Deficiencia intelectual e epilepsia: Imagem cerebral multimodal

Tese de Doutoramento em Biologia Experimental e Biomedicina apresentada ao Instituto de Investigação Interdisciplinar da Universidade de Coimbra.Excitation-inhibition (E-I) balance plays an important role in information processing, neuroplasticity and pathologic conditions. Evidence of E-I imbalance has been reported in a wide array of neuropsychiatric disorders such as autism spectrum disorder (ASD), schizophrenia, neurofibromatosis type 1, depression and attention-deficit/hyperactivity disorder. Of particular interest to us was the currently available evidence of cortical dysfunction in type 2 diabetes patients. Type 2 diabetes mellitus patients are known to have decreased cognitive ability before they develop any evidence of microvascular or macrovascular disease. This could be explained by impaired circuitry and/or E-I balance of certain networks in type 2 diabetes mellitus. It has been reported that patients with type 2 diabetes mellitus have increased levels of GABA in the occipital region in addition to evidence of blood-brain barrier disintegration in such patients. Because of this, type 2 DM was chosen as a disease model to study the possible impacts of the disease on GABAergic system in the occipital region and how that correlate with visual performance. The study of the GABAergic system and its dysfunction in epilepsy is gaining attention for several reasons. First, while GABA is mainly an inhibitory neurotransmitter in the brain it has been shown that it can act as an excitatory neurotransmitter on immature neurons. Second, there is growing evidence of increased GABA concentration in the epileptogenic zone in patients with drug-resistant epilepsy in vivo and ex vivo. Finally, the generation of pathologic and physiologic high frequency oscillations is expected to be related to and maintained by inhibitory postsynaptic potentials that are mediated by GABAA receptors. The second part of this thesis focuses on the study of the GABAergic system in epilepsy patients with drug-resistant disease and how it is related to physiologic or pathologic gamma activity. We chose a cohort of type 2 diabetes mellitus patients who have early diabetic retinopathy. The goal was to assess occipital cortical GABA as a predictor of visual performance in type 2 diabetes mellitus patients. GABA was measured by proton magnetic resonance spectroscopy from the occipital region, and visual performance was assessed in three domains (chromatic, achromatic and speed discrimination). We found for the first-time evidence of achromatic and speed discrimination abnormalities in type 2 diabetes mellitus patients as compared to healthy subjects. Moreover, we reported for the first time a positive correlation between occipital GABA and achromatic/speed discrimination thresholds (higher thresholds mean worse performance). Occipital GABA at baseline was also predictive of visual performance one year later, suggesting that modulating occipital GABA could have a long-term impact on visual performance. The second study to be included in the scope of this thesis focused on BBB permeability in type 2 diabetic patients and its relation to visual performance. The previously mentioned cohort of type 2 DM patients who had evidence of GABAergic dysfunction were included in this subsequent study of BBB integrity. In summary, we showed a relationship between BBB leakage and blood-retinal-barrier leakage, with patients with BRB leakage having higher BBB permeability. Moreover, we showed for the first time that metabolic control is correlated with BBB permeability (poor metabolic control is associated with impaired BBB integrity). Finally, we found that BBB permeability is predictive of visual acuity at baseline, one year and two years later in type 2 diabetics with established BRB leakage. We then moved to study the GABAergic system in a different disease model. In patients with drug resistant epilepsy, we are offered a unique opportunity where we can indirectly measure the function of the GABAergic system by measuring gamma activity with intracranial electroencephalography (EEG). The first study in this disease model focused on physiologic high frequency activity where we tested the relationship between functional topography of high gamma activity and perceptual decision-making. In summary, we found three distinct regional fingerprints of high frequency activity (HFA) in our cohort: a) Lower gamma frequency patterns dominated the anterior semantic ventral object processing, b) low gamma frequency patterns that involve dorsoventral integrating networks, and c) early sensory posterior patterns in the 60 to 250 Hz range. In summary, we show that accurate object recognition/perceptual decision-making is associated with low-gamma frequency activity that has a specific spatiotemporal signature. The second study that belonged to the disease model of drug resistant epilepsy focused on evidence of GABAergic dysfunction in epilepsy and how the modulation of the GABAergic system in the epileptogenic zone affects epileptogenecity and the GABAergic system in other reference brain region (the occipital region). We hypothesized that c-tDCS (cathodal transcranial direct current stimulation) which has an antiepileptic effect would modulate the neurotransmitters responsible for the abnormal and complex local synchrony and abnormal rhythmic activity seen in epilepsy. This is the first study to test for the impact of c-tDCS on physiologic and pathologic gamma activity and to measure GABA, glutamate and glutathione from the epileptogenic zone and occipital region simultaneously after c-tDCS in patients with drug resistant epilepsy. C-tDCS decreased the number of interictal discharges per minute. This was associated with a decrease in GABA concentration in the occipital and epileptogenic zones. We also found that cathodal tDCS stimulation of the epileptogenic zone suppressed grating evoked low gamma activity in the epileptogenic zone and increased it in the distant parieto-occipital regions. In summary, this study provided a window into the mechanism of action of c-tDCS as an antiepileptic and its effects on the GABAergic system and neural oscillatory patterning. In summary, we show that E-I balance is maintained across the different neural networks in a given time frame and alterations in this balance is linked to cognitive impairment and visual performance in type 2 DM, and epileptogenesis in epilepsy patients. Our results also suggest that GABAergic dysfunction in the epileptogenic zone is more than a consequence of epileptogenesis, and could be epileptogenic per se.O equilíbrio entre excitação e inibição tem um papel importante no processamento de informação, na neuroplasticidade e em certas condições patológicas. Um desequilíbrio entre excitação e inibição tem sido referido em várias condições neuropsiquiátricas, tais como na perturbação do espectro do autismo, esquizofrenia, neurofibromatose de tipo 1, depressão e perturbação de hiperatividade e défice de atenção. A evidência desta disfunção cortical também em pessoas com diabetes mellitus tipo 2 revelou-se de particular interesse para nós. Sabe-se que pessoas com diabetes mellitus tipo 2 apresentam uma habilidade cognitiva diminuída antes até do aparecimento de doença micro ou macrovascular. Isto poderá ser explicado por alterações nos circuitos e/ou desequilíbrio entre excitação e inibição em certas redes neuronais. Estudos mostram que pessoas com diabetes mellitus tipo 2 têm concentrações de GABA aumentadas na região occipital, para além da evidência de disfunção da barreira hematoencefálica. Por estes motivos, a diabetes mellitus tipo 2 foi escolhida como modelo para o estudo do impacto da doença no sistema GABAérgico na região occipital e de como isso se relaciona com o desempenho em testes visuais. O estudo do sistema GABAérgico e a sua disfunção na epilepsia tem ganho atenção por vários motivos. Primeiro, apesar do GABA funcionar como neurotransmissor inibitório, tem sido mostrado que este funciona como neurotransmissor excitatório em neurónios imaturos. Segundo, há cada vez maior evidência da concentração aumentada de GABA na zona epileptogénica em pessoas com epilepsia refratária, sugerida por estudos in vivo e ex vivo. Por último, é expectável que as oscilações de alta frequência, quer de origem patológica quer fisiológica, se formem e sejam mantidas por potenciais pós-sinápticos mediados por recetores GABAA. A segunda parte desta tese refere-se ao estudo do sistema GABAérgico em pessoas com epilepsia refratária e como este se relaciona com a atividade fisiológica e patológica de frequências gamma. Neste trabalho foi incluído um grupo de participantes com diabetes mellitus tipo 2 e com retinopatia diabética. O objetivo era avaliar a concentração de GABA no córtex occipital como preditor do desempenho em testes visuais por estes participantes. A concentração de GABA na região occipital foi medida usando a técnica de espectroscopia por ressonância magnética nuclear e o desempenho em testes visuais foi avaliado em três áreas (visão cromática, acromática e discriminação de velocidade). Os resultados mostraram, pela primeira vez, evidência de diferenças na visão acromática e na discriminação de velocidade em participantes com diabetes mellitus tipo 2 quando comparados com participantes saudáveis. Além disso, foi encontrada pela primeira vez uma correlação positiva entre os níveis de GABA no córtex occipital e os limiares de visão acromática e discriminação de velocidade (maiores limiares significam pior desempenho). Os valores de GABA na região occipital também foram preditivos do desemprenho nos testes visuais quer na primeira avaliação, quer um ano depois, sugerindo que a modulação dos níveis de GABA no córtex occipital pode ter um impacto a longo termo no desempenho visual. O segundo trabalho realizado no âmbito desta tese refere-se ao estudo da permeabilidade da barreira hematoencefálica em pessoas com diabetes mellitus tipo 2 e a sua relação com o desempenho nos testes visuais. Os participantes com diabetes e com evidência de disfunção GABAérgica anteriormente referidos foram incluídos no estudo seguinte acerca da integridade da barreira hematoencefálica. Em suma, os resultados mostraram uma relação entre a integridade da barreira hematoencefálica e a integridade da barreira hemato-retiniana, sendo que participantes com maior ruptura da barreira hemato-retiniana apresentavam maior permeabilidade da barreira hematoencefálica. Além disso, os resultados mostraram pela primeira vez que o controlo metabólico está correlacionado com a permeabilidade da barreira hematoencefálica (pior o controlo metabólico associado a diminuição da integridade da barreira). Por último, em participantes com diabetes tipo 2 e ruptura da barreira hemato-retiniana, os resultados mostraram que a permeabilidade da barreira hematoencefálica é preditiva da acuidade visual quer no primeiro teste quer um e dois anos mais tarde em. Em seguida, o sistema GABAérgico foi estudado tendo outra doença como modelo. A função do sistema GABAérgico pode ser avaliada, de forma indireta, a partir da medição da atividade gamma usando eletroencefalografia intracraniana em pessoas com epilepsia refratária. No primeiro trabalho em que usámos a epilepsia refratária como modelo, estudou-se a atividade fisiológica de alta frequência, testando a relação entre a topografia funcional da atividade gamma alta e tomada de decisão percetual. Em suma, encontraram-se três padrões locais distintos dessa atividade de alta frequência neste grupo de participantes: a) domínio de padrões de frequência gamma baixa no processamento semântico em áreas anteriores e no processamento de objetos em áreas ventrais; b) padrões de frequência gamma baixa envolvendo redes dorsoventrais de integração de informação; c) padrões se surgimento inicial em áreas posteriores nas frequências de 60 a 250 Hz. Em suma, os resultados revelam que o reconhecimento de objetos de forma precisa e a tomada de decisão percetual estão associados a frequências gamma baixas com determinadas características espaciotemporais. O segundo trabalho usando a epilepsia refratária como modelo foi estudada a disfunção GABAérgica na epilepsia e como a modulação do sistema GABAérgico na zona epileptogénica afeta a epileptogenicidade e o sistema GABAérgico noutras áreas de referência (a região occipital). Considerando o efeito antiepilético da c-tDCS (estimulação catódica transcraniana por corrente direta), foi colocada a hipótese de que esta estimulação iria modelar os níveis de neurotransmissores responsáveis pela anormal e complexa sincronia local e pela atividade rítmica anormal comum na epilepsia. Este foi o primeiro trabalho a avaliar o impacto da c-tDCS na atividade gamma fisiológica e patológica e a medir GABA, glutamato e glutationa na zona epileptogénica e na região occipital depois da c-tDCS em participantes com epilepsia refratária. A estimulação c-tDCS diminuiu o número de descargas interictais por minuto. Esta redução revelou-se associada a uma diminuição da concentração de GABA na região occipital e na zona epileptogénica. Os resultados mostraram que a estimulação c-tDCS da zona epileptogénica cancelou a atividade gamma baixa tipicamente evocada por estímulos visuais em grelha na zona epileptogénica e aumentou essa atividade em regiões parieto-occipitais mais distantes. Em suma, este trabalho abre uma janela sobre os mecanismos de ação da estimulação c-tDCS como antiepilético e os seus efeitos no sistema GABAérgico e nos padrões de oscilações neuronais. Em síntese, os trabalhos mostram que o equilíbrio entre excitação e inibição é mantido por interação de diferentes redes neuronais numa dada janela temporal e as alterações desse equilíbrio estão associadas a dificuldades cognitivas e ao desempenho em testes visuais em pessoas com diabetes tipo 2 e à epileptogénese em pessoas com epilepsia. Os nossos resultados também sugerem que a disfunção GABAérgica na zona epileptogénica é mais do que uma consequência da epileptogénese, e poderá ser epileptogénica por si

Cortical functional topography of high-frequency gamma activity relates to perceptual decision: an Intracranial study

<div><p>High-frequency activity (HFA) is believed to subserve a functional role in cognition, but these patterns are often not accessible to scalp EEG recordings. Intracranial studies provide a unique opportunity to link the all-encompassing range of high-frequency patterns with holistic perception. We tested whether the functional topography of HFAs (up to 250Hz) is related to perceptual decision-making. Human intracortical data were recorded (6 subjects; >250channels) during an ambiguous object-recognition task. We found a spatial topography of HFAs reflecting processing anterior dorsal and ventral streams, linked to decision independently of the type of processed object/stimulus category. Three distinct regional fingerprints could be identified, with lower gamma frequency patterns (<45Hz) dominating in the anterior semantic ventral object processing and dorsoventral integrating networks and evolving later, during perceptual decision phases, than early sensory posterior patterns (60-250Hz). This suggests that accurate object recognition/perceptual decision-making is related to distinct spatiotemporal signatures in the low gamma frequency range.</p></div

Task timeline: Mooney stimuli (ambiguous black and white shapes) of faces/inverted faces, guitars and scrambled pictures were presented for 250ms.

<p>Subjects had to detect a face (or not) and respond (button press) during the inter-stimulus interval (1900-2150ms). Stimulus order was randomized and the experiment was divided in three runs (100 trials per run) to avoid subject fatigue.</p

Analysis of Power per electrode cluster and condition reveals a temporal pattern of differences in power, with anterior object recognition regions showing increased decision related low frequency activity patterns.

<p>Cluster averaged power is plotted with standard deviation. Notably lower frequency band activation emerges after stimulus offset (decision period) for the more anterior electrodes (“green” and “blue”). Color lines (horizontal panels) represent the three clusters of electrodes. The more posterior channels (“orange” labels) have the main pattern increase at high gamma in contrast to the other locations. Black bars in the plots indicate the significant differences between time-windows (p<0.0065; detailed statistical values are reported in Table A in S1 file). No difference was found across stimuli conditions, suggesting that the observed regional patterns reflect a general object recognition mechanism.</p

Channel clustering analysis of evoked frequency responses to faces.

<p>A) Frequency response of the 0-600ms time window per channel. Black lines: individual channels over all five subjects from the left hemisphere. B) Channel clusters as computed by the semi-automatic iterative channel clustering procedure. The default Kmeans approach with squared Euclidean distance measure was computed (best sum of distances = 6796; cluster 1 blue = 2327; cluster 2 orange = 2274; cluster 3 green = 2195). Channels belonging to the same centroid (bold lines) are marked with the same line color. The locations of these channels are plotted in the results section.</p

The goal of explaining black boxes in EEG seizure prediction is not to explain models' decisions

Abstract Many state‐of‐the‐art methods for seizure prediction, using the electroencephalogram, are based on machine learning models that are black boxes, weakening the trust of clinicians in them for high‐risk decisions. Seizure prediction concerns a multidimensional time‐series problem that performs continuous sliding window analysis and classification. In this work, we make a critical review of which explanations increase trust in models' decisions for predicting seizures. We developed three machine learning methodologies to explore their explainability potential. These contain different levels of model transparency: a logistic regression, an ensemble of 15 support vector machines, and an ensemble of three convolutional neural networks. For each methodology, we evaluated quasi‐prospectively the performance in 40 patients (testing data comprised 2055 hours and 104 seizures). We selected patients with good and poor performance to explain the models' decisions. Then, with grounded theory, we evaluated how these explanations helped specialists (data scientists and clinicians working in epilepsy) to understand the obtained model dynamics. We obtained four lessons for better communication between data scientists and clinicians. We found that the goal of explainability is not to explain the system's decisions but to improve the system itself. Model transparency is not the most significant factor in explaining a model decision for seizure prediction. Even when using intuitive and state‐of‐the‐art features, it is hard to understand brain dynamics and their relationship with the developed models. We achieve an increase in understanding by developing, in parallel, several systems that explicitly deal with signal dynamics changes that help develop a complete problem formulation

Behavioral results.

<p>A) Percentage of responses per stimuli category. *difference between responses per category with p = 0.028. B) Reaction time per stimuli condition. ** p = 0.007. Bars show the group average ± SD (N = 6).</p

The topography of high frequency oscillations.

<p>We found distinct high frequency activity patterns during the ambiguous object recognition/perceptual decision task. The position of the electrodes per subject belonging to each of the clusters were marked as dots (in three distinct colors) in the coregistered brain. These patterns have distinct sources in the brain as represented by the correspondent dots. B) The example TF plots are a group average of all the represented electrodes of that cluster (N = 3 subjects for “blue” labels; N = 4 subjects for “orange” and “green” labels). Data (dB) are presented for the Mooney faces condition but these results could be generalized for the other conditions (see Figure A in <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0186428#pone.0186428.s001" target="_blank">S1 File</a>). The black line segmented “blobs” in the plots depict the TF spectral–temporal patterns which are significant (blue z = -3.12, p<0.0017; orange, z = 3.11, p<0.0018; green, z = 3.09, p<0.0019). The dashed lines mark the start and end of stimulus.</p