这项工作代表着在实现一系列神经和精神疾病的新疗法方面向前迈出了一大步。(图片来源:Cornelia Li)
数百万患有抑郁症、毒瘾和慢性疼痛等神经和精神疾病的患者对治疗有抗药性。事实上，大约30%的重度抑郁症患者对这种药物完全没有反应任何药物或心理治疗。简单地说，许多治疗这些疾病的传统形式可能已经达到了极限。我们将何去何从?
本周发表于自然生物医学工程由南加州大学维特比电子和计算机工程早期职业主席Maryam Shanechi, Andrew和Erna Viterbi领导，为有前途的替代方案铺平了道路:个性化的深度大脑刺激。bob国际首页登录这项工作代表着在实现一系列神经和精神疾病的新疗法方面向前迈出了一大步。
到目前为止，个性化深度脑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不同。同样，每个病人的大脑活动和他们的症状是否以及如何对刺激做出反应也可能非常不同。这使得很难知道刺激对特定患者的影响，也很难知道如何随着时间的推移改变刺激的剂量——即它的振幅或频率——以适应患者的需要。
Shanechi她的团队已经找到了一种方法，通过开发新的刺激波形和创建新的机器学习模型，来预测电刺激会对个人大脑多个区域的大脑活动产生什么影响。他们与纽约大学神经科学教授比扬·佩萨兰(Bijan Pesaran)合作，在实际的大脑刺激实验中证明了该模型的成功。
为了实现这一目标，他们设计了两种工具:一种用于绘制大脑活动的新型电刺激波;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。Shanechi说:“我们的脑电波，它的振幅和频率随时间随机变化，使我们能够看到并预测大脑对大范围刺激剂量的反应。”就像万能钥匙可以打开任何门一样，这种波可以应用于任何个人的大脑，并提供一个个性化的大脑对刺激的反应地图。为了验证他们的假设，研究人员将他们的电波应用于大脑的四个不同区域。在每一种情况下，他们都能够首次预测多个区域的大脑活动结果。
这意味着，医生可能很快就能通过改变刺激的振幅和频率，根据具体情况实时定制个性化的深度脑刺激“剂量”。可以把它想象成增加或减少药片中的毫克数的大脑刺激版本。对于患有难治性抑郁症或焦虑症等精神疾病的人来说，这一研究结果意义重大。
Shanechi和她的团队此前开发了机器学习技术，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人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，针对精神障碍进行个性化治疗。Shanechi说:“通过把这两个盒子放在一起，我们希望建立闭环脑机接口，根据大脑活动实时跟踪症状，并预测刺激的变化如何改变活动，从而改变这些症状，从而调整电刺激治疗的剂量。”
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作者:该研究的作者是Yang Yuxiao, Qiao Shaoyu, Omid G. Sani, J. Isaac Sedillo, Breonna Ferrentino, Bijan Pesaran和Maryam M. Shanechi。
出版于2021年2月1日
最后更新于2021年2月1日
