EEG en MEG bij de diagnostiek van cognitieve stoornissen

Transcriptie

1 EEG en MEG bij de diagnostiek van cognitieve stoornissen Alida A. Gouw Neuroloog / klinisch neurofysioloog VU medisch centrum Dementie Update 2018 Disclosures Research support van Boehringer Ingelheim en Probiodrug AG via het Alzheimercentrum Grant support in de vorm van een Memorabel subsidie (van ZonMw) 1

2 Inhoud Electroencefalografie (EEG) tijdens dagscreening Magnetoencefalografie (MEG) MEG als automatisch diagnostische tool: ziekte van Alzheimer vs subjectieve klachten EEG tijdens dagscreening geheugenpoli Multidisciplinair overleg: Diagnose EEG sinds kanalen Korte registratie 15 minuten Ogen dicht, in rust Reactiviteit op ogen openen Plaatjestest Geen lichtflitsprikkeling of hyperventilatie Cave doezel! Van der Flier

3 Visuele analyse EEG voor diagnostiek Subjectieve klachten Liedorp et al Visuele analyse EEG voor diagnostiek Ziekte van Alzheimer Liedorp et al

4 Spectraal analyse uv 2 /Hz 8.5 Hz AD Hz Visuele analyse EEG voor diagnostiek Liedorp et al Dementie met Lewy lichaampjes 4

5 Visuele analyse EEG voor diagnostiek Liedorp et al Magnetoencefalografie (MEG) Voordelen t.o.v. 21-kanaals EEG: Hogere spatiële resolutie (306-sensoren) Referentie vrij Gevoeliger voor activiteit in subcorticale gebieden Minder beïnvloeding van de signalen door schedel, huid, spierartefacten Patiënt vriendelijk 5

6 Precieze lokalisatie MEG activiteit Coregistratie met MRI Hersenatlas (AAL): virtuele electroden Ruwe MEG data Bronlokalisatie: Beamformer MEG data op bronniveau (116 gebieden) MEG netwerk analyse: Specifieke hubs zijn aangedaan bij de ziekte van Alzheimer Yu et al. Brain

7 MEG activiteit in de hippocampus: bij de ziekte van Alzheimer - 3 virtuele electrodes in elke hippocampus - Hippocampus: - Piekfrequentie < 7.5 Hz = Ziekte v Alzheimer - Correleert beter met cognitieve achteruitgang dan corticale activiteit Engels et al. Front Hum Neurosci 2016 MEG tijdens dagscreening 2 patiënten / week, ongeselecteerd Elekta MEG-systeem: 306 sensors 5 min ogen dicht, in rust, 1-2 x ogen open 5 min ogen dicht Plaatjestest Diagnostisch verslag Blind voor klinische informatie Behalve leeftijd, geslacht, medicatie Visuele en spectraal analyse 7

8 Casus 1: vrouw, begin 50 Piek 10.4 Hz Piek 11 Hz delta theta alfa 1 MEG conclusie: normale MEG Diagnose: subjectieve geheugenklachten (SCD) alfa 2 beta gamma Casus 2: vrouw, eind 50 Piek 6.5 Hz delta theta alfa 1 alfa 2 beta gamma MEG conclusie: diffuse vertraging Diagnose: early onset ziekte van Alzheimer 8

9 Patienten cohort: MEG als diagnostische marker Sinds april 2015: n = 238 N Ziekte van Alzheimer 63 Subjectieve klachten 59 Psychiatrische stoornis 24 Mild cognitive impairment 27 Frontotemporale dementie 11 Lewy Body Dementie 9 Vasculaire dementie 7 Andere diagnoses 36 Eerste consecutieve 40 Alzheimer en 40 SCD patiënten voor verdere analyse: AD Alle biomarker (CSF of PET) ondersteuning SCD Aantal Leeftijd 65.6 ± ± 8.9 Geslacht 50% vrouw 58% vrouw Kan MEG deze individuele patienten classificeren in de juiste diagnose groepen? Classificatie met Random Forest algorithme Beslisboom Decision tree Random subset van de data Random subset van MEG eigenschappen 500 trees = Forest Meeste stemmen gelden Geurts et al

10 Resultaten Random Forest classificatie MEG eigenschappen: Relatieve bandpower: delta, theta, alfa, beta In 90 hersengebieden: corticaal en subcorticaal 90 hersengebieden Accuracy Sensitiviteit Specificiteit Delta Theta Alfa Beta Piekfrequentie Theta - delta Theta alfa Theta beta Theta - piekfrequentie Resultaten Random Forest classificatie delta power SCD AD theta power Validatie - 19 nieuwe ZvA patiënten - 19 nieuwe SCD patiënten ACC Sensitiviteit Specificiteit

11 Samenvatting Visuele analyse van EEG en MEG geeft diagnostische informatie bij bepaalde differentiaal diagnoses EEG: patiëntvriendelijk, snel, beschikbaar in elk ziekenhuis MEG: hogere spatiele resolutie brengt ziekte specifieke hersengebieden in kaart (bv hippocampus) MEG als diagnostische tool bij AD vs SCD: spectrale eigenschappen in corticale en subcorticale gebieden betrouwbare en nauwkeurige biomarker: 84% Met dank aan oa: C.J. Stam A. Hillebrand P.J. Ris 11