Cerrahlar, Hastalarının Nöbetlerinin Kaynağını Bulmak İçin Tüm Beyinleri Simüle Ediyor

On yıl önce, İnsan Beyni Projesi mavi gökyüzü hedefiyle başlatıldı: bir insan beynini sayısallaştırmak.

Amaç, insan gruplarından ortalama bir beyin oluşturmak değildi. Bunun yerine, bir kişinin benzersiz nöral bağlantılarının parçalarını kişiselleştirilmiş bir sanal beyin ikizinde kopyalamaktı.

Çıkarımlar çok büyüktü: Simüle beyinler, en rahatsız edici nörolojik hastalıkların bazılarının çözülmesine yardımcı olacak çok önemli ipuçları sağlayabilir. Hayvan modellerini kullanmak yerine, bir Alzheimer beynini veya otizmli veya epilepsili insanlardan alınan bir beyni daha iyi temsil edebilirler.

Milyar avroluk proje açıklandı başlangıçta çok şüphecilikle karşılaştı. Ancak proje geçen ay tamamlanırken bir dönüm noktasına ulaştı. Bir çalışmada Bu Ocak ayında yayınlanan ekipler, epilepsi hastalarının sanal beyin modellerinin, beyin cerrahlarının nöbetlerinden sorumlu beyin bölgelerini daha iyi bulmalarına yardımcı olabileceğini gösterdi.

Her sanal beyin, dijital ikizlerini oluşturmak için bir kişinin beyin taramalarını kullanan Sanal Epileptik Hasta (VEP) olarak adlandırılan bir hesaplama modeline bağlandı. Ekip, bir doz yapay zeka ile nöbet aktivitesinin beyinde nasıl yayıldığını simüle ederek sıcak noktaları tespit etmeyi ve cerrahi müdahaleyi daha iyi hedeflemeyi kolaylaştırdı. Yöntem şu anda test ediliyor devam eden klinik araştırma EPİNOV denir. Başarılı olursa, epilepsi cerrahisi için kullanılan ilk kişiselleştirilmiş beyin modelleme yöntemi olacak ve diğer nörolojik bozuklukların üstesinden gelmenin yolunu açabilir.

Sonuçlar mirasın bir parçası olacak Sanal Beyin (TVB), kişiselleştirilmiş nöral bağlantıları dijitalleştirmek için hesaplamalı bir platform. Av nöbetleri sadece başlangıç. Çabalara öncülük eden Fransa'daki Aix-Marsilya Üniversitesi'nden Dr. Viktor Jirsa'ya göre, bu simülasyonlar nörolojik bozuklukları teşhis etme ve tedavi etme şeklimizi değiştirebilir.

Açık olmak gerekirse: modeller, bir insan beyninin tam kopyaları değildir. Herhangi bir şekilde "düşündüklerine" veya bilinçli olduklarına dair hiçbir kanıt yok. Bunun yerine, kablolama görüntülerine dayalı olarak kişiselleştirilmiş beyin ağlarını, yani bir beyin bölgesinin diğeriyle nasıl “konuştuğunu” simüle ederler.

Jirsa ve meslektaşları, "Kişiselleştirilmiş sanal beyin modellerinin öngörü gücünü destekleyen kanıtlar biriktikçe ve yöntemler klinik deneylerde test edildikçe, sanal beyinler yakın gelecekte klinik uygulamaları bilgilendirebilir." yazdı.

Biyolojik ve Dijital Beyinler

Büyük ölçekli beyin haritalama projeleri artık önemsiz. Onlardan bir memeli beynindeki bağlantıları haritalandıran beynin algoritmalarını damıtanlara nöral kablolama, beyin haritaları birden çok atlasa dönüştü ve Herkesin keşfetmesi için 3B modeller.

2013'e geri dönüş. Beyni deşifre etmek için yapay zeka sadece bir rüyaydı - ancak şu anda DeepMind olarak bilinen hurda bir girişim tarafından zaten takip edilen bir rüya. Nörobilimciler, bağımsız laboratuvarlarda başarılı bir şekilde nöral kodu -beynin algoritmalarını- avlıyorlardı.

Ya bu çabaları birleştirirsek?

İnsan Beyni Projesine (HBP) girin. 500 üniversite ve diğer araştırma kurumlarında 140'den fazla bilim insanı ile Avrupa Birliği projesi, ABD'ninkiyle birlikte ilk büyük ölçekli programlardan biri oldu.  BEYİN Girişimi ve Japonya'nın beyin/zihin- karmaşık bağlantılarının dijital haritasını çıkararak beynin gizemlerini çözmeye çalışmak.

HBP'nin merkezinde EBRAINS adlı bir dijital platform var. Bunu, sinirbilimcilerin daha geniş bir toplulukla işbirliği yapmak için verilerini topladıkları ve açık bir şekilde paylaştıkları, halka açık bir meydan olarak düşünün. Buna karşılık, küresel çabanın beynin iç işleyişinin daha iyi modellerini üretebileceği umulmaktadır.

Neden umursuyorsun? Düşüncelerimiz, anılarımız ve duygularımızın tümü beynin sinir ağlarında kodlanmıştır. Yerel yollar için Google Haritalar'ın trafik kalıpları hakkında fikir vermesi gibi, beyin haritaları da sinir ağlarının normalde nasıl iletişim kurdukları ve ne zaman ters gittikleri konusunda fikir verebilir.

Bir örnek: Epilepsi.

Sanal Epilepsi İkizi

Epilepsi dünya çapında yaklaşık 50 milyon insanı etkiler ve anormal beyin aktivitesi tarafından tetiklenir. Tıbbi tedaviler var. Ne yazık ki, hastaların yaklaşık üçte biri nöbet önleyici ilaçlara yanıt vermiyor ve ameliyat olması gerekiyor.

Bu zor bir prosedür. Nöbetlerin kaynağını (epileptojenik bölge olarak adlandırılır) bulmak için hastalara birden fazla elektrot implante edilir. Daha sonra bir cerrah, istenmeyen sinirsel şimşek fırtınalarını susturmayı ve yan etkileri en aza indirmeyi umarak beynin bu kısımlarını keser.

Ameliyat, tedavi edilemeyen epilepsisi olan kişiler için “büyük bir oyun değiştiricidir”. şuraya Çalışmaya dahil olmayan University College London'dan Dr. Aswin Chari. Ancak prosedürün yalnızca kabaca yüzde 60'lık bir başarı oranı var, çünkü büyük ölçüde epileptojenik bölgenin kesin olarak belirlenmesi zor.

"Ameliyat yapılmadan önce, hasta, cerrahi tedavinin nörolojik bozukluklara neden olmadan nöbetlerini durdurup durduramayacağını ve nasıl durduracağını belirlemek için cerrahi öncesi bir değerlendirmeye sahip olmalıdır." şuraya Jirsa ve meslektaşları.

Mevcut yöntem, sayısız beyin taramasına dayanmaktadır. Örneğin MRI (manyetik rezonans görüntüleme), beynin ayrıntılı yapılarını haritalandırabilir. EEG (elektroensefalografi), kafa derisi üzerine stratejik olarak yerleştirilmiş elektrotlarla beynin elektriksel modellerini yakalar.

SEEG (stereoelektroensefalografi) bir sonraki nöbet avcısıdır. Burada, şüpheli bölgeleri iki haftaya kadar izlemek için doğrudan kafatasına 16 adede kadar elektrot yerleştirilir. Yöntem, güçlü olmasına rağmen mükemmel olmaktan uzaktır. Beynin elektriksel aktivitesi farklı frekanslarda "uğultu" yapar. Bir çift temel kulaklık gibi, SEEG yüksek frekanslı beyin aktivitesini yakalar ancak bazen nöbetlerde görülen düşük frekanslı sapmalar olan "bası" kaçırır.

Ekip, yeni çalışmada tüm bu test sonuçlarını Virtual Brain platformu üzerine inşa edilen Virtual Epileptic Patient modeline entegre etti. Her hastanın beyninin MRI ve CT taramalarından alınan görüntüleri ile başlar; ikincisi, beyin bölgelerini birbirine bağlayan beyaz cevher otoyollarını takip eder. Veriler, SEEG kayıtlarıyla birleştirildiğinde, beynin birbiriyle yüksek oranda bağlantılı olan bölümleri olan "düğümler" ile kişiselleştirilmiş haritalarda toplanır.

Bu kişiselleştirilmiş haritalar, hasta üzerinde hiçbir ekstra çaba veya stres olmaksızın ameliyat öncesi tarama rutininin bir parçası haline gelir.

Ekip, makine öğrenimine dayalı simülasyonları kullanarak, bir kişinin beyin yapısını, etkinliğini ve dinamiklerini kabaca taklit eden bir "dijital ikiz" oluşturabilir. Epilepsili 53 kişinin retrospektif bir testinde, dijital beyinlerde nöbet benzeri aktiviteyi tetikleyerek her bir kişinin nöbetlerinden sorumlu beyin bölgesini bulmak için bu sanal beyinleri kullandılar. Birden fazla sanal ameliyatı test eden ekip, en iyi sonucu elde etmek için çıkarılacak bölgeler buldu.

Bir örnekte ekip, nöbetlerinden kurtulmak için beyninin 19 parçası alınan bir hasta için sanal bir beyin üretti. Simüle cerrahi kullanılarak, sanal sonuçlar gerçek sonuçların sonucuyla eşleşti.

Genel olarak, simülasyonlar tüm beyni kapsar. Bunlar, yaklaşık bir milimetre karelik bir çözünürlüğe sahip, 162 beyin bölgesinin kişiselleştirilmiş atlaslarıdır - kabaca küçük bir kum tanesi büyüklüğündedir. Ekip, çözünürlüğü bin kat artırmak için şimdiden çalışıyor.

Kişiselleştirilmiş Gelecek

Devam eden epilepsi denemesi EPINOV, 350'den fazla kişiyi işe aldı. Bilim adamları, dijital bir vekil beynin onları nöbetlerden uzak tutmaya yardımcı olup olmadığını görmek için bir yıl boyunca sonuçlarını takip edecekler.

On yıllık çalışmalara rağmen, bozuklukları tedavi etmek için sanal beyin modellerini kullanmak için henüz erken. Birincisi, nöral bağlantılar zamanla değişir. Bir epilepsi hastasının modeli, zamanın yalnızca bir anlık görüntüsüdür ve tedaviden veya diğer yaşam olaylarından sonraki sağlık durumunu yakalayamayabilir.

Ancak Sanal Beyin güçlü bir araçtır. Epilepsinin ötesinde, bilim adamlarının Parkinson hastalığı veya multipl skleroz gibi diğer nörolojik bozuklukları keşfetmesine yardımcı olmak için ayarlanmıştır. Sonunda, dedi Jirsa, her şey işbirliği ile ilgili.

"Hesaplamalı nörotıbbın yüksek çözünürlüklü beyin verilerini ve hasta özgüllüğünü entegre etmesi gerekiyor" şuraya. "Yaklaşımımız büyük ölçüde EBRAINS'teki araştırma teknolojilerine dayanıyor ve yalnızca İnsan Beyni Projesi gibi büyük ölçekli, ortak çalışmaya dayalı bir projede mümkün olabilirdi."

Resim Kredi: KOMMERLER / Unsplash 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• Plato blok zinciri. Web3 Metaverse Zekası. Bilgi Güçlendirildi. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://singularityhub.com/2023/04/11/surgeons-are-simulating-whole-brains-to-pin-down-the-source-of-their-patients-seizures/