnétique (IRM) cérébrale révèle une lésion épileptogène bien délimitée. Malheureusement, près du quart des épilepsies partielles réfractaires sont dites « non lésionnelles ». Chez ces patients avec une IRM négative, la délimitation de la zone épileptogène doit alors reposer sur la mise en commun des données cliniques, électrophysiologiques (EEG de surface ou intracrânien) et fonctionnelles (tomographie à émission monophotonique ou de positrons). La faible résolution spatiale et/ou temporelle de ces outils de localisation se traduit par un taux de succès chirurgical décevant. Dans le cadre de cette thèse, nous avons exploré le potentiel de trois nouvelles techniques pouvant améliorer la localisation du foyer épileptique chez les patients avec épilepsie focale réfractaire considérés candidats potentiels à une chirurgie d’épilepsie : l’IRM à haut champ, la spectroscopie proche infrarouge (SPIR) et la magnétoencéphalographie (MEG). Dans une première étude, nous avons évalué si l’IRM de haut champ à 3 Tesla (T), présentant théoriquement un rapport signal sur bruit plus élevé que l’IRM conventionnelle à 1,5 T, pouvait permettre la détection des lésions épileptogènes subtiles qui auraient été manquées par cette dernière. Malheureusement, l’IRM 3 T n’a permis de détecter qu’un faible nombre de lésions épileptogènes supplémentaires (5,6 %) d’où la nécessité d’explorer d’autres techniques. Dans les seconde et troisième études, nous avons examiné le potentiel de la SPIR pour localiser le foyer épileptique en analysant le comportement hémodynamique au cours de crises temporales et frontales. Ces études ont montré que les crises sont associées à une augmentation significative de l’hémoglobine oxygénée (HbO) et l’hémoglobine totale au niveau de la région épileptique. Bien qu’une activation contralatérale en image miroir puisse être observée sur la majorité des crises, la latéralisation du foyer était possible dans la plupart des cas. Une augmentation surprenante de l’hémoglobine désoxygénée a parfois pu être observée suggérant qu’une hypoxie puisse survenir même lors de courtes crises focales. Dans la quatrième et dernière étude, nous avons évalué l’apport de la MEG dans l’évaluation des patients avec épilepsie focale réfractaire considérés candidats potentiels à une chirurgie. Il s’est avéré que les localisations de sources des pointes épileptiques interictales par la MEG ont eu un impact majeur sur le plan de traitement chez plus des deux tiers des sujets ainsi que sur le devenir postchirurgical au niveau du contrôle des crises.

Caracterización de pacientes adultos mayores con epilepsia en dos hospitales en Bogotá, Colombia

Introducción: la prevalencia global de la epilepsia en Colombia es 1.13% y en pacientes de 65 años o más puede estar cercana 1,5%. Aunque la población ha envejecido en las últimas décadas, hay poca información sobre el comportamiento de esta enfermedad en este grupo etario. Materiales y métodos: estudio descriptivo, de corte transversal en dos hospitales en Bogotá, Colombia, durante los años 2005-2008. Se revisaron las bases de datos y se seleccionaron las historias clínicas de los pacientes mayores de 65 años con epilepsia. Resultados: se revisaron 211 historias clínicas y se seleccionaron 179. La edad media fue de 75 años (65-98) y el inicio de la epilepsia fue a los 67.5 (7-93); 64.4% iniciaron la enfermedad después de los 65 años. 84% de las crisis fueron clasificadas como parciales. El diagnóstico más frecuente fue epilepsia focal sintomática (94.4%). 61 pacientes tuvieron como etiología una enfermedad cerebrovascular. Los antiepilépticos de primera generación, especialmente Fenitoína, fueron los más utilizados (99%) aunque 81 de104 pacientes tratados no estaban libres de crisis. Conclusiones: la mayoría de las crisis son resultado de una epilepsia parcial sintomática como consecuencia de una lesión vascular por lo que se debe considerar el tratamiento farmacológico desde la primera crisis. Es recomendable iniciar el tratamiento con antiepilépticos de segunda generación como Lamotrigina, Gabapentin, Levetiracetam o Topiramato para minimizar efectos secundarios y, mantener el principio de inicio con dosis bajas y mantenimiento con dosis bajas. Si las condiciones económicas no lo permiten, se puede usar Fenitoina con precaución.

Caracterización de pacientes adultos mayores con epilepsia en dos hospitales de Bogotá (Colombia)

La prevalencia global de la epilepsia en Colombia es del 1,13% y en pacientes mayores de 65 años puede estar cercana al 1,5%. El objetivo de este trabajo ha sido el de describir las características demográficasy clínicas de la población mayor de 65 años que presenta epilepsia. Materiales y métodos: estudio descriptivo, de corte transversal en dos hospitales en Bogotá (Colombia), durante los años 2005-2008. Se revisaron las bases de datos y se seleccionaron las historias clínicas de los pacientes mayores de 65 años con epilepsia. Resultados: se revisaron 211 historias clínicas y se seleccionaron 179. La edad media fue de 75 años (65-98) y el inicio de la epilepsia fue a los 67,5 (7-93); el 64,4% inició la enfermedad después de los 65 años. El 84% de las crisis fueron clasificadas como focales. El diagnóstico más frecuente fue epilepsia focal sintomática (94,4%). 61 pacientes tuvieron como etiología una enfermedad cerebro-vascular. Los antiepilépticos de primera generación, especialmente fenitoína, fueron los más utilizados (99%), aunque 81 de 104 pacientes tratados no estaban libres de crisis. Conclusiones: la mayoría de las crisis son resultado de una epilepsia focal sintomática como consecuencia de una lesión vascular, por lo que se debe considerar el tratamiento farmacológico desde la primera crisis. Es recomendable iniciar el tratamiento con antiepilépticos de segunda generación como lamotrigina, gabapentin, levetiracetam, para minimizar efectos secundarios, y mantener el principio de inicio con dosis bajas y mantenimiento con dosis bajas. Si las condiciones económicas no lo permiten, se puede usar fenitoína o carbamacepina con precaución.

O EEG na insuficiencia renal cronica. II. Atividades paroxisticas

The authors describe paroxismal epileptiform EEG abnormalities in patients with chronic renal failure. One patient presented paroxismal epileptiform abnormalities in the right parietal region which proceded partial oculo-clonic motor seizures followed by a stroke localized in the same region. This was the main electroclinical correlation found, which, however, was not observed in other patients. Dialysis sessions may improve or worsen these paroxismal epileptiform abnormalities.

Velocardiofacial syndrome with a rare t(2;22)

Rearrangements involving chromosomes 2 and 22 were described not only as acquired abnormalities in a variety of human neoplasias but also in the constitutional karyotype suggesting the existence of a greater fragility in some specific regions in these chromosomes. Patients with DiGeorge and Velocardiofacial syndromes have a deletion on 22q11 leading to haploinsufficiency for one or more gene(s). We report a patient with velocardiofacial syndrome in which cytogenetic and fluorescence in situ hybridization analysis showed a rare t(2;22) and deletion in the 22q11 region. © 2007 Lippincott Williams & Wilkins, Inc.