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Stimulation cérébrale profonde est un dispositif médical implantable chirurgicalement qui stimule sélectivement électriquement le cerveau pour traiter certains types de troubles neurologiques du mouvement tels que la maladie de Parkinson et la dystonie. Dans certains cas, il est également utilisé pour traiter des problèmes de santé mentale tels que la dépression et les troubles obsessionnels compulsifs. Les technologies existantes nécessitent qu’un médecin insère correctement et révise et ajuste périodiquement les paramètres de stimulation tels que la quantité et l’intensité du courant de stimulation à travers les électrodes qui composent le dispositif. Mais dans un commentaire publié dans Nature Reviews Neurology cette semaine, les auteurs examinent et spéculent sur la façon dont l’intelligence artificielle pourrait améliorer les résultats fonctionnels de la stimulation cérébrale profonde pour les patients.
Qu’est-ce que la stimulation cérébrale profonde ?
La stimulation cérébrale profonde utilise un appareil appelé neurostimulateur pour envoyer de petits courants électriques à des populations spécifiques de neurones dans des zones clés du cerveau. Ces impulsions électriques aident à réguler les signaux cérébraux anormaux et à améliorer les symptômes, souvent avec des effets dramatiques sur les patients, ce qui se traduit par des améliorations significatives de la qualité de vie. Il ne guérit pas la maladie, mais peut réduire considérablement les symptômes, notamment les tremblements et la raideur. Il est également réversible, donc si cela ne fonctionne pas ou provoque des effets secondaires imprévus, les électrodes peuvent être éteintes et retirées.
Comment l’apprentissage automatique et l’IA améliorent la stimulation cérébrale profonde
Les chercheurs étudient comment l’IA peut être utilisée pour améliorer la stimulation cérébrale profonde de deux manières principales. Le premier consiste à faciliter la localisation de la cible, qui consiste à déterminer l’emplacement optimal pour le placement des électrodes dans le cerveau en identifiant correctement les repères anatomiques à l’aide de méthodes d’imagerie médicale telles que l’imagerie par résonance magnétique ou IRM. Des recherches en cours étudient comment l’apprentissage automatique et l’IA peuvent aider à mieux identifier, en particulier, les petites cibles anatomiques afin d’améliorer la précision des implantations.
En outre, l’apprentissage automatique et l’IA sont également utilisés pour améliorer et améliorer les méthodes d’imagerie médicale telles que l’IRM elles-mêmes. Cela améliorerait encore l’utilisation d’autres IA spécifiques à la localisation des cibles. Et, bien sûr, cela aurait de nombreuses autres applications pour l’imagerie du cerveau au-delà de la stimulation cérébrale profonde avec des avantages importants pour la neurologie et les neurosciences.
La deuxième façon d’explorer l’utilisation de l’IA avec la stimulation cérébrale profonde consiste à sélectionner les paramètres de stimulation électrique. Après l’implantation, une sélection appropriée et un ajustement continu des paramètres de stimulation sont essentiels au résultat fonctionnel pour les patients.
Les méthodes traditionnelles de programmation et de réglage des paramètres de stimulation électrique prennent du temps et reposent sur les compétences et l’expérience du programmeur. La programmation automatisée ou partiellement automatisée utilisant l’IA qui tire parti de l’imagerie, de l’électrophysiologie et des données cliniques est explorée comme une alternative plus efficace. Par exemple, dans une étudedes modèles d’apprentissage automatique ont été formés à l’aide de données d’IRM fonctionnelles d’un groupe de patients pour prédire les paramètres de stimulation optimaux pour un autre groupe de patients.
La stimulation cérébrale profonde conventionnelle consiste à stimuler des régions cérébrales ciblées avec des paramètres électriques constants qui ne peuvent être ajustés que lors des visites à l’hôpital. Mais pousser l’intégration de la stimulation cérébrale profonde à l’IA un peu plus loin, il existe un intérêt croissant pour le développement de systèmes en boucle fermée ou adaptatifs capables d’ajuster les paramètres de stimulation en fonction de l’état ou de l’activité du patient en temps quasi réel « à la volée ». Par exemple, les besoins d’un patient peuvent varier en fonction de l’heure de la journée ou de ce que fait le patient. Dans certains cas, les paramètres de stimulation peuvent devoir être mis à jour au fur et à mesure que la maladie progresse. L’apprentissage automatique pourrait permettre des ajustements de paramètres plus complexes en intégrant une gamme plus large d’informations qui tire parti des boucles de rétroaction du patient à l’appareil, et retour au patient avec un ensemble ajusté de paramètres de stimulation.
Tout cela est une recherche en cours et beaucoup de travail doit être fait. Mais l’impact futur sur la qualité de vie des patients et de leurs familles pourrait être très important.
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Je suis professeur de bioingénierie et de neurosciences à l’Université de Californie à San Diego, où je suis titulaire de la chaire d’ingénierie J. Robert Beyster. Je suis le directeur fondateur du Center for Engineered Natural Intelligence et le directeur associé du Kavli Institute for Brain and Mind. Ma recherche vise à comprendre quels sont les algorithmes utilisés par le cerveau et comment les technologies peuvent s’interfacer avec le cerveau afin de traiter les troubles neurologiques. Je développe également de nouvelles formes d’apprentissage automatique et des modèles de calcul mathématique dérivés du cerveau. Mes contributions à Forbes se concentrent sur les neurosciences et la recherche sur le cerveau, et leurs intersections avec la technologie, l’ingénierie et les mathématiques.
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