 下丘脑由形态及功能各异的多种神经细胞亚型聚集而成，具有高度异质性，对机体的生 据调查，当前许多传统方法对数百万患有神经疾病和精神疾病(例如抑郁症，成瘾症和慢性疼痛)的患者来说治疗效果并不好，或者说，许多传统的治疗方法很难治愈他们。实际上，大约30%的重度抑郁症患者对任何药物或心理疗法完全没有反应。简而言之，针对这些疾病的许多传统治疗形式可能已达到极限。所以研究人员在想，我们该往哪里走？ 南加州大学(Universityof Southern California, USC)的研究人员将该项研究将发表在《自然生物医学工程》杂志上，该研究为一种有前景的替代方案铺平了道路:个性化的深部脑刺激。这项工作代表了在为整个神经系统和精神疾病实现新疗法方面迈出的重要一步。 图1:输入设计、刺激实验和输入输出建模框架 到目前为止，个性化脑深部刺激的挑战一直是人类大脑本身。精神障碍在每个病人的大脑中表现的不同。同样，每个病人的大脑活动和症状对刺激的反应是否以及如何反应也可能是非常不同的。这使得我们很难知道刺激对特定患者的影响和效果，也很难知道如何随着时间的推移改变刺激的剂量，即其幅度或频率，以适应患者的需要。 研究人员Shanechi和她的团队找到了一种方法，通过开发新的刺激波形并创建新的机器学习模型来预测电刺激会对大脑多个区域的个人大脑活动产生何种影响。他们与纽约大学神经科学教授Bijan Pesaran合作，在实际的大脑刺激实验中证明了该模型的成功。 为此，他们设计了两种工具：一种新颖的电刺激波，用于绘制大脑活动图；一种新的机器学习技术，可以从刺激过程中收集的大脑数据中学习地图。 图2:动态IO模型准确预测脑网络对刺激反应 Shanechi表示：“我们的脑电波随时间随机改变其振幅和频率，使我们能够观察和预测大脑对各种刺激剂量的反应。”就像万能钥匙可以打开任何一扇门一样，该波可以应用于任何人的大脑，并提供有关其对刺激的反应方式的个性化地图。为了检验他们的假设，研究人员将他们的脑电波应用到大脑的四个不同区域。在每一个案例中，他们第一次能够预测跨多个区域的大脑活动结果。 图3:动态IO模型预测脑内多个区域对刺激的反应 图4:IO模型的动态结构对于准确预测至关重要 这意味着医生可能很快就能通过改变刺激的幅度和频率，根据情况和实时地进行个性化的“深部脑刺激”剂量。可以将其视为增加或减少药丸中毫克数的大脑刺激形式。对于患有精神疾病(如无法治疗的抑郁症或焦虑症)的人而言，这一研究意义重大。 Shanechi和她的团队此前已经开发了一些机器学习技术，可以从大脑活动中解码精神障碍的症状，如情绪。现在，他们有了更好地预测刺激如何在个体基础上影响大脑活动的新能力，他们寻求将他们的发现结合起来，为精神障碍的个性化治疗。Shanechi表示：“通过把这两个盒子放在一起，我们希望建立一个闭环脑机接口，通过实时跟踪大脑活动的症状，并通过预测刺激的变化如何改变活动，来调整电刺激治疗的剂量，从而改变这些症状。” 参考： Yang, Y., Qiao, S., Sani, O.G. et al. Modelling and prediction of the dynamic responses of large-scale brain networks during direct electrical stimulation. Nat Biomed Eng 5, 324–345 (2021). https:///10.1038/s41551-020-00666-w scitechdaily |
|
|
