Новости
Искусственный интеллект прогнозирует результаты после глубокой стимуляции мозга
- Команда исследователей больницы Сеульского национального университета (далее – больница SNUH) прогнозирует степень улучшения симптомов после глубокой стимуляции мозга при болезни Паркинсона
- Применение алгоритма искусственного интеллекта позволяет наиболее эффективно выбрать место имплантации электродов для достижения наилучших результатов лечения при болезни Паркинсона
Стало возможным прогнозирование результатов лечения благодаря анализу сигналов микроэлектродов с помощью искусственного интеллекта во время установки нейростимулятора для глубокой стимуляции мозга при болезни Паркинсона. Ожидается, что дальнейший опыт и данные окажут большую помощь в лечении данного заболевания.
Исследование проводили команды профессоров Пэк Сон Ха, Ким Хи Чхан и Сон Сок Гю больницы SNUH в сотрудничестве с исследовательской командой профессора Пак Кванг Хён больницы Седжонг Чунгнамдэ.
В рамках исследования 34 пациентам с диагнозом болезнь Паркинсона под общим наркозом была проведена операция по установке нейростимулятора, а записи сигналов с микроэлектродов в ходе операции анализировались с помощью метода глубокого обучения ('deep learning'). На основе полученных данных была опубликована научная работа с прогнозом клинических результатов после установки нейростимулятора.
При болезни Паркинсона наблюдается значительная потеря дофаминовых нейронов среднего мозга (примерно 70% по сравнению со здоровыми людьми). Причина этого явления до сих пор установлена. Это наиболее распространённое старческое дегенеративное заболевание головного мозга после болезни Альцгеймера: из 100 человек в возрасте старше 65 лет болезнью Паркинсона страдают 2 человека.
Симптомами болезни Паркинсона являются тремор, скованность мышц, нарушение равновесия, проблемы с ходьбой и др. В качестве лечения для контроля симптомов зачастую применяют метод глубокой стимуляции мозга. Электроды имплантируются в патологические области мозга для стимуляции конкретных групп нейронов. Самое важное – найти область с наилучшей эффективностью для имплантации электрода.
В операционной в черепе пациента проделывают отверстие, через которое в область мозга, заранее определённую с помощью МРТ помещают микроэлектроды. Далее постоянно меняя положение электрода и измеряя электрические сигналы ведётся поиск оптимального места для имплантации электрода. Записанные электрические сигналы анализируются, а сам стимулирующий электрод фиксируется в положении, в котором прогнозируется наилучший эффект.
Исследовательская команда проанализировала сигналы, полученные от микроэлектродов с помощью метода 'deep learning' и смогла спрогнозировать результаты лечения. После проведения операции пациентов разделили на группы в зависимости от степени улучшения симптомов, а алгоритм искусственного интеллекта сравнил фактические результаты с прогнозами, сделанными ранее.
Глубокая стимуляция мозга выполняется с обеих сторон, но, учитывая, что воздействие каждого электрода на левой и правой сторонах мозга будут разными, в алгоритме искусственного интеллекта была использована особая мультиструктурная система, поэтому левая и правая сторона были запрограммированы с разными соотношениями. При использовании соотношения 5:1 и 6:1 были сделаны самые точные прогнозы, составившие 80,21%.
«Данная технология станет новой парадигмой для поиска наиболее эффективного места для имплантации электродов нейростимулятора глубокой стимуляции мозга у пациентов с болезнью Паркинсона», - прокомментировал профессор Пэк Сон Ха (отделение нейрохирургии).
Профессор Ким Хи Чхан (отделение биомедицинской инженерии) добавил: «Это первая попытка применения метода 'deep learning' для прогнозирования результатов лечения методом глубокой стимуляции мозга. В дальнейшем будут разработаны системы для принятия решений по лечению различных заболеваний с помощью алгоритмов искусственного интеллекта.»
Результаты данного исследования были опубликованы в последнем номере международного журнала 'PLOS ONE'.