외과의사들은 환자 발작의 원인을 찾기 위해 전체 뇌를 시뮬레이션하고 있습니다.

외과의사들은 환자 발작의 원인을 찾기 위해 전체 뇌를 시뮬레이션하고 있습니다.

외과의사는 환자의 발작 원인을 파악하기 위해 전체 뇌를 시뮬레이션하고 있습니다. PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스. 수직 검색. 일체 포함.

XNUMX년 전 인간 두뇌 프로젝트는 인간의 두뇌를 디지털화한다는 푸른 하늘의 목표를 가지고 시작되었습니다.

목표는 사람들의 그룹에서 평균적인 두뇌를 구성하는 것이 아니었습니다. 오히려 개인화 된 가상 쌍둥이 뇌에서 사람의 고유한 신경 연결 부분을 복제하는 것이 었습니다.

그 의미는 엄청났습니다. 시뮬레이션된 뇌는 가장 문제가 되는 신경 질환을 해결하는 데 도움이 되는 결정적인 단서를 제공할 수 있습니다. 동물 모델을 사용하는 것보다 알츠하이머 뇌나 자폐증이나 간질 환자의 뇌를 더 잘 나타낼 수 있습니다.

XNUMX억 유로 프로젝트는 처음에는 많은 회의론에 직면. 그러나 지난 달 프로젝트가 마무리되면서 이정표를 달성했습니다. 연구에서 올해 XNUMX월에 발표된 이 팀은 간질 환자의 가상 뇌 모델이 신경외과의사가 발작을 일으키는 뇌 영역을 더 잘 추적하는 데 도움이 될 수 있음을 보여주었습니다.

각 가상 뇌는 사람의 뇌 스캔을 사용하여 디지털 트윈을 생성하는 가상 간질 환자(Virtual Epileptic Patient, VEP)라는 컴퓨터 모델에 연결되었습니다. 팀은 AI를 사용하여 발작 활동이 뇌 전체에 어떻게 퍼지는지 시뮬레이션하여 핫스팟을 더 쉽게 발견하고 외과 개입을 더 잘 목표로 삼았습니다. 이 방법은 현재 진행 중인 임상 에피노프. 성공하면 간질 수술에 사용되는 최초의 개인화된 뇌 모델링 방법이 될 것이며 다른 신경 장애를 해결하기 위한 길을 열 수 있습니다.

결과는 다음 유산의 일부가 될 것입니다. 가상 두뇌 (TVB), 개인화된 신경 연결을 디지털화하는 컴퓨팅 플랫폼. 사냥 발작은 시작에 불과합니다. 이러한 노력을 이끈 프랑스 Aix-Marseille 대학의 Viktor Jirsa 박사에게 이러한 시뮬레이션은 우리가 신경 장애를 진단하고 치료하는 방법을 변화시킬 수 있습니다.

명확하게 말하면, 모델은 인간 두뇌의 정확한 복제본이 아닙니다. 그들이 어떤 식으로든 "생각"하거나 의식하고 있다는 증거는 없습니다. 오히려 배선 이미지를 기반으로 개인화된 뇌 네트워크, 즉 한 뇌 영역이 다른 뇌 영역과 "대화"하는 방식을 시뮬레이션합니다.

Jirsa와 동료들은 "개인화된 가상 뇌 모델의 예측력을 뒷받침하는 증거가 축적되고 임상 시험에서 방법이 테스트됨에 따라 가상 뇌는 가까운 미래에 임상 실습에 정보를 제공할 수 있습니다."라고 말했습니다. .

생물학적 뇌에서 디지털 뇌로

대규모 두뇌 매핑 프로젝트가 이제 보입니다. 하찮은. 그 중에서 포유류 뇌의 연결을 매핑합니다. 뇌의 알고리즘을 추출하는 사람들에게 신경 배선, 뇌지도는 여러 지도책으로 성장했으며 누구나 탐색할 수 있는 3D 모델.

2013년 회상. 뇌를 해독하는 AI는 꿈에 불과했지만 현재 DeepMind로 알려진 허술한 신생 기업이 이미 추구하고 있습니다. 신경과학자들은 뇌의 알고리즘인 신경 코드를 찾아내는데 성공했지만 독립된 실험실에서 이루어졌습니다.

이러한 노력을 합치면 어떨까요?

인간 두뇌 프로젝트(HBP)에 들어가십시오. 500개 대학 및 기타 연구 기관의 140명 이상의 과학자와 함께 유럽 연합 프로젝트는 미국의 프로젝트와 함께 최초의 대규모 프로그램 중 하나가 되었습니다.  브레인 이니셔티브 그리고 일본의 두뇌/마인드—복잡한 연결을 디지털 방식으로 매핑하여 뇌의 수수께끼를 풀려고 합니다.

HBP의 핵심에는 EBRAINS라는 디지털 플랫폼이 있습니다. 신경과학자들이 모여 더 넓은 커뮤니티와 협력하기 위해 공개적으로 데이터를 공유하는 광장이라고 생각하세요. 차례로, 세계적인 노력이 뇌의 내부 작동에 대한 더 나은 모델을 생성할 수 있기를 바랍니다.

왜 신경 쓰나요? 우리의 생각, 기억, 감정은 모두 뇌의 신경망에 암호화되어 있습니다. 지역 도로용 Google 지도가 교통 패턴에 대한 통찰력을 제공하는 방식과 마찬가지로 뇌 지도는 신경망이 정상적으로 통신하는 방식과 잘못된 경우에 대한 아이디어를 촉발할 수 있습니다.

한 가지 예 : 간질.

가상 간질 쌍둥이

간질은 전 세계적으로 약 50천만 명에게 영향을 미치며 비정상적인 뇌 활동에 의해 유발됩니다. 의학적 치료가 있습니다. 불행하게도 환자의 약 XNUMX/XNUMX은 발작 방지 약물에 반응하지 않으며 수술이 필요합니다.

힘든 절차입니다. 발작의 원인(간질 발생 구역이라고 함)을 추적하기 위해 환자에게 여러 개의 전극을 이식합니다. 그런 다음 외과의는 원치 않는 신경 번개 폭풍을 잠재우고 부작용을 최소화하기 위해 뇌의 해당 부분을 잘라냅니다.

수술은 치료할 수 없는 간질 환자에게 "거대한 게임 체인저"입니다. 말했다 연구에 참여하지 않은 University College London의 Aswin Chari 박사. 그러나 그 절차는 대략 60%의 성공률에 그쳤는데, 그 주된 이유는 간질 발생 영역을 정확히 찾아내기 어렵기 때문입니다.

"수술을 하기 전에 환자는 외과적 치료가 신경학적 결손을 일으키지 않고 발작을 멈출 수 있는지 여부와 방법을 확립하기 위해 수술 전 평가를 받아야 합니다." 말했다 지르사와 동료들.

현재 방법은 무수한 뇌 스캔에 의존합니다. 예를 들어 MRI(자기 공명 영상)는 뇌의 상세한 구조를 매핑할 수 있습니다. EEG(뇌전도)는 두피 위에 전극을 전략적으로 배치하여 뇌의 전기 패턴을 포착합니다.

SEEG(stereoelectroencephalography)는 다음 발작 사냥꾼입니다. 여기에서 최대 16개의 전극을 두개골에 직접 배치하여 최대 XNUMX주 동안 의심스러운 영역을 모니터링합니다. 이 방법은 강력하지만 완벽하지는 않습니다. 뇌의 전기적 활동은 다른 주파수에서 "윙윙거립니다". 기본 헤드폰과 마찬가지로 SEEG는 고주파수 뇌 활동을 포착하지만 "저음"(때때로 발작에서 볼 수 있는 저주파 수차)은 놓치고 있습니다.

새로운 연구에서 팀은 이러한 모든 테스트 결과를 Virtual Brain 플랫폼에 구축된 Virtual Epileptic Patient 모델에 통합했습니다. MRI 및 CT 스캔에서 각 환자의 뇌 이미지로 시작합니다. 후자는 뇌 영역을 연결하는 백질 고속도로를 추적합니다. SEEG 기록과 결합된 데이터는 "노드"(서로 밀접하게 연결된 뇌의 부분)가 있는 개인화된 지도로 롤업됩니다.

이러한 개인화된 지도는 환자에게 추가적인 노력이나 스트레스 없이 수술 전 검사 루틴의 일부가 됩니다.

기계 학습 기반 시뮬레이션을 사용하여 팀은 사람의 뇌 구조, 활동 및 역학을 대략적으로 모방하는 "디지털 트윈"을 구축할 수 있습니다. 간질이 있는 53명의 후향적 테스트에서 그들은 디지털 뇌에서 발작과 같은 활동을 유발하여 각 사람의 발작을 담당하는 뇌 영역을 추적하기 위해 이 가상 뇌를 사용했습니다. 여러 가상 수술을 테스트하면서 팀은 최상의 결과를 위해 제거할 영역을 찾았습니다.

한 예에서 팀은 발작을 없애기 위해 뇌의 19개 부분을 제거한 환자를 위해 가상 뇌를 생성했습니다. 모의 수술을 사용하여 가상 결과가 실제 결과와 일치했습니다.

전반적으로 시뮬레이션은 전체 뇌를 포함합니다. 그들은 대략 작은 모래 알갱이 크기인 약 162제곱 밀리미터의 해상도를 가진 XNUMX개의 뇌 영역으로 구성된 개인화된 지도책입니다. 팀은 이미 해상도를 천 배로 높이기 위해 노력하고 있습니다.

맞춤형 미래

진행 중인 간질 실험 EPINOV는 350명 이상을 모집했습니다. 과학자들은 디지털 대리 뇌가 발작을 방지하는 데 도움이 되는지 확인하기 위해 XNUMX년 동안 그들의 결과를 추적할 것입니다.

XNUMX년 간의 작업에도 불구하고 장애를 치료하기 위해 가상 뇌 모델을 사용하는 것은 아직 초기 단계입니다. 첫째, 신경 연결은 시간이 지남에 따라 변합니다. 간질 환자의 모델은 시간의 스냅샷일 뿐이며 치료 또는 기타 생활 사건 이후의 건강 상태를 포착하지 못할 수 있습니다.

그러나 Virtual Brain은 강력한 도구입니다. 간질 외에도 과학자들이 파킨슨병이나 다발성 경화증과 같은 다른 신경 장애를 탐구하는 데 도움이 되도록 설정되었습니다. Jirsa는 결국 모든 것이 협업에 관한 것이라고 말했습니다.

"컴퓨터 신경 의학은 고해상도 뇌 데이터와 환자 특이성을 통합해야 합니다." 말했다. "우리의 접근 방식은 EBRAINS의 연구 기술에 크게 의존하며 Human Brain Project와 같은 대규모 협업 프로젝트에서만 가능할 수 있었습니다."

이미지 신용 : 코머스 / Unsplash 

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