dc.description.abstract |
Epilepsi dünyada inmeden sonra ikinci en yaygın nörolojik hastalıktır. Sağlık ve takip sistemleri gelişmiş ülkelerde dahi epileptik hastaların % 20-25'inde uygun ve güncel tedavi yaklaşımlarına rağmen nöbetler kontrol edilemez. Bu hastalarda genelde ise tüm epileptik hastalarda nöbetin önceden klinik ve/veya elektrofizyolojik ipuçları ile tahmin edilmesi düşüncesi heyecan vericidir ve bununla ilgili araştırmalar birkaç on yıldır artarak devam etmektedir. Temel amaç bir erken uyarı yöntemi ile gelecek nöbetin engellenmesidir. Nöbetin hafif geçirilmesi veya istenilen ortamda geçirilmesi de tedavi planlamasında önemlidir. Bizde beyin dalgaları üzerinden nöbet tahmininde önemli olduğunu düşündüğümüz EEG'deki diken dalgaların elektriksel niceliğini ve nasıl jeneralize olduğunu, elektriksel olarak jeneralizasyon öncesi özel bir örüntü ortaya koyup koymadıklarını inceledik. Bu amaçla değişik elektriksel algoritmalar uyguladık. Çalışmamızın sonucunda; Öncelikle içerisinde dikenlerin olduğu EEG işaretinin zaman-frekans karakteristiğini ortaya koyduk ve nöbet anına yaklaştıkça işaretin içerdiği enerji miktarının yavaş yavaş düşüş gösterdiğini, bu düşüşün özellikle belirli kayıt bölgelerinde daha fazla olduğunu saptadık. Kayıt bölgeleri arasında zamansal ve uzaysal faz ve enerji sekronizasyon endeksinin de düştüğünü gözledik. Kayıt bölgeleri arasındaki EEG işaretinin faz ve enerji senkronizasyondaki düşme eğilimlerinin, nöbete yol açmayan dikenlerin kısmi veya tam jeneralize olmaları halinden önce ortaya çıktığını tespit ettik. Ancak diken jeneralizasyonundan önce, 0.2 ve altına düşen senkronizasyon endeksi değerinin nöbete yol açmayan diken jeneralizisyonundan hemen sonra eski değerine, 0.4-0.5 civarına tekrar çıktığını saptadık. Epileptik EEG'de görülen üstte anlatılan karakteristik yapıya epileptik olmayan bir EEG'de rastlamadık. Yani epileptik olmayan EEG'de böyle bir düşüş yoktu ve enerji senkronizasyon endeksi hiç bir zaman 0.2 değerinin altına düşmüyordu. Beyni bir elektromanyetik sistem olarak kabul ederek, sistemsel olarak çalışmamızda elde ettiğimiz bu bulgulardan EEG'de görülen dikenleri, sistemdeki küçük ve/veya büyük ölçekli anormal yapıların sistemin işlevsel yapısına etkisini engellemeye dönük kontrol mekanizmasının (eksitasyon veya inhibisyon şeklinde) bir yansıması olarak yorumladık. bir diğer deyişle beyin bir elektromanyetik sistem olarak düşünüldüğünde dikeni, beyinde her enerji azalmasında enerji sağlayan mekanizmaların devreye sokularak işlevlerin sürdürülme çabasının bir karşılığı, bir göstergesi olarak yorumladık? Acaba beyin, işlevlerinin sağlıklı bir şekilde sürdürebilmesi için gerekli enerji kaynaklarının sağlanamadığı ya da enerji ihtiyacının birdenbire arttığı durumlarda, kontrol mekanizmalarının devreye girmesi ile, enerjinin sisteme girişini çok hızlıca (turbo) sağlamak için bir düzeltme hareketi mi yapmaktadır? Biz dikeni bunun bir yansıması, bir göstergesi olarak düşündük. Dikenin böyle bir işlevin karşılığı olduğu düşünülürse, nöbet deşarjı için de şöyle bir önermede bulunulabilir: Birincil kontrol mekanizmasının yetersiz kaldığı durumda, daha şiddetli ve yıkıcı bir düzeltme çabası. Sonuçta dikenin, EEG ile nöbet tahmin algoritmalarında yeniden ve daha ayrıntılı bir şekilde dikkate alınması gerektiğini düşünüyoruz. |
tr_TR |