Modern Pediatrics. Ukraine. (2023). 8(136): 42-47. doi: 10.15574/SP.2023.136.42
Мірошников О. О.
ДУ «Інститут педіатрії, акушерства і гінекології імені академіка О.М. Лук’янової НАМН України», м. Київ

Для цитування: Мірошников ОО. (2023). Прогнозування ризику розвитку розладів аутистичного спектра в дітей з епілептичними енцефалопатіями. Сучасна педіатрія. Україна. 8(136): 42-47. doi: 10.15574/SP.2023.136.42.
Стаття надійшла до редакції 14.09.2023 р., прийнята до друку 12.12.2023 р.

Прогнозування ризику розвитку розладів аутистичного спектра (РАС) у дітей з епілептичними енцефалопатіями ЕЕ є важливим завданням, що дає змогу визначити найбільш значущі фактори ризику та розробити шляхи їхньої модифікації.
Мета – розробити модель прогнозування ризику розвитку РАС у дітей раннього віку з ЕЕ.
Матеріали та методи. Обстежено 75 дітей віком 0-3 роки з початком епілептичних нападів на першому році життя та клінічними проявами ЕЕ. Визначено найбільш інформативні клінічні, нейрофізіологічні та нейровізуалізаційні показники прогнозування ризику клінічних проявів РАС: вік початку епілептичних нападів, індекс спайк-хвильової активності під час NREM-сну, частоту та амплітуду альфа-ритму, частоту та амплітуду епілептиформної активності, фракційну анізотропію та середній коефіцієнт дифузії в центрі Брока, фракційну анізотропію в центрі Верніке та коліні мозолистого тіла. Застосовано метод множинної лінійної регресії.
Результати. Розроблено модель прогнозування ризику розвитку клінічних проявів РАС у дітей з ЕЕ. Виявлено, що ризик розвитку клінічних проявів РАС зростає зі зниженням віку початку епілептичних нападів, зменшенням частоти та амплітуди альфа-ритму за даними електроенцефалографії (ЕЕГ), збільшенням індексу спайк-хвильової епілептиформної активності, частоти та амплітуди епілептиформної активності за даними ЕЕГ, збільшенням показника фракційної анізотропії в передньому відділі дугоподібного тракту та зниженням середнього коефіцієнта дифузії в ділянці центру Брока, фракційної  анізотропії в центрі Верніке та коліні мозолистого тіла (за даними магнітно-резонансної трактографії).
Висновки. Розроблено регресійну модель прогнозування ризику клінічних проявів РАС у дітей з ЕЕ з розрахованою середньою похибкою апроксимації 13,2% та коефіцієнтом детермінації – 0,74, яку рекомендовано для застосування у клінічні практиці з метою формування груп дітей високого ризику РАС. Такі діти вимагають подальшого динамічного спостереження та раннього втручання фахівцями мультидисциплінарної команди для своєчасного виявлення та корекції симптомів РАС.
Дослідження виконано відповідно до принципів Гельсінської декларації. Протокол дослідження ухвалено Локальним етичним комітетом зазначеної в роботі установи. На проведення досліджень отримано інформовану згоду батьків дітей.
Автор заявляє про відсутність конфлікту інтересів.
Ключові слова: діти, епілептичні енцефалопатії, розлади аутистичного спектру, прогнозування, електроенцефалографія, магнітно-резонансна трактографія.

ЛІТЕРАТУРА

1. Aoki Y, Abe O, Nippashi Y, Yamasue H. (2013). Comparison of white matter integrity between autism spectrum disorder subjects and typically developing individuals: a meta-analysis of diffusion tensor imaging tractography studies. Molecular autism. 4(1): 25. https://doi.org/10.1186/2040-2392-4-25; PMid:23876131 PMCid:PMC3726469

2. Berg AT, Berkovic SF, Brodie MJ, Buchhalter J, Cross JH, van Emde Boas W et al. (2010). Revised terminology and concepts for organization of seizures and epilepsy: Report of the ILAE Commission on Classification and Terminology. Epilepsia. 51: 676-685. https://doi.org/10.1111/j.1528-1167.2010.02522.x; PMid:20196795

3. Cheung C, Chua SE, Cheung V, Khong PL, Tai KS, Wong TK et al. (2009). White matter fractional anisotrophy differences and correlates of diagnostic symptoms in autism. Journal of child psychology and psychiatry, and allied disciplines. 50 (9): 1102-1112. https://doi.org/10.1111/j.1469-7610.2009.02086.x; PMid:19490309

4. Fisher RS, Scharfman HE, de Curtis M. (2014). How can we identify ictal and interictal abnormal activity? Advances in experimental medicine and biology. 813: 3-23. https://doi.org/10.1007/978-94-017-8914-1_1; PMid:25012363 PMCid:PMC4375749

5. Hrdlicka M, Sanda J, Urbanek T, Kudr M, Dudova I, Kickova S et al. (2019). Diffusion Tensor Imaging And Tractography In Autistic, Dysphasic, And Healthy Control Children. Neuropsychiatric disease and treatment. 15: 2843-2852. https://doi.org/10.2147/NDT.S219545; PMid:31632032 PMCid:PMC6781738

6. Кирилова ЛГ, Мірошников ОО. (2016). Дослідження розмірів мозолистого тіла в дітей з розладами аутистичного спектра. Міжнародний неврологічний журнал. 6: 20-27.

7. Кирилова ЛГ, Мірошников ОО. (2022). Клінічна оцінка ефективності нейропротекторної терапії в дітей з порушеннями мовленнєвого й когнітивного розвитку. Міжнародний неврологічний журнал. 18 (4): 17-23. https://doi.org/10.22141/2224-0713.18.4.2022.954.

8. Lee BH, Smith T, Paciorkowski AR. (2015). Autism spectrum disorder and epilepsy: Disorders with a shared biology. Epilepsy & behavior : E&B. 47: 191-201. https://doi.org/10.1016/j.yebeh.2015.03.017; PMid:25900226 PMCid:PMC4475437

9. Parisi P, Spalice A, Nicita F, Papetti L, Ursitti F, Verrotti A et al. (2010). "Epileptic encephalopathy" of infancy and childhood: electro-clinical pictures and recent understandings. Current neuropharmacology. 8 (4): 409-421. https://doi.org/10.2174/157015910793358196; PMid:21629447 PMCid:PMC3080596

10. Shaikh Z, Torres A, Takeoka M. (2019). Neuroimaging in Pediatric Epilepsy. Brain sciences. 9 (8): 190. https://doi.org/10.3390/brainsci9080190; PMid:31394851 PMCid:PMC6721420

11. Srivastava S, Sahin M. (2017). Autism spectrum disorder and epileptic encephalopathy: common causes, many questions. Journal of neurodevelopmental disorders. 9: 23. https://doi.org/10.1186/s11689-017-9202-0; PMid:28649286 PMCid:PMC5481888

12. Stafstrom CE, Kossoff EM. (2016). Epileptic Encephalopathy in Infants and Children. Epilepsy currents. 16 (4): 273-279. https://doi.org/10.5698/1535-7511-16.4.273; PMid:27582673 PMCid:PMC4988066

13. Stenshorne I, Syvertsen M, Ramm-Pettersen A, Henning S, Weatherup E, Bjørnstad A et al. (2022). Monogenic developmental and epileptic encephalopathies of infancy and childhood, a population cohort from Norway. Frontiers in pediatrics. 10: 965282. https://doi.org/10.3389/fped.2022.965282; PMid:35979408 PMCid:PMC9376386

14. Thomas RP, Milan S, Naigles L, Robins DL, Barton ML, Adamson LB, Fein DA. (2022). Symptoms of autism spectrum disorder and developmental delay in children with low mental age. The Clinical neuropsychologist. 36 (5): 1028-1048. https://doi.org/10.1080/13854046.2021.1998634; PMid:34762009 PMCid:PMC9210070

15. Ashmawi NS, Hammoda MA. (2022). Early Prediction and Evaluation of Risk of Autism Spectrum Disorders. Cureus, 14(3), e23465. https://doi.org/10.7759/cureus.23465

16. Tuchman R, Moshé SL, Rapin I. (2009). Convulsing toward the pathophysiology of autism. Brain & development. 31(2): 95-103. https://doi.org/10.1016/j.braindev.2008.09.009; PMid:19006654 PMCid:PMC2734903

17. Allen LA, Harper RM, Vos SB, Scott CA, Lacuey N, Vilella L et al. (2020). Peri-ictal hypoxia is related to extent of regional brain volume loss accompanying generalized tonic-clonic seizures. Epilepsia. 61(8): 1570-1580. https://doi.org/10.1111/epi.16615; PMid:32683693 PMCid:PMC7496610

18. Hrdlicka M, Sanda J, Urbanek T, Kudr M, Dudova I, Kickova S et al. (2019). Diffusion Tensor Imaging And Tractography In Autistic, Dysphasic, And Healthy Control Children. Neuropsychiatric disease and treatment. 15: 2843-2852. https://doi.org/10.2147/NDT.S219545; PMid:31632032 PMCid:PMC6781738