Cues for seizure timing

Abstract

The cyclical organization of seizures in epilepsy has been described since antiquity. However, historical explanations for seizure cycles—based on celestial, hormonal, and environmental factors—have only recently become testable with the advent of chronic electroencephalography (cEEG) and modern statistical techniques. Here, factors purported over millennia to influence seizure timing are viewed through a contemporary lens. We discuss the emerging concept that seizures are organized over multiple timescales, each involving differential influences of external and endogenous rhythm generators. Leveraging large cEEG datasets and circular statistics appropriate for cyclical phenomena, we present new evidence for circadian (day‐night), multidien (multi‐day), and circannual (about‐yearly) variation in seizure activity. Modulation of seizure timing by multiscale temporal variables has implications for diagnosis and therapy in clinical epilepsy. Uncovering the mechanistic basis for seizure cycles, particularly the factors that govern multidien periodicity, will be a major focus of future work.

Cycles of self-reported seizure likelihood correspond to yield of diagnostic epilepsy monitoring

“…Currently, causes of multi-day cycles of seizure likelihood are not understood, although candidate factors include catamenial cycles for women 35 , and possibly other hormonal factors 36,37 . Behavioral and environmental factors may also play a role, including seasonal changes and weather conditions, sleep quality, diet, exercise and stress (see 26 for a recent review). Psychogenic non-epileptic seizures (PNES) are linked to psychiatric comorbidities including post-traumatic stress, anxiety and depressive disorders 38 , which may show similar modulating factors as multi-day epileptic rhythms.…”

“…On the other hand, longer, multi-day cycles also modulate seizure likelihood, and are well documented across human 20–23 and animal 24,25 studies. These multi-day rhythms have time scales over weekly, monthly and even longer seasonal or annual periodicities, and are specific to the individual 26,27 . The causes of multi-day seizure cycles remain unclear, although there appears to be no link to gender, epilepsy syndrome or seizure type 21,22,28 .…”

Wearables bei Epilepsien

“…In dieser Studie mit 69 Patienten, an denen multimodale Messungen mittels eines Handgelenkssensors durchgeführt wurden, war bei 43 % der Patienten die Vorhersagewahrscheinlichkeit für künftige Anfälle besser als Zufall [51]. Über die Vorhersage unmittelbar bevorstehender Anfälle hinaus kann die kontinuierliche Erfassung und Auswertung von epilepsie-und anfallsbezogenen Daten auch individuelle Zyklen und Rhythmen identifizieren, in denen epileptische Anfälle bevorzugt oder ausschließlich auftreten [52,53]. Solche Zyklen können sich auf Stunden (z.…”

“…B. alle 7 Tage), Wochen (alle 2 oder 4 Wochen) oder viele Monate (z. B. alle 3-6 Monate) beziehen [52]. Das Wissen um solche Zyklen ermöglicht zum einen Vorsorgemaßnahmen und die Etablierung individueller Therapieanpassungen (Chronopharmakotherapie) [54][55][56].…”

“…Erst die Validierung solcher Technologien nach höchsten Gütekriterien auch unter nicht kontrollierten Bedingungen (Phase 4-Studie nach [12]) wird den zuverlässigen Einsatz im häuslichen Umfeld und in Einrichtungen, aber auch in randomisierten klinischen Studien zur Wirksamkeitsprüfung von Medikamenten, implantierten Neurostimulation-Systemen und epilepsiechirurgischen Eingriffen erlauben. Eine objektive, automatisierte Zählung über einen längeren Zeitraum könnte auch neue Erkenntnisse zu individuellen zyklischen Mustern epileptischer Anfälle liefern und chronopharmakologische Therapieansätze ermöglichen [52,[54][55][56]. Die unmittelbare Kopplung von Detektions-und Vorhersagetechnologien mit Interventionsmöglichkeiten in einer Closed-Loop könnte auch beginnende Anfälle unterbrechen, wie es bereits bspw.…”