《Journal of Clinical Gastroenterology》：Linking New Onset Epilepsy Risk-of-Relapse to EEG Connectivity and Microstates
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本研究通过分析新发癫痫（NOE）患者治疗前脑电图（EEG）的连接性（wPLI）和微状态（Microstates）特征，发现复发组（SZ-REL）在delta、theta频段连接性降低而alpha频段升高，且微状态C的全局解释方差（GEV）显著高于无复发组（SZ-FREE）。这些EEG生物标志物有望为抗癫痫药物（ASM）疗效提供早期预测，推动精准医疗发展。
目的
抗癫痫药物（ASM）是新发癫痫（NOE）的一线治疗方案，可使70%-80%患者实现发作控制。早期识别药物应答性对避免复发至关重要，但目前缺乏可靠的生物标志物。本研究旨在通过分析治疗前EEG的脑连接性（基于加权相位滞后指数wPLI）和微状态特征，比较药物应答者（SZ-FREE）与复发者（SZ-REL）的差异，探索其与治疗反应的关联。
方法
纳入62例首次癫痫发作后、ASM治疗前完成EEG检查的局灶性癫痫患者。EEG信号经预处理（带通滤波1-40 Hz、独立成分分析去噪、平均参考）后，通过eLORETA源定位计算9对脑区间的连接性，分析delta（1-4 Hz）、theta（5-7 Hz）、alpha（8-12 Hz）、beta（13-30 Hz）、gamma（31-40 Hz）频段的wPLI值。微状态分析采用Pycrostates工具箱，提取四类微状态图（A、B、C、D）的全局解释方差（GEV）、出现频率及平均持续时间。采用线性混合模型检验组间差异，事后检验使用错误发现率（FDR）校正。
结果
6个月随访中，51例（82.2%）患者无复发（SZ-FREE），11例（17.7%）复发（SZ-REL）。两组在年龄、性别、癫痫类型、EEG痫样放电等临床特征上无显著差异。连接性分析显示，频段与组别存在显著交互作用（P<0.001）。事后检验表明，SZ-REL组delta（P=0.006）和theta（P=0.012）连接性显著降低，而alpha连接性显著升高（P<0.001）。微状态分析中，SZ-REL组微状态C的GEV显著高于SZ-FREE组（P=0.021），微状态A的出现频率显著降低（P=0.031），微状态D在SZ-FREE组有增多趋势（P=0.064）。微状态平均持续时间无组间差异。
讨论
本研究首次揭示治疗前EEG连接性与微状态特征可区分新发癫痫的药物应答趋势。SZ-REL组delta/theta连接性降低可能反映癫痫网络活动强度不足，导致ASM靶向性减弱；alpha连接性升高或提示默认模式网络异常，与慢性癫痫研究一致。微状态C（与突显网络相关）的GEV升高进一步支持癫痫网络广泛受累假说。这些发现为早期识别高危患者、调整治疗策略（如加强随访、提高剂量或提前评估手术）提供了潜在电生理依据。局限性包括样本量较小、未完全排除神经活性药物影响，未来需扩大样本验证。
结论
首次癫痫发作后24小时内记录的EEG连接性与微状态参数，蕴含预测ASM应答性的关键信息，有望成为新发癫痫精准治疗的新型生物标志物。
