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Caractérisation électro-clinique des convulsions fébriles et risque d’épilepsie
Environ 2-3% d’enfants avec convulsions fébriles (CF) développent une épilepsie, mais les outils cliniques existants ne permettent pas d’identifier les enfants susceptibles de développer une épilepsie post-convulsion fébrile. Des études ont mis en évidence des anomalies d’EEG quantifiée, et plus particulièrement en réponse à la stimulation lumineuse intermittente (SLI), chez des patients épileptiques. Aucune étude n’a analysé ces paramètres chez l’enfant avec CF et il importe de déterminer s’ils sont utiles pour évaluer le pronostic des CF.
Les objectifs de ce programme de recherche étaient d’identifier, d’une part, des facteurs de risque cliniques qui déterminent le développement de l’épilepsie après des CF et, d’autre part, des marqueurs électrophysiologiques quantitatifs qui différencieraient les enfants avec CF des témoins et pourraient aider à évaluer leur pronostic.
Afin de répondre à notre premier objectif, nous avons analysé les dossiers de 482 enfants avec CF, âgés de 3 mois à 6 ans. En utilisant des statistiques de survie, nous avons décrit les facteurs de risque pour développer une épilepsie partielle (antécédents prénataux, retard de développement, CF prolongées et focales) et généralisée (antécédents familiaux d’épilepsie, CF récurrentes et après l’âge de 4 ans). De plus, nous avons identifié trois phénotypes cliniques distincts ayant un pronostic différent : (i) CF simples avec des antécédents familiaux de CF et sans risque d’épilepsie ultérieure; (ii) CF récurrentes avec des antécédents familiaux d’épilepsie et un risque d’épilepsie généralisée; (iii) CF focales avec des antécédents familiaux d’épilepsie et un risque d’épilepsie partielle.
Afin de répondre à notre deuxième objectif, nous avons d’abord analysé les potentiels visuels steady-state (PEVSS) évoqués par la SLI (5, 7,5, 10 et 12,5 Hz) en fonction de l’âge. Le tracé EEG de haute densité (128 canaux) a été enregistré chez 61 enfants âgés entre 6 mois et 16 ans et 8 adultes normaux. Nous rapportons un développement topographique différent de l’alignement de phase des composantes des PEVSS de basses (5-15 Hz) et de hautes (30-50 Hz) fréquences. Ainsi, l’alignement de phase des composantes de basses fréquences augmente en fonction de l’âge seulement au niveau des régions occipitale et frontale. Par contre, les composantes de hautes fréquences augmentent au niveau de toutes les régions cérébrales.
Puis, en utilisant cette même méthodologie, nous avons investigué si les enfants avec CF présentent des anomalies des composantes gamma (50-100 Hz) des PEVSS auprès de 12 cas de CF, 5 frères et sœurs des enfants avec CF et 15 témoins entre 6 mois et 3 ans. Nous montrons une augmentation de la magnitude et de l’alignement de phase des composantes gamma des PEVSS chez les enfants avec CF comparés au groupe témoin et à la fratrie.
Ces travaux ont permis d’identifier des phénotypes électro-cliniques d’intérêt qui différencient les enfants avec CF des enfants témoins et de leur fratrie. L’étape suivante sera de vérifier s’il y a une association entre les anomalies retrouvées, la présentation clinique et le pronostic des CF. Cela pourrait éventuellement aider à identifier les enfants à haut risque de développer une épilepsie et permettre l’institution d’un traitement neuroprotecteur précoce.The incidence of epilepsy in children with febrile seizures (FS) varies from 2 to 3%, but available clinical tools do not allow the identification of those children who will later develop epilepsy. Evidences have shown quantitative EEG abnormalities, more particularly revealed by intermittent photic stimulation (IPS), in patients with epilepsy. No studies have yet examined quantitative EEG parameters in children with FS. It is not known either whether they can be relevant to the evaluation of FSs prognosis.
The objectives of this research program were to identify, first, clinical risk factors for developing epilepsy after FS and, second, to determine quantitative EEG markers that differentiate FS patients from normal controls and may aid to evaluate their prognosis.
In order to meet our first objective, we reviewed the charts of 482 children with FS, aged 3 months to 6 years. Using survival statistics, we described risk factors for developing partial (prenatal antecedents, developmental delay, prolonged and focal FS) and generalized (family history of epilepsy, recurrent FS and FS after the age of 4 years) epilepsy after FS. In addition, we identified several distinct clinical phenotypes related to the prognosis of FS: (i) simple FS with a family history of FS, not related to a subsequent epilepsy, (ii) recurrent FS with a family history of epilepsy and an increased risk of generalised epilepsy and (iii) focal FS with a family history of epilepsy and an increased risk of partial epilepsy.
In order to meet our second objective, we analyzed the steady-state visual potentials (SSVEP) evoked by IPS (5, 7.5, 10 and 12.5 Hz) as a function of age. The high density EEG (128 channels) was recorded in 61 normal children between 6 months and 16 years of age and 8 adults. We showed different topographical development of low (5-15 Hz) and high (30-50 Hz) frequency SSVEP components phase alignment. Thus, low frequency phase alignment increased with age only over the frontal and occipital regions, whereas high frequency phase alignment increased over all cerebral regions.
Then, using the same methodology, we investigated whether children with FS show abnormalities of gamma frequency SSVEP components. We show an increase of both magnitude and phase alignment of the gamma frequency SSVEP components in 12 FS patients compared to 5 siblings of FS patients and 15 control children between 6 and 36 months of age.
This study has identified distinct electro-clinical phenotypes that differentiate FS patients from the group of siblings and controls. Future studies should investigate whether detected abnormalities are associated with the clinical presentation of FS and their prognosis. This could help identify children with FSs who will later develop epilepsy and would eventually allow the institution of an early neuroprotective treatment
Interplay of brain structure and function in neonatal congenital heart disease
Objective: To evaluate whether structural and microstructural brain abnormalities in neonates with congenital heart disease (CHD) correlate with neuronal network dysfunction measured by analysis of EEG connectivity. Methods: We studied a prospective cohort of 20 neonates with CHD who underwent continuous EEG monitoring before surgery to assess functional brain maturation and network connectivity, structural magnetic resonance imaging (MRI) to determine the presence of brain injury and structural brain development, and diffusion tensor MRI to assess brain microstructural development. Results: Neonates with MRI brain injury and delayed structural and microstructural brain development demonstrated significantly stronger high-frequency (beta and gamma frequency band) connectivity. Furthermore, neonates with delayed microstructural brain development demonstrated significantly weaker low-frequency (delta, theta, alpha frequency band) connectivity. Neonates with brain injury also displayed delayed functional maturation of EEG background activity, characterized by greater background discontinuity. Interpretation: These data provide new evidence that early structural and microstructural developmental brain abnormalities can have immediate functional consequences that manifest as characteristic alterations of neuronal network connectivity. Such early perturbations of developing neuronal networks, if sustained, may be responsible for the persistent neurocognitive impairment prevalent in adolescent survivors of CHD. These foundational insights into the complex interplay between evolving brain structure and function may have relevance for a wide spectrum of neurological disorders manifesting early developmental brain injury