Tóm tắt: Sử dụng một công nghệ mới gọi là Bộ não ảo, các nhà nghiên cứu có thể tạo ra các mô hình não vi tính hóa được cá nhân hóa của từng bệnh nhân dựa trên giải phẫu, kết nối cấu trúc và động lực não của họ.
Nguồn: Dự án Não người
Trong ấn bản hiện tại của The Lancet Neurology, các nhà nghiên cứu của Dự án Não người (HBP) trình bày cách sử dụng lâm sàng mới của các phương pháp mô hình não tiên tiến.
Các kỹ thuật lập mô hình não tính toán tích hợp dữ liệu đo được của bệnh nhân đã được các nhà nghiên cứu tại AMU Marseille phát triển như một phần của HBP. Các mô hình có thể được sử dụng làm công cụ dự đoán để kiểm tra ảo các giả thuyết và chiến lược lâm sàng.
Để tạo ra các mô hình não cá nhân hóa, các nhà nghiên cứu sử dụng một công nghệ mô phỏng có tên là Bộ não ảo (TVB), mà nhà khoa học Viktor Jirsa của HBP đã phát triển cùng với các cộng tác viên. Đối với mỗi bệnh nhân, các mô hình tính toán được tạo ra từ dữ liệu về giải phẫu, kết nối cấu trúc và động lực não được đo riêng lẻ.
Phương pháp này lần đầu tiên được áp dụng trong bệnh động kinh và một thử nghiệm lâm sàng lớn hiện đang được tiến hành.
Công nghệ TVB cho phép các bác sĩ lâm sàng mô phỏng sự lan rộng của hoạt động bất thường trong cơn động kinh trong não của bệnh nhân, giúp họ xác định rõ hơn các khu vực mục tiêu. Vào tháng 1, nhóm nghiên cứu đã trình bày phương pháp chi tiết của nghiên cứu động kinh trên trang bìa của Science Translational Medicine.
Trong bài báo mới, các nhà nghiên cứu mở rộng khái niệm này và các ứng dụng tiềm năng của nó trong khoa học thần kinh. Bài báo của họ trên The Lancet Neurology mô tả cách các mô hình máy tính cá nhân hóa não của bệnh nhân có khả năng ứng dụng rộng rãi ngoài chứng động kinh.
Các tác giả đưa ra trường hợp rằng tiềm năng thực sự của các mô hình não ảo được cá nhân hóa trong khoa học thần kinh, y học và công nghệ thần kinh vẫn cần được khám phá thêm.
Các tác giả hình dung rằng những tiến bộ trong tương lai trong mô hình não bộ sẽ mở ra con đường dẫn đến phương pháp tiếp cận “cặp song sinh kỹ thuật số” trong y học não bộ. “Song sinh kỹ thuật số” là một loại mô hình não điện toán được cá nhân hóa có thể được cập nhật liên tục với dữ liệu trong thế giới thực được đo lường thu được từ đối tác ngoài đời thực của nó, tức là bệnh nhân.
Mặc dù không nhằm mục đích trở thành một bản sao chính xác, nhưng việc tăng cường độ tinh vi của các mô hình này được kỳ vọng sẽ tăng cường hơn nữa khả năng dự đoán của chúng, mang lại các ứng dụng nghiên cứu và lâm sàng mới.
Các tác giả mong đợi những cải tiến dọc theo hai dòng chính: độ phân giải cao của dữ liệu và tính đặc hiệu của bệnh nhân. Việc tích hợp các yếu tố này có thể thực hiện được trong HBP, thông qua việc sử dụng phần mềm lập mô hình, sức mạnh tính toán, tập bản đồ não bộ và bộ dữ liệu được cung cấp trên cơ sở hạ tầng nghiên cứu kỹ thuật số EBRAINS.
Viktor Jirsa dẫn đầu lĩnh vực nghiên cứu về “hệ thống kết nối não bộ đa cấp độ” trong HBP. Từ ngày 28-31/3, ông sẽ chủ trì Hội nghị cấp cao cuối cùng của dự án tại Marseille, Pháp.
trừu tượng
Mô hình não ảo được cá nhân hóa trong bệnh động kinh
Những người bị động kinh cục bộ kháng thuốc là những ứng cử viên cho điều trị phẫu thuật như một lựa chọn chữa bệnh. Trước khi phẫu thuật có thể diễn ra, bệnh nhân phải được đánh giá trước phẫu thuật để xác định xem liệu và cách điều trị phẫu thuật có thể ngăn chặn cơn động kinh của họ mà không gây ra các khiếm khuyết về thần kinh hay không.
Bộ não ảo là một công nghệ lập mô hình kỹ thuật số mới, lập bản đồ mạng lưới não bộ của một người bị động kinh, sử dụng dữ liệu thu được từ MRI. Kỹ thuật này tạo ra một mô phỏng máy tính về các cơn co giật và tín hiệu hình ảnh não, chẳng hạn như những tín hiệu sẽ được ghi lại bằng điện não đồ nội sọ.
Khi kết hợp với máy học, bộ não ảo có thể được sử dụng để ước tính phạm vi và tổ chức của vùng gây động kinh (tức là các vùng não liên quan đến việc tạo ra cơn động kinh và động lực không gian thời gian trong quá trình khởi phát cơn động kinh).
Trong tương lai, não ảo có thể được sử dụng để đưa ra quyết định lâm sàng, để cải thiện độ chính xác trong việc định vị hoạt động co giật và lập kế hoạch phẫu thuật, nhưng hiện tại các mô hình này có một số hạn chế, chẳng hạn như độ phân giải không gian thấp.
Khi có nhiều bằng chứng ủng hộ khả năng dự đoán của các mô hình não ảo được cá nhân hóa và khi các phương pháp được thử nghiệm trong các thử nghiệm lâm sàng, não ảo có thể cung cấp thông tin cho thực hành lâm sàng trong tương lai gần.