Surgeons Are Simulating Whole Brains To Pin Down The Source Of Their Patients’ Seizures

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Surgeons Are Simulating Whole Brains to Pin Down the Source of Their Patients’ Seizures PlatoBlockchain Data Intelligence. Vertical Search. Ai.

Pred desetletjem se je začel projekt Human Brain Project s ciljem modrega neba: digitalizacija človeških možganov.

Cilj ni bil sestaviti povprečne možgane iz skupin ljudi. Namesto tega je šlo za posnemanje delov posameznikovih edinstvenih nevronskih povezav v personaliziranem virtualnem možganskem dvojčku.

Posledice so bile velike: simulirani možgani bi lahko zagotovili ključne namige za pomoč pri razbijanju nekaterih najbolj težavnih nevroloških bolezni. Namesto uporabe živalskih modelov bi morda bolje predstavljali možgane Alzheimerjeve bolezni ali možgane ljudi z avtizmom ali epilepsijo.

Milijardo evrov vreden projekt je bil na začetku naletel na veliko skepticizma. Ko se je projekt prejšnji mesec zaključil, je dosegel mejnik. V študiji objavljen januarja letos, so ekipe pokazale, da lahko virtualni modeli možganov ljudi z epilepsijo pomagajo nevrokirurgom bolje loviti možganske regije, ki so odgovorne za njihove napade.

Vsak virtualni možgan se je vključil v računalniški model, imenovan Virtual Epileptic Patient (VEP), ki uporablja posnetke možganov osebe, da ustvari svojega digitalnega dvojčka. Z odmerkom umetne inteligence je ekipa simulirala, kako se aktivnost napadov širi po možganih, kar je olajšalo odkrivanje žarišč in boljše ciljanje kirurškega posega. Metoda se zdaj preizkuša v klinično preskušanje v teku imenovan EPINOV. Če bo uspešna, bo to prva prilagojena metoda modeliranja možganov, ki se uporablja za operacijo epilepsije, in bi lahko tlakovala pot za reševanje drugih nevroloških motenj.

Rezultati bodo del dediščine virtualni možgani (TVB), računalniško platformo za digitalizacijo personaliziranih nevronskih povezav. Lov na zasege je šele začetek. Dr. Viktorju Jirsi z univerze Aix-Marseille v Franciji, ki je vodil prizadevanja, te simulacije lahko spremenijo, kako diagnosticiramo in zdravimo nevrološke motnje.

Da bo jasno: modeli niso natančna kopija človeških možganov. Ni dokazov, da »razmišljajo« ali se kakor koli zavedajo. Namesto tega simulirajo prilagojena možganska omrežja - to je, kako se ena možganska regija "pogovarja" z drugo - na podlagi slik njihovega ožičenja.

"Ker se kopičijo dokazi v podporo napovedni moči personaliziranih virtualnih možganskih modelov in ko se metode preizkušajo v kliničnih preskušanjih, bi lahko virtualni možgani v bližnji prihodnosti informirali klinično prakso," Jirsa in sodelavci Napisal.

Biološki v digitalne možgane

Zdaj se zdijo obsežni projekti za kartiranje možganov nepomembno. Od tistih ki preslikava povezave v možganih sesalcev tistim, ki destilirajo možganske algoritme iz nevronsko ožičenje, možganski zemljevidi so prerasli v več atlasov in 3D modeli, ki jih lahko vsakdo raziskuje.

Preblisk v leto 2013. Umetna inteligenca za dešifriranje možganov je bila le sanje, ki pa si jo je že prizadeval zaničen startup, zdaj znan kot DeepMind. Nevroznanstveniki so uspešno lovili nevronsko kodo – možganske algoritme –, vendar v neodvisnih laboratorijih.

Kaj če bi ta prizadevanja združili?

Vstopite v Projekt človeških možganov (HBP). Z več kot 500 znanstveniki na 140 univerzah in drugih raziskovalnih ustanovah je projekt Evropske unije postal eden prvih obsežnih programov – skupaj z ameriškim BRAIN pobuda in Japonska Možgani/MINDS— poskušati razrešiti skrivnosti možganov z digitalnim preslikavanjem njihovih zapletenih povezav.

Jedro HBP je digitalna platforma, imenovana EBRAINS. Zamislite si to kot javni trg, kjer se nevroznanstveniki zbirajo in odkrito delijo svoje podatke za sodelovanje s širšo skupnostjo. Po drugi strani pa upamo, da bo globalno prizadevanje lahko ustvarilo boljše modele notranjega delovanja možganov.

Zakaj skrbeti? Naše misli, spomini in čustva so zakodirani v nevronskih mrežah možganov. Podobno kot Google Zemljevidi za lokalne ceste dajejo vpogled v prometne vzorce, lahko možganski zemljevidi sprožijo zamisli o tem, kako nevronska omrežja običajno komunicirajo – in kdaj gredo narobe.

En primer: Epilepsija.

Virtualni dvojček epilepsije

Epilepsija prizadene približno 50 milijonov ljudi po vsem svetu, sproži pa jo nenormalna možganska aktivnost. Obstajajo medicinska zdravljenja. Na žalost se približno ena tretjina bolnikov ne odzove na zdravila proti napadom in potrebuje operacijo.

To je težak postopek. Bolnikom vsadijo več elektrod, da odkrijejo vir napadov (imenovan epileptogeno območje). Kirurg nato odreže te dele možganov v upanju, da bo utišal neželene nevronske nevihte in zmanjšal stranske učinke.

Operacija je "velika sprememba igre" za ljudi z neozdravljivo epilepsijo, je dejal Aswin Chari z University College London, ki ni bil vključen v študijo. Toda postopek ima le približno 60-odstotno stopnjo uspešnosti, predvsem zato, ker je epileptogeno območje težko natančno določiti.

"Pred operacijo je treba bolnika opraviti predkirurško oceno, da se ugotovi, ali in kako bi lahko kirurško zdravljenje ustavilo njihove napade, ne da bi povzročilo nevrološke izpade," je dejal Jirsa s sodelavci.

Trenutna metoda se opira na nešteto pregledov možganov. MRI (slikanje z magnetno resonanco) lahko na primer preslika podrobne strukture možganov. EEG (elektroencefalografija) zajame možganske električne vzorce s strateško nameščenimi elektrodami na lasišču.

SEEG (stereoelektroencefalografija) je naslednji lovec na napade. Tukaj je do 16 elektrod nameščenih neposredno v lobanjo za spremljanje sumljivih območij do dva tedna. Čeprav je metoda močna, še zdaleč ni popolna. Električna aktivnost možganov "brni" na različnih frekvencah. Tako kot par osnovnih slušalk tudi SEEG zajema visokofrekvenčno možgansko aktivnost, vendar zgreši »base« – nizkofrekvenčne aberacije, ki jih včasih opazimo pri napadih.

V novi študiji je ekipa integrirala vse te rezultate testov v model Virtual Epileptic Patient, zgrajen na platformi Virtual Brain. Začne se s slikami možganov vsakega pacienta iz MRI in CT skeniranj – slednji sledijo avtocestam bele snovi, ki povezujejo možganske regije. Podatki se v kombinaciji s posnetki SEEG združijo v prilagojene zemljevide z »vozlišči« – deli možganov, ki so močno povezani med seboj.

Ti personalizirani zemljevidi postanejo del predkirurške rutine presejanja brez dodatnega napora ali stresa za bolnika.

Z uporabo simulacij, ki temeljijo na strojnem učenju, lahko ekipa zgradi "digitalnega dvojčka", ki približno posnema možgansko strukturo, aktivnost in dinamiko osebe. V retrospektivnem testu 53 ljudi z epilepsijo so uporabili te virtualne možgane, da bi lovili možgansko regijo, ki je odgovorna za epileptične napade pri vsaki osebi, tako da so sprožili napadom podobno aktivnost v digitalnih možganih. Skupina je s preizkušanjem več virtualnih operacij našla regije, ki jih je treba odstraniti za najboljši rezultat.

V enem primeru je ekipa ustvarila virtualne možgane za pacienta, ki so mu odstranili 19 delov možganov, da bi se znebili napadov. Z uporabo simulirane operacije so se virtualni rezultati ujemali z izidom dejanskih.

Na splošno simulacije zajemajo celotne možgane. So personalizirani atlasi 162 možganskih regij z ločljivostjo okoli enega kvadratnega milimetra - približno velikosti majhnega zrna peska. Ekipa si že prizadeva povečati ločljivost za tisočkrat.

Personalizirana prihodnost

Preskušanje epilepsije EPINOV, ki še poteka, je zaposlilo več kot 350 ljudi. Znanstveniki bodo spremljali njihove rezultate eno leto, da bi ugotovili, ali jim digitalni nadomestni možgani pomagajo preprečiti epileptične napade.

Kljub desetletju dela je še vedno zgodaj za uporabo virtualnih možganskih modelov za zdravljenje motenj. Prvič, nevronske povezave se sčasoma spreminjajo. Model bolnika z epilepsijo je le posnetek v času in morda ne zajema njegovega zdravstvenega stanja po zdravljenju ali drugih življenjskih dogodkih.

Toda virtualni možgani so močno orodje. Poleg epilepsije naj bi znanstvenikom pomagal pri raziskovanju drugih nevroloških motenj, kot sta Parkinsonova bolezen ali multipla skleroza. Na koncu, je dejal Jirsa, gre vse za sodelovanje.

"Računalniška nevromedicina mora integrirati možganske podatke visoke ločljivosti in specifičnost pacienta," je dejal je dejal. "Naš pristop se močno opira na raziskovalne tehnologije v EBRAINS in bi bil mogoč le v obsežnem skupnem projektu, kot je projekt človeških možganov."

Kreditno slike: KOMMERS / Unsplash