Predictive Model for Initial Response to First-Line Treatment in Children with Infantile Epileptic Spasms Syndrome：A Breakthrough in Precision Medicine for Pediatric Epilepsy

为解决婴儿痉挛综合征（IESS）一线治疗初始反应难以预测的问题，研究人员开展构建预测模型的研究。他们利用临床数据构建并测试模型，结果显示模型有较高准确性等。该模型有助于临床决策，意义重大。

　　婴儿癫痫痉挛综合征（Infantile Epileptic Spasms Syndrome，IESS），曾被称为婴儿痉挛或 West 综合征，是一种与年龄相关的癫痫性脑病，其特征为癫痫痉挛发作，通常在出生后第一年发病，也可能延迟至 24 个月。近年来研究表明，IESS 是幼儿期最常见的癫痫性脑病之一。比如，Coryell 等人的研究发现，在三岁以下的癫痫患者中，超过三分之一被诊断为 IESS；Jonsson 等人的报告指出，在出生后第一年患癫痫的婴儿中，有 50% 后来发展为 IESS。而且，多数受 IESS 影响的儿童会有认知缺陷残留，这凸显了及时干预和控制痉挛对改善神经发育结局的重要性。

然而，IESS 治疗面临诸多挑战。一方面，其治疗的初始疗效差异很大，在 30% - 80% 之间，近期更广泛的研究报告显示初始疗效约为 40%，且长期结果与早期控制痉挛发作密切相关 。另一方面，虽然此前有研究通过分析原始脑电图（EEG）数据等方式来寻找治疗疗效的预测指标，像研究发现枕叶 EEG 记录中 Y - 带的复杂性对治疗反应具有最佳判别性能，δ 带的复杂性可作为总体不良结局的合理预测指标等，但这些方法和观测标记在临床环境中不易获取，往往需要专业工程知识进行深入数据处理。此外，已有的基于临床数据构建的预测模型，要么样本量较小，要么仅对预测不良癫痫结局和不良发育结局有较高的敏感性和特异性，无法全面满足临床需求。

同时，当前 IESS 的一线治疗主要包括激素类药物和氨己烯酸（Vigabatrin，VGB），虽然 2017 年的一项随机对照试验证实早期联合 VGB 和激素治疗可能会显著提高 IESS 的初始控制率，但考虑到 VGB 的副作用，如视野缺损、头颅 MRI 相关成像异常，以及经济因素等，联合治疗的有效性受到一定限制。因此，早期预测 IESS 患儿对单一疗法的反应，对于制定更明智的治疗决策，如选择联合治疗，具有重要意义。并且，建立这样的模型有助于缩小全球 IESS 患儿医疗资源的差距。

为了解决这些问题，来自首都医科大学附属北京友谊医院儿科、解放军总医院第七医学中心儿科等多个机构的研究人员开展了一项研究，旨在构建一个基于临床易获取数据的 IESS 初始疗效预测模型。

研究人员用到的主要关键技术方法如下：

• 数据来源：数据来自之前发表的研究，包含 532 名完成一线单药治疗的 IESS 患儿，这些患儿均进行了全面临床检查以确定病因。
• 模型构建与验证：采用合成少数过采样技术（SMOTE）平衡数据，进行 5 折交叉验证，比较多种机器学习算法，并使用 SHapley Additive exPlanations（SHAP）计算各预测因子的重要性和影响方向。

研究结果如下：

• 参与者特征：532 名患者中，女性 226 名（42.5%），113 名首次癫痫发作类型为非痉挛性，106 名有早发性癫痫发作，57 名（10.7%）为迟发性痉挛，108 名（20.3%）伴有其他类型癫痫发作。在一线治疗方面，420 名（78.9%）接受促肾上腺皮质激素（ACTH）治疗，51 名（9.6%）接受口服皮质类固醇治疗，61 名（11.5%）接受 VGB 治疗。共 160 名患者对一线治疗有初始反应。
• 模型性能：在 5 折交叉验证中，模型的准确率为 0.7836 ± 0.0229，F1 分数为 0.7833 ± 0.0229，曲线下面积（AUC）为 0.8516 ± 0.0165。与其他模型相比，该研究的 XGBoost 模型展示出最高的准确率和 F1 分数，AUC 值表明其性能与表现最佳的模型相似，平均 AUC 高于 0.85。
• 模型可解释性：在 XGBoost 模型的 5 折交叉验证中，平均 SHAP 值大于 0.2 的预测因子始终排在前六位，包括癫痫发作年龄、痉挛发作年龄、治疗前时间（lead time）、MRI 亚型、治疗选择和治疗年龄，这些因素对模型贡献显著。

研究结论和讨论部分指出，该研究构建的预测模型基于临床可获取数据，具有合理的预测能力，模型中的所有预测因子在临床实践中无需二次处理即可获得。这使得儿科神经科医生能够使用该模型预测 IESS 患儿一线治疗反应的有效性，并据此规划或调整治疗方案，例如更早地联合使用第二种一线治疗药物。此外，对于预测为不太可能对各种一线治疗有反应的患者，可提前进入术前评估阶段，减少不必要的医疗程序和经济负担。不过，该研究也存在局限性，如基于回顾性分析存在固有偏倚，部分患者曾在其他医院治疗失败后才来就诊，VGB 治疗患者数量少且数据可能不平衡等。未来，研究人员计划进一步增加样本量、更新模型版本，并开发成可安装的软件工具，同时邀请更多研究人员进行模型预测能力的验证和优化。这项研究为 IESS 的临床治疗提供了新的思路和方法，对改善 IESS 患儿的治疗效果和长期神经发育结局具有重要意义，有望推动儿科癫痫精准医学的发展。