基于高密度全脑计算模型的颞叶癫痫放电传播研究

The temporal lobe epilepsy (TLE) is the most common refractory epilepsy, mainly characterized by recurrent abnormal hypersynchronous electrical discharges arising from the temporal lobe. Long-term recurrent unprovoked seizures can cause serious cognitive impairment to partial epileptic patients, thus largely reducing their quality of life. Although the TLE has its typical epileptogenic zone, previous studies have identified that, for some TLE patients, their epileptic discharges can be propagated to other brain regions via nerve fibers. Nevertheless, so far the propagation mechanisms of the TLE epileptic discharges are still unclear and, especially, the exact functional effects of different key brain regions during the propagation of TLE epileptic discharges are not established. In this project, we propose to address this issue by computational modelling. To this end, we plan to establish a high-density whole brain model and optimize model parameters based on the multimodal neuroimaging data, and then introduce the pathological mechanism of TLE in the established model. Through analyzing the high temporal-spatial neural signals generated by the whole brain model, we will systemically investigate the propagation mechanisms of the TLE epileptic discharges. In particular, we will explore the detailed roles of underlying brain regions in triggering, maintaining and terminating TLE epileptic discharges. By combing the treatment with the antiepileptic drugs, we will further elucidate the brain regulation mechanisms of the epileptic discharge propagation in TLE patients. Overall, this project combines both computational neuroscience and clinical practice, and the expected results will not only contribute to understanding the neural mechanism of TLE, but also promote the techniques to establish the high-density whole brain model and improve the algorithms of parameter optimization.

颞叶癫痫是最常见的难治性癫痫，其特征是起源于颞叶区的反复异常同步放电，长期频繁发作可导致患者的认知功能严重缺失。尽管颞叶癫痫具有典型的致痫区，但研究表明部分患者的异常放电可通过神经纤维连接播散到其它脑区，演变为继发全面性发作。但迄今为止，颞叶癫痫异常放电的全脑传播动力学机制仍不明确，特别是关键脑区在癫痫异常放电全脑传播过程中所扮演的功能角色尚不清楚。本项目基于计算神经科学研究手段，利用颞叶癫痫患者的多模态神经成像数据，构建和优化患者的高密度全脑网络计算模型，并在所建立的模型中整合颞叶癫痫发病机制，通过深入分析计算模型产生的高时-空分辨率数据，阐明颞叶癫痫异常放电传播的神经动力学，并结合药物干预探索颞叶癫痫异常放电传播的脑网络调控机制。本项目是计算神经科学和实际临床问题的有机结合，其成果将不仅对颞叶癫痫的神经机制研究具有重要医学价值，而且还会促进高密度全脑计算模型构建和参数优化技术的发展。

癫痫是世界上发病率第二高的神经系统疾病，其特征是大脑中反复发作的神经元突发异常同步放电。颞叶癫痫是临床最常见的局灶性癫痫，其中超过50%的颞叶癫痫患者对常规药物治疗不敏感，长期频繁的发作可导致患者大脑进一步受损，最终成为难治性癫痫。颞叶癫痫具有较典型的病灶区，发作时痫样放电多起源于内侧颞叶，常表现为复杂部分性发作，但研究表明部分颞叶癫痫患者的局部痫样放电可通过神经纤维连接播散到其它脑区，演变为继发全面性发作。但迄今为止，颞叶癫痫异常放电的传播动力学机制仍然不明确，特别是关键脑区在痫样放电全脑传播过程中所扮演的角色尚不清楚。本项目基于计算神经科学研究手段，以颞叶癫痫为研究对象，利用患者多模态神经成像数据构建不同类型患者的神经计算模型，并利用患者脑模型在全参数空间工作的优势，系统地开展对颞叶癫痫异常放电在大脑中的传播机制研究。在本项目执行期间，课题组成员按计划进行了深入地研究公关，取得了阶段性研究成果。目前，项目组已初步构建具有自主知识产权的数字孪生脑计算平台1套，已在包括IEEE会刊、Neuroimage、IJNS等在内的领域类主流刊物上发表SCI检索论文26篇，其中影响因子大于5的论文11篇，共授权软件著作权和专利10项。在项目开展的四年中，项目负责人先后获2018年、2021年英国物理学会出版社颁布的“中国高被引作者奖”，作为主要成员获得2019年度黄家驷生物医学工程奖二等奖。此外，在项目的支持下，课题组成员多次参加国内外重要学术会议，项目负责人受邀在多个学术会议上宣讲最新研究成果。