Potentially Pathological Alpha-Pattern as a Variant of Vigilance EEG in Drug-Resistant Epilepsy

Cover Page

Cite item

Abstract

As a result of pathomorphosis affecting the mechanisms of electrical activity generation interictal EEG may show reduced epileptiform changes whereas clinically apparent epileptic seizures may be present. In these cases patterns of dominant alpha activity are sometimes recorded on the scalp. In this study variations of alpha activity in patients with refractory epilepsy are classified. A group of 50 refractory epilepsy patients aged between 20 and 55 years who were submitted to Polenov Russian Scientific Research Institute of Neurosurgery in 2014-2017 was included in this study. They underwent scalp EEG as a part of their presurgical assessment. In 12 cases patterns of potentially pathological alpha activity were observed. Three variations of alpha-patterns were described: 1) alpha-rhythm with decreased regional diversity and a marked synchronization in temporal areas; 2) alpha-rhythm with reduced epileptiform complexes integrated into the spindles, 3) decelerated non-rhythmic alpha activity distorted by the higher frequency components. Distinguished varieties of potentially pathological alpha-activity according to their order here represent gradual functional decline of normal thalamo-cortical interaction. Considering clinical manifestation of drug-resistant epilepsy with frequent seizures in these patients, reported varieties of alpha activity can not be interpreted as Landolt’s syndrome (forced normalization of EEG). Invasive electrocorticographic monitoring demonstrated that bursts of sharpened polyphasic waves coinciding with alpha-rhythm on scalp EEG are consistent with epileptic discharges on the brain cortex surface. This allows to think of these components as correlates of epileptic activity. Therefore, on a number of occasions in patients with epilepsy a dissonance between clinical signs and electroencephalographic patterns recorded during restful wakefulness may be observed, when epileptiform components are absent or reduced to nonspecific complexes.

About the authors

Aleksandr A. Chukhlovin

Russian Polenov Research Neurosurgical Institute

Author for correspondence.
Email: dr.chukhlovin@gmail.com

MD, PhD, Laboratory of Neurophysiological Monitoring

Russian Federation, Saint Petersburg

Mikhail V. Aleksandrov

Russian Polenov Research Neurosurgical Institute

Email: mdoktor@ya.ru

MD, PhD, Dr Med Sci, Professor, Deputy Director, Scientific Research Department of Clinical Neurophysiology and Epileptology

Russian Federation, Saint Petersburg

Sergey A. Lytaev

St Petersburg State Pediatric Medical University, Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Email: iamps2008@mail.ru

MD, PhD, Dr Med Sci, Professor, Head, Department of Human Physiology

Russian Federation, Saint Petersburg

Vugar R. Kasumov

Russian Polenov Research Neurosurgical Institute

Email: vugar24@mail.ru

MD, PhD, Dr Med Sci, Senior researcher, Department of reconstructive-regenerative and functional surgery of injuries and diseases of the central and peripheral nervous system

Russian Federation, Saint Petersburg

Marina E. Pavlovskaya

Russian Polenov Research Neurosurgical Institute

Email: mep120372@gmail.com

Doctor of functional diagnostics, Epileptological center

Russian Federation, Saint Petersburg

Nastasia B. Arkhipova

Federal Almazov North-West Medical Research Center

Email: exeast@gmail.com

Postgraduate Student, Department of Neurosurgery

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Авакян Г.Н. Современная эпилептология. Проблемы и решения // Эпилепсия и пароксизмальные состояния. – 2014. – № 4. – С. 16–24. [Avakjan GN. Issues of modern epileptology. Epilepsija i paroksizmal'nye sostojanija. 2015;(4):16-21. (In Russ.)]
  2. Александров М.В. Механизмы генерации биоэлектрической активности головного мозга: альфа-тета континуум // Вестник клинической нейрофизиологии. – 2016. – № 2. – С. 4–9. [Aleksandrov MV. The mechanisms of the brain bioelectric activity generation: alpha-theta continuum. Vestnik klinicheskoj nejrofiziologii. 2016;(2):4-9. (In Russ.)]
  3. Александров М.В., Чухловин А.А., Павловская М.Е., и др. Электроэнцефалографические признаки детерминантного очага при многоочаговой эпилепсии // Материалы конференции «Эпилептология в системе нейронаук». – СПб., 2015. – С. 38–39. [Aleksandrov MV, Chuhlovin AA, Pavlovskaya ME, et al. Electroencephalographic attributes of dominant focus in multifocal epilepsy. In: “Epileptologija v sisteme nejronauk” (conference proceedings) Saint Petersburg; 2015. P. 38-9. (In Russ.)]
  4. Базанова О.М. Современная интерпретация альфа-активности ЭЭГ // Международный неврологический журнал. – 2011. – № 8. – С. 96–104. [Bazanova OM. Modern interpretation of alpha activity on EEG. Mezhdunarodnyj nevrologicheskij zhurnal. 2011;(8):96-104. (In Russ.)]
  5. Зенков Л.Р., Ронкин М.А. Функциональная диагностика нервных болезней. – М.: Медицина, 1982. [Zenkov LR, Ronkin MA. Functional diagnostics in neuropathology. Moscow: Medicina; 1982. (In Russ.)]
  6. Общая электроэнцефалография. – СПб.: Информационно-издательский учебно-научный центр «Стратегия будущего», 2017. [General ectroen cephalography. Saint Petersburg: Informacionno-izdatel'skij uchebno-nauch nyj centr “Strategija budushhego”, 2017. (In Russ.)]
  7. Современная эпилептология: проблемы и решения. – М.: ООО «Буки-Веди», 2015. [Modern epileptology: challenges and solutions. Moscow: Buki-Vedi; 2015. (In Russ.)]
  8. Amzica F, Lopes da Silva FH. Cellular substrates of brain rhythms. Niedermeyer’s Electroencephalography: Basic Principles, Clinical Applications, and Related Fields. 2011;6:33-63.
  9. Da Silva FL, et al. Epilepsies as dynamical diseases of brain systems: basic models of the transition between normal and epileptic activity. Epilepsia. 2003; 12:72-83. doi: 10.1111/j.0013-9580.2003.12005.x.
  10. Eidelman-Rothman M, Levy J, Feldman R. Alpha oscillations and their impairment in affective and post-traumatic stress disorders. Neuroscience & Biobehav. Reviews. 2016;68:794-815. doi: 10.1016/j.neubiorev.2016.07.005.
  11. Grau-López L, et al. Importance of neuropsychological and clinical features to predict seizure control in medically treated patients with mesial temporal epilepsy and hippocampal sclerosis. Epilepsy & Beha vior. 2017;69:121-5. doi: 10.1016/j.yebeh.2017.01.009.
  12. Hughes SW, Crunelli V. Thalamic mechanisms of EEG alpha rhythms and their pathological implications. The Neuroscientist. 2005;4:357-72. doi: 10.1177/ 1073858405277450.
  13. Ibrahim GM, et al. Dynamic modulation of epileptic high frequency oscillations by the phase of slower cortical rhythms. Experimental Neurology. 2014;251:30-8. doi: 10.1016/j.expneurol.2013.10.019.
  14. Lagarde S, et al. Seizure-onset patterns in focal cortical dysplasia and neurodevelopmental tumors: Relationship with surgical prognosis and neuropathologic subtypes. Epilepsia. 2016;9:1426-35. doi: 10.1111/epi.13464.
  15. Larsson PG, Kostov H. Lower frequency variability in the alpha activity in EEG among patients with epilepsy. Clinical Neurophysiology. 2005;11:2701-6. doi: 10.1016/ j.clinph.2005.07.019.
  16. Lytaev S, Aleksandrov M, Vasilyev S, Arutunyan A. The Predictability of Pharm-EEG in Patients with Long Unconscious Status. Lecture Notes in Computer Scien ce. Foundation of Augmented Cognition. V. 8534. Heidelberg, New York, Dordrecht, London: Springer; 2014. P. 288-95. doi: 10.1007/978-3-319-07527-3_27.
  17. Niedermeyer E. Alpha rhythms as physiological and abnormal phenomena. Int J Psychophysiol. 1997;(1):31-49. doi: 10.1016/S0167-8760(97)00754-X.
  18. Petroff OA, Spencer DD, Goncharova II, Zaveri HP. A comparison of the power spectral density of scalp EEG and subjacent electrocorticograms. Clin Neurophysiol. 2016;127(2):1108-12. doi: 10.1016/j.clinph.2015.08.004.
  19. Schwabedal JTC, et al. Alpha-wave frequency characteristics in health and insomnia during sleep. J Sleep Res. 2016;25:278-86. doi: 10.1111/jsr.12372.
  20. Sherman D, et al. Detection of nonlinear interactions of EEG alpha waves in the brain by a new coherence measure and its application to epilepsy and anti-epileptic drug therapy. Int J Neural Systems. 2011;(2):115-26. doi: 10.1142/S0129065711002754.
  21. Sitnikova E. Thalamo-cortical mechanisms of sleep spindles and spike-wave discharges in rat model of absence epilepsy (a review). Epilepsy Res. 2010;(1):17-26. doi: 10.1016/j.eplepsyres.2009.09.005.
  22. horpe SG, Cannon EN, Fox NA. Spectral and source structural development of mu and alpha rhythms from infancy through adulthood. Clin Neurophysiol. 2016;(1):254-69. doi: 10.1016/j.clinph.2015.03.004.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2017 Chukhlovin A.A., Aleksandrov M.V., Lytaev S.A., Kasumov V.R., Pavlovskaya M.E., Arkhipova N.B.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».