扰动诱发响应改善癫痫大鼠的癫痫发作预测

目的：癫痫发作的不可预测性是未受控癫痫患者面临的最大挑战之一。先前预测癫痫发作风险的研究主要依赖于被动的颅内脑电图（EEG）信号变化，但目前尚无此类临床设备可用。基于动力学理论，我们假设大脑对扰动刺激的响应能提供比被动EEG更稳健的癫痫风险测量。方法：为验证该假设，我们在海马内注射破伤风毒素诱导的癫痫大鼠中，进行了超过8周的周期性电刺激和连续EEG记录，这些大鼠会自发产生癫痫发作。结果：利用扰动诱发响应作为癫痫风险的预测生物标志物，我们构建了一个发作前检测系统，该系统在区分发作前状态和发作间期状态时表现出极高的准确性（接受者操作特征曲线下面积 > .95）。相比之下，一个仅使用相同实验动物被动特征的类似发作前检测系统，其识别发作前状态的能力并不优于随机猜测。意义：我们的研究结果支持将扰动用于癫痫预测，这有望在临床应用时提高癫痫预测的效力。