МОСКВА, 24 ноября. /ТАСС/. Исследователи из России разработали интерактивную среду, которая позволяет тестировать и обучать адаптивные алгоритмы для глубокой стимуляции мозга, в теории способные более эффективно подавлять симптомы болезни Паркинсона и других заболеваний центральной нервной системы при помощи двунаправленных нейроинтерфейсов. Об этом сообщила пресс-служба "Сколтеха" (входит в группу ВЭБ.РФ).
"Двунаправленные нейроинтерфейсы - это передовой край нейротехнологий, направленных на лечение болезни Паркинсона и Альцгеймера и других болезней. Практические системы такого рода уже появились, однако у нас нет полного понимания, как они должны работать. Наша работа - реальный шаг к этому. Пока это касается болезни Паркинсона, но применения для лечения других неврологических расстройств - впереди", - заявил профессор МГУ Михаил Лебедев, чьи слова приводит пресс-служба "Сколтеха".
Как отмечают ученые, в последние годы ученые активно изучают возможность использования систем глубокой стимуляции мозга для подавления патологических форм активности мозга, которые возникают у носителей болезней Паркинсона, Альцгеймера и других нейродегенеративных заболеваний. Эта терапия облегчает состояние пациентов, однако она также нарушает некоторые функции мозга и ее нужно постоянно подстраивать из-за перемен в контактах между электродами и мозгом.
Для решения этой проблемы ученые активно работают над созданием различных адаптивных алгоритмов, которые отслеживают сдвиги в состоянии мозга пациента и в режиме реального времени подстраивают стимуляцию под эти перемены. Исследователи из "Сколтеха", Института искусственного интеллекта AIRI и МГУ разработали специальную программную среду, которая позволяет максимально эффективно проверять и обучать такие алгоритмы.
"Мы сделали среду, в которой можно испытывать эти алгоритмы, как с применением ИИ, так и более простые. Система включает модель, которая имитирует то, как нейроны отзываются на стимуляцию, какая активность наблюдается в мозге и где именно она локализована и даже то, как нейроны со временем меняют свое поведение", - пояснил заведующий лабораторией вычислительных методов формирования изображений Центра ИИ "Сколтеха" Дмитрий Дылов, чьи слова приводит пресс-служба вуза.
Как отмечают ученые, предложенный ими подход поддерживает сравнительно быстрые вычисления и разные сценарии использования - например, ходит пациент или спит. Поскольку предложенное решение подходит для нейросетевых алгоритмов и решений без ИИ, ученые рассчитывают, что разработка сможет наладить более прочные связи между исследователями на стыке науки о данных и нейрофизиологии. Это ускорит разработку максимально эффективных и безопасных систем глубокой стимуляции мозга, подытожили ученые.