外科医生正在模拟全脑以确定患者癫痫发作的来源

十年前，人类大脑计划以一个远大的目标启动：将人类大脑数字化。

目标不是从一群人中构建一个普通的大脑。 相反，它是在个性化的虚拟大脑双胞胎中复制一个人独特的神经连接的一部分。

其影响是巨大的：模拟大脑可以提供关键线索，帮助破解一些最棘手的神经系统疾病。 与其使用动物模型，他们可能更好地代表阿尔茨海默氏症或自闭症或癫痫患者的大脑。

这个十亿欧元的项目是 原来 遭到很多质疑. 然而，随着该项目于上个月结束，它实现了一个里程碑。 在一项研究中 今年 XNUMX 月发表的研究小组表明，癫痫患者的虚拟大脑模型可以帮助神经外科医生更好地寻找导致癫痫发作的大脑区域。

每个虚拟大脑都接入了一个称为虚拟癫痫患者 (VEP) 的计算模型，该模型使用一个人的大脑扫描来创建他们的数字双胞胎。 通过一定剂量的 AI，该团队模拟了癫痫发作活动如何在大脑中传播，从而更容易发现热点并更好地进行有针对性的手术干预。 该方法现在正在测试 正在进行的临床试验 称为 EPINOV。 如果成功，它将成为第一个用于癫痫手术的个性化大脑建模方法，并可能为解决其他神经系统疾病铺平道路。

结果将成为遗产的一部分 虚拟大脑 (TVB)，一个数字化个性化神经连接的计算平台。 狩猎缉获仅仅是个开始。 对于领导这项工作的法国艾克斯-马赛大学的 Viktor Jirsa 博士来说，这些模拟可能会改变我们诊断和治疗神经系统疾病的方式。

需要明确的是：这些模型并不是人脑的精确复制品。 没有证据表明他们在以任何方式“思考”或有意识。 相反，他们模拟个性化的大脑网络——也就是说，一个大脑区域如何根据他们的线路图像与另一个大脑区域“交谈”。

“随着支持个性化虚拟大脑模型预测能力的证据越来越多，并且随着方法在临床试验中得到测试，虚拟大脑可能会在不久的将来为临床实践提供信息，”Jirsa 及其同事 写.

生物到数字大脑

大规模脑图谱项目现在看来 琐细. 从那些 映射整个哺乳动物大脑的连接 到那些从中提取大脑算法的人 神经线路，脑图已经发展成多个地图集和 任何人都可以探索的 3D 模型.

时间回溯到 2013 年。用于破译大脑的 AI 只是一个梦想，但现在被称为 DeepMind 的斗志昂扬的初创公司已经在追求这个梦想。 神经科学家正在成功地寻找神经代码——大脑的算法，但在独立的实验室里。

如果我们结合这些努力会怎样？

进入人脑计划 (HBP)。 欧盟项目拥有 500 所大学和其他研究机构的 140 多名科学家，与美国一起成为首批大型项目之一  脑计划 和日本的 大脑/头脑——试图通过数字化绘制大脑错综复杂的联系来解开大脑的谜团。

HBP 的核心是一个名为 EBRAINS 的数字平台。 把它想象成一个公共广场，神经科学家在这里收集并公开分享他们的数据，以便与更广泛的社区合作。 反过来，希望全球的努力能够产生更好的大脑内部运作模型。

为什么要关心？ 我们的思想、记忆和情感都编码在大脑的神经网络中。 就像当地道路的谷歌地图如何深入了解交通模式一样，脑图可以激发关于神经网络正常通信方式以及何时出错的想法。

一个例子： 癫痫.

虚拟癫痫双胞胎

癫痫症影响全世界大约 50 万人，由异常的大脑活动引发。 有药物治疗。 不幸的是，大约三分之一的患者对抗癫痫药物没有反应，需要手术。

这是一个艰难的过程。 患者被植入多个电极以寻找癫痫发作的来源（称为致癫痫区）。 然后，外科医生会切除大脑的这些部分，希望能消除不需要的神经闪电风暴，并最大限度地减少副作用。

对于患有无法治愈的癫痫症的人来说，手术是一个“巨大的游戏规则改变者”， 说过 伦敦大学学院的 Aswin Chari 博士没有参与这项研究。 但该手术的成功率只有大约 60%，主要是因为致痫区很难确定。

“在进行手术之前，患者必须进行术前评估，以确定手术治疗是否以及如何在不引起神经功能缺损的情况下停止癫痫发作，” 说过 吉尔萨和同事。

目前的方法依赖于大量的脑部扫描。 例如，MRI（磁共振成像）可以绘制大脑的详细结构。 EEG（脑电图）通过在头皮上巧妙放置的电极捕捉大脑的电模式。

SEEG（立体脑电图）是下一个癫痫发作猎手。 在这里，将多达 16 个电极直接放置在头骨中，以监测可疑区域长达两周。 该方法虽然功能强大，但远非完美。 大脑的电活动以不同的频率“嗡嗡作响”。 就像一副基本的耳机一样，SEEG 捕捉高频大脑活动但错过了“低音”——有时在癫痫发作中出现的低频异常。

在新的研究中，该团队将所有这些测试结果整合到建立在虚拟大脑平台上的虚拟癫痫患者模型中。 它从每位患者大脑的 MRI 和 CT 扫描图像开始——后者追踪连接大脑区域的白质高速公路。 这些数据与 SEEG 记录结合后，会汇总成带有“节点”的个性化地图——大脑中相互高度连接的部分。

这些个性化地图成为术前筛查程序的一部分，不会给患者带来额外的努力或压力。

使用基于机器学习的模拟，该团队可以构建一个“数字双胞胎”，大致模仿一个人的大脑结构、活动和动态。 在对 53 名癫痫患者进行的回顾性测试中，他们使用这些虚拟大脑通过在数字大脑中触发类似癫痫发作的活动来寻找负责每个人癫痫发作的大脑区域。 该团队测试了多个虚拟手术，找到了要移除的区域以获得最佳结果。

在一个例子中，该团队为一名患者生成了一个虚拟大脑，该患者的大脑被切除了 19 个部分，以消除他的癫痫发作。 使用模拟手术，虚拟结果与实际结果相匹配。

总的来说，模拟涵盖了整个大脑。 它们是 162 个大脑区域的个性化地图集，分辨率约为 XNUMX 平方毫米——大致相当于一粒小沙子的大小。 该团队已经在努力将分辨率提高一千倍。

个性化的未来

正在进行的癫痫试验 EPINOV 已经招募了 350 多人。 科学家们将在一年内跟踪他们的结果，看看数字替代大脑是否有助于让他们免于癫痫发作。

尽管进行了十年的工作，但使用虚拟大脑模型治疗疾病仍处于早期阶段。 一方面，神经连接会随着时间而改变。 癫痫患者的模型只是及时的快照，可能无法捕捉到他们在治疗或其他生活事件后的健康状况。

但虚拟大脑是一个强大的工具。 除了癫痫，它还将帮助科学家探索其他神经系统疾病，例如帕金森病或多发性硬化症。 最后，Jirsa 说，这一切都与合作有关。

“计算神经医学需要整合高分辨率大脑数据和患者特异性，”他 说过. “我们的方法在很大程度上依赖于 EBRAINS 中的研究技术，并且只有在像人脑计划这样的大规模协作项目中才有可能实现。”

图片来源： 商人 / Unsplash 

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• Sumber: https://singularityhub.com/2023/04/11/surgeons-are-simulating-whole-brains-to-pin-down-the-source-of-their-patients-seizures/