Создан инструмент для обучения алгоритмов глубокой стимуляции мозга

Фото из открытых источников

Российскими исследователями разработан интерактивная среда, позволяющая тестировать и обучать адаптивные алгоритмы для глубокой стимуляции мозга. Считается, что они способны эффективно подавлять симптомы болезни Паркинсона и иных патологий центральной нервной системы посредством двунаправленных нейроинтерфейсов. О подробностях рассказала пресс-служба "Сколтеха".

Специалисты поясняют: двунаправленные нейроинтерфейсы остаются на передовом крае нейротехнологий, предназначенных для лечения болезни Паркинсона и Альцгеймера и аналогичных болезней. Уже есть практические системы такого рода, но до сих пор нет полного понимания, как они работают. Новая работа стала реальным шагом в этом направлении, хотя касается она пока лишь болезни Паркинсона.

В последние годы эксперты активно изучают возможности применения систем глубокой стимуляции мозга для лечения нейродегенеративных заболеваний. Подобная терапия способна облегчать состояние пациентов, но одновременно она производит сбои некоторых функций мозга и нуждается в постоянной адаптации из-за перемен в контактах между электродами и мозгом.

Команда "Сколтеха", Института искусственного интеллекта AIRI и МГУ разработала специальную программную среду, позволяющую максимально эффективно проверять и обучать подобные алгоритмы. Они создали среду, в которой можно проводить испытания этих алгоритмов, как с применением ИИ, так и более простые.

В систему включена модель, призванная имитировать отклик нейронов на стимуляцию и отслеживать, какая конкретно активность идёт в мозге и где она локализована.  

Предложенное решение годится и для нейросетевых алгоритмов, и механизмов решений без ИИ, что даёт ученым надежду на то, что разработка послужит налаживанию более прочных связей между исследователями на стыке науки о данных и нейрофизиологии. Что стимулирует создание максимально эффективных и безопасных систем глубокой стимуляции мозга.