Dansk gennembrud: Nu kan vi skelne mellem epileptiske og ikke epileptiske krampeanfald

En gruppe forskere fra Epilepsihospitalet Filadelfia, Glostrup Hospital og Aarhus Universitetshospital har i samarbejde med den medicotekniske virksomhed IctalCare A/S løst en af de store udfordringer ved diagnosticering af epilepsi.

Forskerteamet har udviklet en metode med høj grad af sikkerhed til at skelne mellem epileptiske og psykogene ikke-epileptiske krampeanfald (såkaldte PNES). Studiet bag metoden er for nyligt publiceret i det internationalt anerkendte videnskabelige tidsskrift Annals of Neurology.

Sondringen mellem epilepsi og ikke-epileptiske anfald er en af de store udfordringer på epilepsi-området. Behandlingen af de to tilstande er vidt forskellige, og fejldiagnose kan derfor medføre fejlbehandling af patienten. Den bedste måde, guld-standarden, til at skelne epileptiske kramper fra andre typer af kramper er den dyre og ressourcekrævende videobaserede langtidsoptagelse af EEG, hvor patienterne i to til fem døgn i træk får målt hjerneaktivitet samtidig med, at de video-optages. Dermed kan læger med den nødvendige ekspertise bedømme anfaldsaktiviteten og anvende den til at bestemme anfaldenes karakter, og dermed stille diagnosen.

Men metoden er så dyr og vanskelig at gennemføre, at behandlerne ofte afstår fra anvende den, og det er en af grundene til, at mange patienter får stillet en epilepsi-diagnose uden at have epilepsi.

Fordelen ved den nye metode er især tydelig i akutte situationer. Når patienter med kramper ankommer til hospitalernes akutmodtagelser, er der ikke altid ekspertise inden for netop epilepsi til rådighed. Personalet kan bruge dette udstyr, og med høj sikkerhed afgøre om kramperne er epileptiske eller ikke epileptiske,” siger ledende overlæge Sandor Beniczky, Epilepsihospitalet Filadelfia, som har været hovedkraften i projektet.

Den nye metode er baseret på såkaldt overflade EMG (elektromyografi). Den er væsentligt billigere, meget hurtigere og ikke nær så ressourcekrævende. Ved undersøgelsen sættes der elektroder uden på huden, som registrerer musklernes aktivitet. Den aktivitet har vist sig at være forskellig ved henholdsvis et epileptisk krampeanfald og et ikke epileptisk anfald.
Ved hjælp af en automatiseret analysemetode (algoritme), udviklet af forskerne og baseret på overflade elektromyografi (EMG), blev 44 på hinanden følgende episoder med kramper/krampelignende anfald hos 24 forskellige patienter registreret og analyseret ved hjælp af algoritmen. Guld-standarden var de langtids video-EEG optagelser, der var blevet udført samtidig med EEG og analyseret af eksperter, der ikke kendte til EMG-data. Ved hjælp af algoritmen kunne 96% af de epileptiske og 95 % af de ikke-epileptiske anfald klassificeres korrekt – den samlede diagnostiske nøjagtighed var 95%.

Sandor Beniczky: ”Næste trin i projektet er at lægge softwaren, altså algoritmen, ind i et miniudstyr. I øjeblikket er vi gang med at afprøve denne mini EMG i samarbejde med IctalCare, og så er apparatet klar til at blive sat i produktion.”
Afprøvningen forventes at være færdig til efteråret.