Alzheimer e Anestesia: L’EEG Rivela Ciò che i Monitor Standard Nascondono

Ciao a tutti! Oggi voglio parlarvi di qualcosa che mi sta molto a cuore e che tocca un nervo scoperto nel mondo della medicina, in particolare dell’anestesia. Sapete, quando un paziente, specialmente se anziano e con una diagnosi di demenza come l’Alzheimer (AD) o la Demenza Frontotemporale (FTD), deve sottoporsi a un intervento chirurgico in anestesia generale, i rischi aumentano. Uno dei più temuti è il cosiddetto disturbo neurocognitivo postoperatorio (PND), una complicanza seria che può accelerare il declino cognitivo, prolungare la degenza ospedaliera e, nei casi peggiori, aumentare la mortalità. Pensate che negli Stati Uniti, un singolo paziente con PND può costare circa 17.000 dollari in più nel primo anno dopo l’intervento!

Con l’invecchiamento della popolazione, queste situazioni diventeranno sempre più comuni. L’Alzheimer è già la forma più diffusa di demenza, e la FTD è una delle cause principali di demenza a esordio precoce. Quindi, la combinazione “paziente anziano con demenza + anestesia generale” è uno scenario che noi medici ci troveremo ad affrontare sempre più spesso.

Il Monitoraggio EEG: Una Promessa… con dei Limiti

Le società mediche raccomandano l’uso del monitoraggio con elettroencefalogramma (EEG) durante l’anestesia per regolare al meglio la dose dei farmaci, evitando sia sovradosaggi che dosaggi insufficienti. L’idea è ottima: l’EEG registra l’attività elettrica del cervello e potrebbe, in teoria, darci una finestra sullo stato di “fragilità” cerebrale del paziente. Ricerche recenti suggeriscono persino che un EEG di base, fatto prima dell’intervento, possa identificare i pazienti a rischio di PND. L’EEG sta diventando uno strumento sempre più affidabile anche per lo screening di molte forme di demenza.

Ma c’è un “ma”. I sistemi di monitoraggio EEG commerciali che usiamo oggi in sala operatoria si basano su indici processati. In pratica, prendono il segnale EEG grezzo e lo “distillano” in un singolo numero che dovrebbe indicare la “profondità dell’anestesia”. Questi algoritmi, spesso proprietari e diversi tra loro, non sono stati progettati per valutare lo stato cognitivo di base del paziente o per cogliere le sottili alterazioni tipiche di un cervello con demenza.

La Nostra Indagine: Cosa Dice Davvero l’EEG?

Proprio per capire meglio questa discrepanza, mi sono immerso (metaforicamente, s’intende!) nell’analisi di un dataset pubblico (OpenNeuro Dataset ds004504) contenente registrazioni EEG a riposo e ad occhi chiusi di persone sane (gruppo di controllo, Ctrl), pazienti con Alzheimer (AD) e pazienti con Demenza Frontotemporale (FTD).

La cosa interessante è che ci siamo concentrati volutamente sulle registrazioni provenienti dagli elettrodi prefrontali, quelli posizionati sulla fronte, proprio come si fa comunemente durante il monitoraggio anestesiologico. Questo è importante, perché spesso le alterazioni EEG più marcate nella demenza si vedono in altre aree corticali. La nostra scommessa era: riusciremo a vedere differenze significative anche solo guardando dalla “finestra” prefrontale?

Abbiamo analizzato i dati in vari modi:

• Analisi spettrale classica (guardando la potenza delle diverse onde cerebrali, come alfa e theta).
• Un algoritmo più sofisticato (“fitting-oscillationseone-over-f”) per separare le componenti “aperiodiche” (il rumore di fondo del cervello, per così dire) da quelle “periodiche” (le oscillazioni vere e proprie).
• Calcolo degli indici processati usati in anestesia, come l’openibis (un surrogato del famoso indice BIS), l’entropia permutazionale (PeEn), l’entropia spettrale (SpEn) e la frequenza di bordo spettrale (SEF).

Risultati Sorprendenti: L’EEG Grezzo Parla Chiaro, gli Indici Meno

Ebbene, i risultati sono stati illuminanti!

Cosa Mostra l’Analisi Spettrale

L’analisi spettrale “grezza” ha mostrato differenze nette. I controlli sani avevano un rapporto tra potenza alfa e potenza theta (alpha/theta-ratio) significativamente più alto rispetto sia ai pazienti AD che a quelli FTD. In parole povere, il loro cervello a riposo “oscillava” in modo diverso, con più attività nella banda alfa (tipica del rilassamento vigile) rispetto alla banda theta (più legata a stati di sonnolenza o attività cognitiva diversa). Questa differenza era evidente anche guardando solo gli elettrodi prefrontali!

• Controlli vs AD: Rapporto alfa/theta molto più alto nei controlli (AUC: 0.765, P < 0.001).
• Controlli vs FTD: Rapporto alfa/theta molto più alto nei controlli (AUC: 0.779, P = 0.007).

Anche la capacità di identificare un chiaro “picco” di oscillazione nella banda alfa era molto più robusta nei controlli sani rispetto ai gruppi con demenza, sempre analizzando i segnali prefrontali.

Cosa Mostrano gli Indici Processati

E gli indici processati, quelli usati dai monitor commerciali? Qui le cose si complicano. Non abbiamo osservato un trend chiaro e coerente. Certo, qualche differenza qua e là è emersa:

• L’indice openibis prefrontale era leggermente più alto nei pazienti FTD rispetto ai controlli.
• La frequenza di bordo spettrale (SEF) prefrontale era più elevata nei pazienti FTD rispetto a quelli AD.
• Nessuna differenza significativa per l’entropia permutazionale o spettrale a livello prefrontale.

In sostanza, mentre l’analisi diretta delle onde cerebrali (come il rapporto alfa/theta) distingueva abbastanza bene i controlli dai pazienti con demenza, gli indici processati sembravano “appiattire” queste differenze, rendendo più difficile cogliere la vulnerabilità cognitiva di base del paziente. È come se questi indici, focalizzati solo sul distinguere veglia da sonno anestesiologico, perdessero di vista le caratteristiche intrinseche del cervello che stanno monitorando.

Perché Tutto Questo è Importante? Il Rischio del “Taglia Unica”

Questa scoperta ha implicazioni pratiche enormi. Se i monitor che usiamo quotidianamente non riflettono accuratamente le differenze EEG legate alla demenza, rischiamo di prendere decisioni non ottimali. Un cervello “fragile” potrebbe mostrare un EEG che, interpretato dagli indici standard, sembra più “sveglio” (ad esempio, per una ridotta potenza alfa). L’anestesista, cercando di raggiungere il range numerico raccomandato dall’indice, potrebbe essere indotto a somministrare più farmaco del necessario, aumentando proprio il rischio di quelle complicanze postoperatorie (come il PND o la soppressione dell’attività cerebrale detta “burst suppression”) che vorremmo evitare.

Stiamo usando strumenti che potrebbero non essere adatti a una popolazione di pazienti sempre più anziana e con crescenti problemi neurocognitivi. L’approccio “one-size-fits-all” basato su un singolo indice numerico potrebbe non essere sufficiente, o addirittura controproducente, per i cervelli più vulnerabili.

Verso un Monitoraggio Più Intelligente e Personalizzato

La buona notizia è che l’EEG, quello vero, contiene le informazioni che ci servono! Il nostro studio suggerisce che anche un semplice montaggio prefrontale, come quello usato in anestesia, potrebbe diventare uno strumento di screening tecnico per la vulnerabilità cognitiva, se solo analizzassimo i dati in modo più approfondito, andando oltre gli indici attuali.

Immaginate un futuro in cui, prima dell’intervento, un’analisi rapida dell’EEG basale del paziente possa dirci: “Attenzione, questo cervello ha caratteristiche X, Y, Z (es. basso rapporto alfa/theta). Meglio usare un approccio anestesiologico più cauto e personalizzato”. Potremmo, ad esempio, usare induzioni più lente e guidate dall’EEG, titolando i farmaci sulle risposte specifiche di quel cervello, evitando la “burst suppression” e riducendo potenzialmente il rischio di PND.

Limiti dello Studio (Per Onestà Intellettuale)

Come ogni ricerca, anche la nostra ha dei limiti. Abbiamo usato dati registrati in condizioni di riposo, non durante un intervento. Il dataset, seppur prezioso, non conteneva informazioni dettagliate su eventuali farmaci assunti dai pazienti. Gli algoritmi che abbiamo usato per calcolare gli indici sono surrogati, non quelli esatti dei monitor commerciali (che sono segreti industriali). Inoltre, non abbiamo trovato una correlazione diretta tra i parametri EEG e la gravità della demenza misurata con il Mini-Mental State Examination (MMSE), forse a causa del numero limitato di soggetti o della complessità della relazione tra EEG e punteggi clinici.

Conclusioni: Non Sprechiamo il Potenziale dell’EEG

Nonostante i limiti, il messaggio chiave è forte e chiaro: l’Alzheimer e la Demenza Frontotemporale lasciano una “firma” specifica sull’EEG a riposo, rilevabile anche con un montaggio prefrontale simile a quello usato in anestesia. Tuttavia, gli indici processati attualmente impiegati dai monitor commerciali tendono a mascherare queste importanti caratteristiche, focalizzandosi unicamente sulla distinzione tra veglia e sonno indotto dai farmaci.

In un’epoca in cui la sicurezza dei pazienti più fragili è una priorità assoluta, non possiamo permetterci di ignorare le informazioni preziose che l’EEG grezzo può offrirci. È tempo di evolvere oltre il concetto di “profondità dell’anestesia” misurata da un singolo numero e sviluppare approcci di monitoraggio più personalizzati, che tengano conto della vulnerabilità cerebrale individuale. Fallire nell’incorporare il pieno potenziale del monitoraggio EEG intraoperatorio potrebbe essere uno spreco che, semplicemente, non possiamo permetterci.

Fonte: Springer