Multimodální přístup k chirurgii epilepsie vedoucí k bezzáchvatovému výsledku

Poskytovatel

Ministerstvo zdravotnictví

Program

Program na podporu zdravotnického aplikovaného výzkumu na léta 2024-2030

Veřejná soutěž

SMZ0202400001

Hlavní účastníci

Masarykova univerzita / Středoevropský technologický institut

Druh soutěže

VS - Veřejná soutěž

Číslo smlouvy

NW25-04-00345

Název projektu anglicky

Multimodal approach for prediction of seizure freedom in epilepsy surgery

Anotace anglicky

Epilepsy surgery is the most efficient therapy for patients with pharmaco-resistant epilepsy. Surgical treatment of pharmaco-resistant MR-negative/MR multi-lesion epilepsy is a major problem. This grant will be focused on predicting the surgical outcome of patients with MR-negative/MR multi-lesion epilepsy using the advanced diagnostic methods: PET, SISCOM (ictal and interictal SPECT), EEG source imaging, and power spectral entropy, sample entropy, permutation entropy, and empirical permutation entropy. In MRI Gray Matter Volume, ASL (arterial spin labeling), ReHo (regional homogeneity), DWI (diffusion tensor imaging), DKI (diffusion kurtosis imaging). Machine learning (ML; artificial intelligence) methods will be used to build robust classifiers that predict surgical outcomes based on multimodal data. The multimodal fusion is vital for evaluating the extent and precision of the surgical intervention in targeting epileptogenic zones. Post-surgery structural MRIs will be tested to delineate the resected cavity, determining the areas excised during the operation and considering the surgical impact on epilepsy. Other methods may also increase the probability of epileptic zone detection and the precision of the prediction. Intracranial video-EEG (SEEG) is necessary in epilepsy surgery candidates if scalp and semi-invasive recordings do not yield enough information about the location and extent of the epileptogenic zone. Psychology evaluation will assess memory, attention, executive functions, language, visuospatial skills, intelligence, depression, anxiety, and quality of life. Project Aims: An optimal combination of techniques for predicting surgical outcomes in MR negative/MR multi-lesion epilepsies will be tested. Patients with unremarkable MRI scans should be rescanned using novel advanced methods. Ultimately, this study aims to work with an optimal combination of diagnostic techniques for identifying and treating the seizure onset zone leading to seizure freedo

Kategorie VaV

AP - Aplikovaný výzkum

OECD FORD - hlavní obor

30103 - Neurosciences (including psychophysiology)

OECD FORD - vedlejší obor

30210 - Clinical neurology

OECD FORD - další vedlejší obor

—

CEP - odpovídající obory <br>(dle <a href="http://www.vyzkum.cz/storage/att/E6EF7938F0E854BAE520AC119FB22E8D/Prevodnik_oboru_Frascati.pdf">převodníku</a>)

FH - Neurologie, neurochirurgie, neurovědy

Zahájení řešení

1. 5. 2025

Ukončení řešení

31. 12. 2028

Poslední stav řešení

Z - Začínající víceletý projekt

Poslední uvolnění podpory

—

Důvěrnost údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Systémové označení dodávky dat

CEP25-MZ0-NW-R

Datum dodání záznamu

2. 4. 2025

Celkové uznané náklady

11 805 tis. Kč

Výše podpory ze státního rozpočtu

11 805 tis. Kč

Ostatní veřejné zdroje financování

0 tis. Kč

Neveřejné tuz. a zahr. zdroje finan.

0 tis. Kč