Исследование, которое будет опубликовано в журнале Nature Biomedical Engineering под руководством Марьям Шанечи, заведующей кафедрой Эндрю и Эрны Витерби в области электротехники и вычислительной техники инженерной школы Университета Калифорнии в Витерби, открывает путь к многообещающей альтернативе: персонализированная глубокая стимуляция мозга. Работа представляет собой важный шаг вперед в создании новых методов лечения целого ряда неврологических и психических расстройств.
До сих пор проблемой персонализированной глубокой стимуляции мозга был сам человеческий мозг.
Психические расстройства могут проявляться в мозгу каждого пациента по-разному. Точно так же, будет ли и как активность мозга каждого пациента и его симптомы будут реагировать на стимуляцию, может быть очень разным.
Это затрудняет понимание эффекта стимуляции у конкретного пациента или того, как изменить дозу стимуляции, то есть ее амплитуду или частоту, с течением времени, чтобы адаптировать ее к потребностям пациента.
Шанечи и ее команда нашли способ предсказать, какое влияние электрическая стимуляция окажет на активность мозга человека в нескольких областях мозга, разработав новые формы волн стимуляции и создав новые модели машинного обучения. Они продемонстрировали успех модели в реальных экспериментах по стимуляции мозга в сотрудничестве с Биджаном Песараном, профессором нейронных наук Нью-Йоркского университета.
Для этого они разработали два инструмента: новую волну электростимуляции для отображения активности мозга; и новые методы машинного обучения, которые изучают карту на основе данных мозга, собранных во время стимуляции. «Наша волна, которая случайным образом меняет свою амплитуду и частоту во времени, позволила нам увидеть и предсказать, как мозг реагирует на широкий диапазон доз стимуляции», – сказал Шанечи.
Подобно тому, как отмычкой можно открыть любую дверь, волна может быть применена к мозгу любого человека и предоставить персонализированную карту того, как он реагирует на стимуляцию. Чтобы проверить свою гипотезу, исследователи применили свою волну к четырем различным областям мозга. В каждом случае они впервые смогли предсказать результат по активности мозга в нескольких регионах.
Это означает, что вскоре врачи смогут персонализировать «дозу» глубокой стимуляции мозга для каждого конкретного случая и в режиме реального времени, изменяя амплитуду и частоту стимуляции. Думайте об этом как об увеличении или уменьшении количества миллиграммов в таблетке для стимуляции мозга. Для людей, страдающих психическими расстройствами, такими как резистентная к лечению депрессия или тревога, последствия огромны.
Шанечи и ее команда ранее разработали методы машинного обучения для декодирования симптомов психических расстройств, таких как настроение, по активности мозга. Теперь, благодаря своей новой способности лучше прогнозировать, как стимуляция влияет на активность мозга на индивидуальной основе, они стремятся объединить свои выводы для создания индивидуализированных методов лечения психических расстройств. «Объединив эти две коробки, мы надеемся создать замкнутые интерфейсы мозг-машина, которые регулируют дозу электростимуляционной терапии, отслеживая симптомы в режиме реального времени на основе активности мозга и прогнозируя, как изменение стимуляции может изменить активность. и, следовательно, эти симптомы ", – сказал Шанечи.