Новый инструмент для адаптивной глубокой стимуляции мозга сделает терапию при болезни Паркинсона безопаснее

Учёные из «Сколтеха», Института AIRI и МГУ разработали новую среду для создания алгоритмов адаптивной глубокой стимуляции мозга, что сделает терапию при болезни Паркинсона более безопасной. Новая система позволит обучать, сравнивать и всесторонне проверять алгоритмы искусственного интеллекта для адаптивной глубокой стимуляции мозга. Это первая универсальная среда такого рода, сообщили представители «Сколтеха» CNews. При неэффективности медикаментозной терапии пациентам с болезнью Паркинсона могут имплантировать электроды в базальные ганглии, где наблюдается аномальная активность. Эта активность проявляется в виде слишком выраженного бета-ритма или тета-ритма, которые можно зарегистрировать тем же электродом. Патологическая активность является ключевым электрофизиологическим маркером двигательных нарушений, включая скованность движений и тремор рук. Электростимуляция снижает синхронность активности нейронов в базальных ганглиях, ослабляя избыточный бета-ритм и связанные с ним симптомы. Однако глубокая электростимуляция мозга может вызывать побочные эффекты, наиболее распространёнными из которых являются нарушения речи. Это связано с тем, что речевой центр в мозге взаимодействует с базальными ганглиями. Кроме того, организм постепенно окружает электрод соединительной тканью, что может изменять реакцию нейронов на стимуляцию. Постоянное воздействие электрического тока также может повреждать окружающую нервную ткань. Адаптивная стимуляция обещает изменить ситуацию. Имплантируемый электрод может не только стимулировать мозг, но и регистрировать электрическую активность нейронов. Это позволяет настраивать стимуляцию в зависимости от ситуации в режиме реального времени. Алгоритмы могут быть простыми или сложными, включая использование искусственного интеллекта. Однако до сих пор не существовало унифицированной среды для испытания и сравнения конкурирующих алгоритмов. По словам первого автора исследования Екатерины Кузьминой, аспирантки «Сколтеха» по программе «Науки о жизни» и научного сотрудника группы «Исследования биомаркеров» лаборатории «Сильный ИИ в медицине» Института AIRI, адаптивные алгоритмы могут обучаться подавлению избыточного бета-ритма в процессе работы.