新的计算工具可以帮助优化治疗阿尔茨海默氏症

新的计算工具可以帮助优化治疗阿尔茨海默氏症
降级阿尔茨海默病的病理脑电图仪的活动以最小的能量沉积在组织可以通过提供一个计算调整大脑刺激,认为个体神经影像数据。信贷:拉萨罗Sanchez-Rodriguez,部分使用BrainNet查看器

科学家开发出了一种新颖的计算方法,包括个体病人的大脑活动计算最优,个性化的脑刺激治疗阿尔茨海默氏症。加拿大卡尔加里大学的拉萨罗Sanchez-Rodriguez和他的同事们展示他们的新框架PLOS计算生物学

电刺激的某些部分可以帮助促进健康活动神经回路受阿尔茨海默氏症、神经退行性疾病。这个实验治疗已经显示出一些承诺。然而,目前所有患者接受相同的治疗方案,可能导致不同的结果根据个人的大脑信号的变化。

探讨个性化的脑刺激的可能性,Sanchez-Rodriguez森和他的同事们的理论方法。他们建立了一个计算工具,包含病人的大脑核磁共振扫描和生理信号测量来计算最优脑刺激信号,提供高效的目标,有效的个性化治疗。

新方法是基于计算策略称为依赖黎卡提微分方程控制(SDRE),已被应用在其他领域如航空航天工程优化输入信号控制动态、非线性系统就像人类的大脑。这种策略使新的工具来识别特定的大脑区域,也不会受益于脑刺激。

研究人员还使用他们的新框架表明,大脑的某些部分,边缘系统和基底神经节的结构,可以作为特别强大的脑刺激目标阿尔茨海默氏症。此外,他们发现病人的大脑中的神经结构是高度集成的网络可能是最合适的候选人的刺激。

“与我们的新框架,我们越来越接近消除之间的知识差距理论和应用”,Sanchez-Rodriguez说。“我认为我们很快就会看到一个繁荣的应用框架和其他类似的工具来研究疾病涉及受损,如癫痫和帕金森症”。

接下来,研究人员计划完善他们的工具,以便它占额外病人之间大脑活动的变化。这种方法需要在动物身上进行测试之前,进入临床试验。

更多信息:Sanchez-Rodriguez LM, Iturria-Medina Y,贝恩斯EA Mallo SC, Dousty M, Sotero RC, et al。(2018)设计的最优非线性网络控制器阿尔茨海默氏症。公共科学图书馆第一版杂志14 (5):e1006136。doi.org/10.1371/journal.pcbi.1006136

期刊信息: PLoS计算生物学

引用:新的计算工具可以帮助优化治疗阿尔茨海默氏症(2018年5月24日)检索10 2023年7月从//www.pyrotek-europe.com/news/2018-05-tool-optimize-treatment-alzheimer-disease.html
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