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 не 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’.