پیشرفت در رابط عصبی Bioالکترونیک برای مدیریت بیماری مزمن

یادگیری ماشین و الگوریتم های Adaptive

سیگنال های عصبی خام الگوریتم های یادگیری ماشین پر سر و صدا و پیچیده هستند - به ویژه شبکه های عصبی مکرر و مدل های یادگیری عمیق - می توانند اهداف حرکتی، پیش نویس های تشنج یا نشانه های درد را در زمان واقعی رمزگشایی کنند. الگوریتم های سازگار سپس پارامترهای تحریک را به طور خودکار تنظیم می کنند، ایجاد یک درمان حلقه بسته که با شرایط متغیر بیمار تکامل می یابد.

تبدیل مدیریت بیماری مزمن

تاثیر عملی این پیشرفت ها در چهار ناحیه بیماری مزمن عمده مشهود است، جایی که بیوگرافی رابط عصبی از اثبات مفهوم به درمان های تایید شده FDA منتقل شده است.

بیماری پارکینسون و تحریک مغزی عمیق

تحریک عمیق مغز (DBS) برای دهه ها برای درمان بیماری پارکینسون استفاده شده است، اما نوآوری های اخیر به طور چشمگیری نتایج را بهبود داده اند. سیستم های DBS کوچکتر هستند، استفاده از سرب به حداقل رساندن عوارض جانبی حلقه، و ترکیب یک تحریک حرکتی بسته سازگار با کنترل (FLT:0PerceptTM PC [F:1 دستگاه از Medtronic، تایید شده در سال 2020، که توانایی های تشخیص کیفیت ثابت شده توسط DBS را کاهش می دهد، می تواند کیفیت واقعی را در مقایسه کند.

واکنش عصبی برای اپیولپسی

برای بیماران مبتلا به صرع مقاوم در برابر دارو، نوردهی پاسخگو (RNS) یک جایگزین برای جراحی دسته بندی شده ارائه می دهد. سیستم NeuroPace RNS به طور مداوم سیگنال های الکتروکورتیکوگرافی را از فولاتاسیون تشنج نظارت می کند، هنگامی که آن را تشخیص می دهد الگوهای پیشگیری از تشنج، آن یک پالس الکتریکی کوتاه برای سقط جنین. A کارآزمایی بالینی کلیدی منتشر شده در (FLT0: Eile Learning. [b]

سیستم های بسته بندی شده برای دیابت

در حالی که دیابت به طور سنتی از طریق پمپ های انسولین و مانیتورهای گلوکز مداوم مدیریت می شود، بیوشیمی های رابط عصبی (وبلاگیک) یک جبهه جدید را باز می کنند، محققان در حال توسعه دستگاه های ایمپلنت هستند که سیگنال های عصبی را از عصب واگ تشخیص می دهند، که نقش کلیدی در متابولیسم گلوکز 1:3 را ایفا می کند.

روش های عصبی برای درد مزمن

درد مزمن بیش از 50 میلیون آمریکایی را تحت تاثیر قرار می دهد و بسیاری از آنها به دارو یا فیزیوتراپی واکنش نشان نمی دهند. تحریک نخاعی (SCS) یک رویکرد به خوبی تثبیت شده است، اما رابط های عصبی جدیدتر، باندهای ریشه دوال یا اعصاب محیطی را با دقت بیشتر تنظیم می کنند. BurstDR TM تحریک، الگوی پیشگام، پیشگام، الگوهای هدایت شده توسط الگوهای فشار خون بالا که نشان می دهد، حتی اثرات بالینی پیشرفته تر از واکنش های عصبی.

ادغام هوش مصنوعی برای درمان شخصی

همگرایی رابط های عصبی و هوش مصنوعی (AI) مسلماً تغییرناپذیرترین روند است. الگوریتم های AI می توانند مقادیر زیادی از داده های عصبی را تجزیه و تحلیل کنند تا نشانگرهای زیستی را شناسایی کنند، تشدید بیماری ها را پیش بینی کنند و پارامترهای تحریک را بدون مداخله انسانی بهینه کنند، به عنوان مثال، یک تیم در دانشگاه پیتسبورگ نشان داد که یک مدل یادگیری عمیق می تواند در بیماری پارکینسون از زیر سیگنال های مدیریت یکپارچه بیش از 90٪، پیش بینی کند و تنظیم دقیق تر از حد سیستم های شخصی سازی کند.

چالش ها و مسیرهای آینده

علی رغم پیشرفت قابل توجه، چندین موانع قبل از اینکه بیوگرافی های رابط عصبی استاندارد برای مدیریت بیماری مزمن شوند، باقی می مانند.

قابلیت های دور بودن و طولانی مدت

دستگاه های ایمپلنت شده باید برای سال ها قابل اعتماد عمل کنند – اغلب یک دهه یا بیشتر – در کنار محیط زیست بیوشیمی شدید بدن، فناوری های فعلی باتری طول عمر ایمپلنت های فعال را محدود می کنند و بازسازی نیاز به انطباق بیمار دارد.تحقیقات مربوط به روش های کاهش انرژی مانند انرژی پازوالکتریک از حرکات بدن یا سلول های سوخت زیستی که گلوکز را تبدیل می کنند، ممکن است یک روز برای افزایش باتری ها و افزایش مواد مقاوم در برابر خوردگی و گسترش عمر آن ها داشته باشد.

دقت و انتخاب

تحریک جمعیت های عصبی خاص بدون تاثیر بر فیبرهای همسایه یک چالش بزرگ است.طرح های الکترود جدید، مانند آرایه های میکروالکترونیک با چگالی بالا و آرایه های اختیاری (که به جای برق برای تحریک اپیئو ژنتیک استفاده می کنند)، با این حال، ترجمه این روش ها به استفاده از بالینی انسان نیازمند حل مسائل مربوط به اتلاف گرما، بی طرفی و تصویب قانونی است.

قابلیت دسترسی و دسترسی

هزینه سیستم های رابط عصبی – از جمله دستگاه، جراحی و برنامه نویسی پیگیری – می تواند بیش از 100،000 دلار، محدود کردن دسترسی به سیستم های مراقبت های بهداشتی ثروتمند باشد.تلاش برای کاهش هزینه ها از طریق طرح های مدولار، تکنیک های جراحی ساده و برنامه نویسی مبتنی بر Telehealth در حال انجام است.

نگاهی به Ahead

بیوگرافی عصبی در پیش بینی یک دوره جدید در مدیریت بیماری مزمن ایستاده است.به عنوان مینیاتوراسیون، فن آوری بی سیم و AI همچنان به بلوغ، این دستگاه ها کمتر تهاجمی، هوشمند تر و گسترده تر در دسترس هستند، دهه آینده احتمالا اولین سیستم های حلقه کاملاً قابل کاشت برای چندین شرایط مزمن، قادر به نظارت، پیش بینی و مداخله در فرآیندهای رابطة عصبی طولانی مدت است که باید از طریق روشهای درمانی قابل توجه باشند: