Искусственный интеллект расшифровывает сигналы эпилепсии в мозговых волнах до появления приступов

Неврологи часто используют ЭЭГ для диагностики эпилепсии, но стандартные записи дают лишь 20-минутный снимок мозговой активности. Без регистрации приступа в течение этого времени врачам приходится искать гораздо более тонкие признаки, которые трудно обнаружить визуально. Вот тут-то и вступает в дело искусственный интеллект. Алгоритм исследователей из Университета Делавэра (США) работает во многом подобно тому, как изучающий язык сталкивается с незнакомым языком. Он начинает с выявления закономерностей, часто встречающихся в записях ЭЭГ, и учится понимать их значение в контексте, фактически создавая словарь электрических паттернов.

«Наш подход, основанный на машинном обучении, позволяет алгоритму изучить „язык“ мозговых волн, выявляя тонкие закономерности, которые люди могут пропустить при ручном анализе», — сказал Остин Брокмайер, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники, а также компьютерных и информационных наук.

Когда Брокмайер, научный руководитель междисциплинарной аспирантской программы по нейробиологии в Университете Делавэра, представил свои исследования в области вычислительной нейробиологии, он привлек внимание Аманды Хернан, ассоциированного профессора психологии и нейронаук, а также биомедицинской инженерии в Университете Делавэра и старшего научного сотрудника в детской больнице Nemours Children's Health. Хернан, которая также является научным руководителем программы  и изучает, как изменения мозговой активности влияют на мышление и обучение у детей с эпилепсией.

Двое исследователей решили проверить возможности машинного обучения, используя ЭЭГ мышей с вызывающими эпилепсию вариациями в гене TSC1. Они использовали панель из более чем 40 мышей, включая животных с вариацией гена и без нее, из трех различных генетических линий. Для анализа они извлекли сегменты ЭЭГ из пятидневных записей каждой мыши.

Поскольку сегменты ЭЭГ не содержали информации о судорожной активности, алгоритму приходилось выявлять различия только в базовой активности мозга. Он смог различить штаммы мышей и с высокой точностью обнаружить вариации гена TSC1 у двух из трех штаммов. «Эти результаты показывают, что паттерны ЭЭГ содержат измеримые сигналы неврологических различий, даже без видимых приступов», — сказал Эрнан.

Теперь команда переносит свой метод из лаборатории в клинику. Брокмайер и Эрнан в дальнейшем применят свой подход к ЭЭГ-записям детей, проходящих обследование на эпилепсию в детской больнице Nemours Children's Health.

Электроэнцефалография у детей короче, чем многодневные записи, использованные в исследовании на мышах, и у детей наблюдается множество различных типов эпилепсии. Но исследователи настроены оптимистично. «Цель состоит в том, чтобы выявить биомаркеры, которые указывают на скрытые изменения в электрической активности мозга до того, как начнутся судороги», — сказал Эрнан.

Более раннее выявление может привести к более раннему лечению и меньшей неопределенности для семей. По словам Эрнан, эта неопределенность сказывается на здоровье. «Приступы следуют естественным циклам, но без возможности узнать, на каком этапе этого цикла вы находитесь, ожидание может вызывать невероятную тревогу», — объяснила она.

Более точное распознавание закономерностей также может улучшить принятие решений о лечении. Например, если новый препарат вводится во время естественного затишья в эпилептической активности, его эффективность может быть переоценена.

Заглядывая в будущее, исследователи предполагают, что носимые устройства ЭЭГ позволят осуществлять непрерывный мониторинг в режиме реального времени для людей с высоким риском развития судорог. Аналогичные подходы в конечном итоге могут быть применены и к другим неврологическим заболеваниям, включая аутизм и СДВГ.

"Это шаг к персонализированной медицине, — сказал Брокмайер. — Определение типа мозговых волн может помочь выявить, какие методы лечения будут наиболее эффективны для конкретного пациента. Для семей, ежедневно сталкивающихся с неопределенностью, связанной с эпилепсией, такая точность может иметь огромное значение".

Игорь НАУМОВ
По материалам Medical Xpress.