Las convulsiones neonatales representan un problema neurológico común en los recién nacidos. En particular, aproximadamente el 30 % de los recién nacidos con falta temporal de oxígeno en el cerebro (conocida como encefalopatía hipóxico-isquémica o EHI) tendrán convulsiones. La mayoría de estas convulsiones solo se pueden detectar a través de un electroencefalograma (EEG) y no simplemente a través de la observación clínica, una lección importante que ha dado forma al manejo de los bebés con convulsiones en las últimas dos décadas.

Los recién nacidos con EHI tienen un mayor riesgo de problemas neuroconductuales y epilepsia más adelante en la vida, y es importante detectar y tratar las convulsiones para reducir las lesiones inducidas por las convulsiones, mejorando así los resultados para los recién nacidos con convulsiones tempranas.

Las pautas actuales sugieren que los recién nacidos con EHI se someten a cuatro a cinco días de monitoreo EEG para detectar convulsiones. Sin embargo, este enfoque no siempre es factible, ya que muchos de estos bebés reciben atención en Unidades de Cuidados Intensivos Neonatales (UCIN) que no tienen acceso a EEG continuo. Incluso las UCIN en grandes redes de atención médica a menudo solo tienen recursos de EEG limitados, especialmente porque la interpretación de las lecturas de EEG requiere mucho tiempo para todo el equipo de atención, incluidos médicos y tecnólogos.

Averiguar qué recién nacidos experimentarán convulsiones es complejo, y los intentos anteriores de predecir futuras convulsiones utilizando datos clínicos y de EEG no han arrojado resultados muy precisos.

Predicción con precisión

Para ayudar a abordar estos problemas, Investigadores del Centro de Neurociencias del Hospital Infantil de Filadelfia (CHOP) (EEUU) han desarrollado un modelo de predicción que determina qué bebés recién nacidos tienen probabilidades de experimentar convulsiones en las Unidades de Cuidados Intensivos Neonatales. Los hallazgos fueron publicados por ´The Lancet Digital Health´.

Los investigadores de CHOP utilizaron datos de un formulario de informe de EEG desarrollado recientemente que se usa para todos los EEG para construir modelos de predicción utilizando métodos de aprendizaje automático. "En este estudio, utilizamos datos de los EEG de más de 1.000 recién nacidos para construir modelos para predecir las convulsiones neonatales", explicó la primera autora del estudio, la Dra. Jillian McKee, becaria de epilepsia pediátrica en la División de Neurología y el Programa de Epilepsia Pediátrica de la CORTAR.

Los investigadores construyeron sus modelos de predicción de convulsiones en función de las características estandarizadas de EEG informadas en los registros médicos electrónicos. El estudio retrospectivo encontró que estos modelos podían predecir convulsiones, y particularmente convulsiones en recién nacidos con EHI, con más del 90% de precisión. Los modelos podrían ajustarse para no pasar por alto las convulsiones, con una sensibilidad de hasta el 97 % en la cohorte general y del 100 % entre los recién nacidos con EHI, manteniendo una alta precisión. Los autores indicaron que este es el primer estudio que informa sobre un modelo de predicción de convulsiones basado en informes estandarizados derivados clínicamente. El equipo de estudio ha puesto el modelo a disposición del público como una herramienta en línea.

"Si podemos validar aún más este modelo, podría permitir un uso más específico de los recursos limitados de EEG al reducir el uso de EEG en pacientes de bajo riesgo, lo que hará que la atención de los bebés con problemas neurológicos en la UCIN sea más personalizada y enfocada", indicó el autor del estudio, el Dr. Ingo Helbig, neurólogo pediátrico de la División de Neurología y codirector de la Iniciativa de neurogenética de la epilepsia (ENGIN) en CHOP. "Creemos que la incorporación de este modelo en la práctica clínica en tiempo real podría mejorar en gran medida la calidad y la eficiencia de la atención que brindamos en estos críticos primeros días de vida", añadió.

"Este proyecto indicó que podemos adquirir datos estandarizados de manera eficiente como parte de la práctica clínica para impulsar la investigación que nos permite brindar una mejor atención", señaló, por su parte, el Dr. Nicholas Abend, coautor y director médico senior en el Centro de Neurociencia de CHOP. "Ya estamos utilizando este mismo enfoque para recopilar datos en todos los informes de EEG, miles de visitas de epilepsia a lo largo del tiempo y muchos otros dominios dentro del Centro de Neurociencia, estableciendo así un verdadero sistema de atención médica de aprendizaje", concluyó dicho experto.