Project

Discipline

Chronobiology; Cortical excitability; Steroid hormones; ElectroEncephaloGraphy; Epilepsy; Optogenetics; Sleep-wake cycle

Lead
L’épilepsie est une maladie fréquente définie par la récurrence spontanée de crises qui semblent survenir de façon aléatoire et représentent une menace constante pour les patients. Récemment, l’utilisation de données longitudinales d’EEG sur des années, nous a permis de montrer de façon statistique que leur survenue n’est en fait pas aléatoire, mais plutôt cyclique. Ce projet explore les mécanismes physiologiques qui pourraient être à la base des cycles dans l’épilepsie.
Lay summary
Contenu et objectifs du travail de recherche Dans une approche translationnelle nous étudions les cycles de crises chez les patients atteints d’épilepsie et dans des modèles d’épilepsie chez la souris. Les enregistrements électro-encéphalographiques (EEG) directement dans le tissu cérébral permet une documentation précise de la survenue des crises et de l’activité épileptique entre les crises. Nous corrélons cette activité cérébrale pathologique avec des cycles hormonaux, le cycle circadien et le cycle veille-sommeil. Les observations faites servent au développement d’algorithmes qui permettront d’anticiper les périodes pendant lesquelles le risque de crise est élevé. Contexte scientifique et social du projet de recherche Aujourd’hui avec l’avènement de l’âge digital et la miniaturisation de l’électronique, l’EEG chronique implanté va jouer un rôle central dans le monitorage de l’épilepsie et la personnalisation de la prise en charge. Avec un accès à une information continue sur leur propre maladie, les patients deviendront les acteurs centraux de la prise en charge.

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Last update: 22.08.2018

Active participation

Active participation

Epilepsy is a common neurological disorder defined by the seemingly random occurrence of seizures. Without the ability to anticipate seizure timing, patients are plagued by constant uncertainty. Clinical observations suggest that Seizure Risk (Sz-risk, the variable probability of a seizure) is not uniform over time but rather influenced by fluctuating, patient-specific factors, including stress, circadian time, sleep-wake cycles, and hormonal changes. Such factors likely determine dynamic Sz-risk by modulating Cortical Excitability (CE) - the variable cortical response to a probing stimulus. Recently, using chronic intracranial EEG for years (cEEG), I studied the timing of thousands of seizures in ambulatory patients, an unprecedented opportunity. I unraveled that Sz-risk and Interictal Epileptiform Activity (IEA, the rate of epilepsy-related transient EEG waveforms) are modulated by well-known circadian rhythms, but also by multidien rhythms (over multiple days). Thus, IEA is a biomarker for Sz-risk over long time-scales, and reflects fluctuating CE. As a logical next step, I propose to characterize systemic influences on Cortical excitability, IEA and Seizure risk. In a translational effort, I will explore two parallel aims in epilepsy patients and a mouse model of seizures. Identifying systemic modulators of CE has groundbreaking potential for novel pharmacological strategies with broad applications to chronic cyclical brain disorders (epilepsy, migraine, mood disorders, etc.). In epilepsy, reliable seizure forecasting remains a major goal that is achievable with modern technology and may enable adjunct therapy targeted to periods of heightened Sz-risk.