Хірурги моделюють цілий мозок, щоб визначити джерело судом у своїх пацієнтів

Перевидано Платоном

читають: 0

Хірурги моделюють цілий мозок, щоб визначити джерело судом у своїх пацієнтів PlatoBlockchain Data Intelligence. Вертикальний пошук. Ai.

Десять років тому був запущений проект «Людський мозок» з надзвичайною метою: оцифрувати людський мозок.

Мета не полягала в тому, щоб створити середній мозок із груп людей. Швидше, це було відтворення частин унікальних нейронних зв’язків людини в персоналізованому віртуальному двійнику мозку.

Наслідки були величезними: змодельований мозок може надати ключові підказки, які допоможуть зламати деякі з найбільш тривожних неврологічних захворювань. Замість використання тваринних моделей, вони могли б краще представити мозок хвороби Альцгеймера або людей з аутизмом чи епілепсією.

Проект на мільярд євро був спочатку зустрів великий скептицизм. Проте коли проект завершився минулого місяця, він досяг віхи. У дослідженні опублікованому цього січня, команди показали, що віртуальні моделі мозку людей з епілепсією можуть допомогти нейрохірургам краще виявляти ділянки мозку, відповідальні за їх напади.

Кожен віртуальний мозок підключився до обчислювальної моделі під назвою «Віртуальний пацієнт з епілепсією» (VEP), яка використовує сканування мозку людини для створення цифрового двійника. За допомогою дози штучного інтелекту команда змоделювала, як судомна активність поширюється в мозку, полегшуючи виявлення гарячих точок і краще орієнтуючись на хірургічне втручання. Зараз метод тестується в тривають клінічні випробування називається ЄПІНОВ. У разі успіху це буде перший персоналізований метод моделювання мозку, який використовується для хірургії епілепсії, і може прокласти шлях для вирішення інших неврологічних розладів.

Результати стануть частиною спадщини віртуальний мозок (TVB), обчислювальна платформа для оцифрування персоналізованих нейронних зв’язків. Мисливські судоми - це тільки початок. Доктор Віктор Джірса з Університету Екс-Марсель у Франції, який керував цими зусиллями, сказав, що ці симуляції можуть змінити спосіб діагностики та лікування неврологічних розладів.

Щоб було ясно: моделі не є точними копіями людського мозку. Немає жодних доказів того, що вони «мислять» або є свідомими. Швидше, вони імітують персоналізовані мережі мозку — тобто те, як одна область мозку «розмовляє» з іншою — на основі зображень їх проводки.

«У міру того, як накопичуються докази на підтримку передбачуваної сили персоналізованих моделей віртуального мозку, і оскільки методи перевіряються в клінічних випробуваннях, віртуальні мізки можуть стати основою клінічної практики в найближчому майбутньому», — Джірса та його колеги. пише.

Від біологічного до цифрового мозку

Здається, зараз масштабні проекти картографування мозку тривіальний. Від тих які відображають зв’язки в мозку ссавців до тих, з яких переганяють алгоритми мозку нейронні проводки, мозкові карти переросли в численні атласи та 3D-моделі для будь-кого.

Флешбек у 2013 рік. Штучний інтелект для розшифровки мозку був лише мрією, але її вже переслідував уривчастий стартап, тепер відомий як DeepMind. Нейробіологи успішно шукали нейронний код — алгоритми мозку — але в незалежних лабораторіях.

Що, якби ми об’єднали ці зусилля?

Увійдіть у проект людського мозку (HBP). Завдяки понад 500 науковцям із 140 університетів та інших дослідницьких установ проект Європейського Союзу став однією з перших великомасштабних програм — разом із програмою США Ініціатива BRAIN і Японії Мозок/MINDS— спробувати розгадати таємниці мозку шляхом цифрового відображення його складних зв’язків.

В основі HBP лежить цифрова платформа під назвою EBRAINS. Подумайте про це як про громадську площу, де нейробіологи збираються та відкрито діляться своїми даними для співпраці з більшою спільнотою. У свою чергу, є надія, глобальні зусилля можуть створити кращі моделі внутрішньої роботи мозку.

Навіщо дбати? Наші думки, спогади та емоції закодовані в нейронних мережах мозку. Подібно до того, як Google Maps для місцевих доріг дає розуміння схем дорожнього руху, карти мозку можуть викликати ідеї про те, як нейронні мережі зазвичай спілкуються — і коли вони йдуть не так.

Один приклад: епілепсія.

Віртуальний двійник епілепсії

Епілепсія вражає приблизно 50 мільйонів людей у всьому світі, і вона спричинена аномальною мозковою активністю. Є медикаментозне лікування. На жаль, близько третини пацієнтів не реагують на протисудомні препарати і потребують хірургічного втручання.

Це важка процедура. Пацієнтам імплантують кілька електродів, щоб виявити джерело нападів (називається епілептогенною зоною). Потім хірург відрізає ці частини мозку, сподіваючись заглушити небажані нервові грози та мінімізувати побічні ефекти.

Хірургічне втручання кардинально змінює ситуацію для людей з невиліковною епілепсією, сказав Доктор Асвін Чарі з Університетського коледжу Лондона, який не брав участі в дослідженні. Але процедура має лише приблизно 60% успіху, головним чином через те, що епілептогенну зону важко визначити.

«Перед хірургічним втручанням пацієнт повинен пройти передопераційне обстеження, щоб визначити, чи може хірургічне лікування зупинити напади, не спричиняючи неврологічного дефіциту, і яким чином». сказав Джірса та колеги.

Сучасний метод базується на безлічі сканувань мозку. МРТ (магнітно-резонансна томографія), наприклад, може детально відображати структури мозку. ЕЕГ (електроенцефалографія) фіксує електричні схеми мозку за допомогою стратегічно розташованих електродів на шкірі голови.

SEEG (стереоелектроенцефалографія) — наступний мисливець за нападами. Тут до 16 електродів встановлюють безпосередньо в череп для спостереження за підозрілими ділянками протягом двох тижнів. Метод, хоч і потужний, але далекий від досконалості. Електрична активність мозку «гуде» на різних частотах. Як і звичайні навушники, SEEG фіксує високочастотну мозкову активність, але пропускає «баси» — низькочастотні аберації, які іноді спостерігаються під час нападів.

У новому дослідженні команда інтегрувала всі ці результати тестів у модель віртуального пацієнта з епілепсією, побудовану на платформі Virtual Brain. Він починається із зображень мозку кожного пацієнта, отриманих на МРТ і КТ — останні відстежують шляхи білої речовини, що з’єднують області мозку. Дані, поєднані із записами SEEG, згортаються в персоналізовані карти з «вузлами» — частинами мозку, які тісно пов’язані між собою.

Ці персоналізовані карти стають частиною передопераційної процедури скринінгу без додаткових зусиль або стресу для пацієнта.

Використовуючи моделювання на основі машинного навчання, команда може побудувати «цифрового близнюка», який приблизно імітує структуру, діяльність і динаміку мозку людини. У ретроспективному тесті за участю 53 людей з епілепсією вони використовували ці віртуальні мізки, щоб виявити область мозку, відповідальну за напади кожної людини, запускаючи подібну до нападів активність у цифровому мозку. Випробовуючи кілька віртуальних операцій, команда знайшла ділянки, які потрібно видалити для найкращого результату.

В одному прикладі команда створила віртуальний мозок для пацієнта, якому видалили 19 частин мозку, щоб позбавити його від судом. Використовуючи симуляцію операції, віртуальні результати збігалися з результатами фактичних.

Загалом моделювання охоплює весь мозок. Це персоналізовані атласи 162 областей мозку з роздільною здатністю близько одного квадратного міліметра — приблизно розміром з маленьку піщинку. Команда вже працює над збільшенням роздільної здатності в тисячу разів.

Персоналізоване майбутнє

Триваюче дослідження EPINOV на епілепсію залучило понад 350 осіб. Вчені спостерігатимуть за їхніми результатами протягом року, щоб побачити, чи допоможе цифровий сурогатний мозок уберегти їх від нападів.

Незважаючи на десятиліття роботи, використання віртуальних моделей мозку для лікування розладів ще рано. По-перше, нейронні зв’язки змінюються з часом. Модель пацієнта з епілепсією – це лише моментальний знімок у часі, який може не відображати його стан здоров’я після лікування чи інших життєвих подій.

Але віртуальний мозок є потужним інструментом. Крім епілепсії, він допоможе вченим дослідити інші неврологічні розлади, такі як хвороба Паркінсона або розсіяний склероз. Зрештою, сказав Джірса, уся справа в співпраці.

«Комп’ютерна нейромедицина повинна інтегрувати дані мозку високої роздільної здатності та особливості пацієнта», — сказав він сказав. «Наш підхід значною мірою покладається на дослідницькі технології EBRAINS і міг бути можливим лише у великомасштабному спільному проекті, такому як «Проект людського мозку».

Зображення Фото: КОММЕРС / Unsplash