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알츠하이머 병

알츠하이머 병

과학자들은 알츠하이머 질환에 대한 최적의 개인화 된 뇌 자극 치료법을 계산하기 위해 개별 환자의 뇌 활동을 통합하는 새로운 컴퓨터 접근법을 개발했습니다. 캐나다 캘거리 대학의 Lazaro Sanchez-Rodriguez와 동료들은 PLOS Computational Biology 에서 새로운 프레임 워크를 발표합니다 .

뇌의 특정 부분을 전기적으로 자극하면 신경 퇴행성 질환 인 알츠하이머 병에 의해 손상된 신경 회로에서 건강한 활동을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이 실험적 치료는 임상 시험에서 약간의 약속을 보여주었습니다. 그러나 모든 환자는 현재 동일한 치료 프로토콜을 사용하여 잠재적으로 뇌 신호 전달의 개별 변이에 따라 다른 결과를 유도합니다.

개인화 된 뇌 자극의 가능성을 조사하기 위해 Sanchez-Rodriguez와 그의 동료들은 이론적 접근을 시도했다. 그들은 환자의 MRI 스캔과 생리 학적 뇌 신호 측정을 통합하여 효율적이고 효과적인 개인화 된 치료법을 제공하는 것을 목표로 최적의 뇌 자극 신호를 계산하는 전산 도구를 만들었습니다.

새로운 접근법은 인간과 같은 동적 비선형 시스템을 제어하는 ??입력 신호를 최적화하기 위해 항공 우주 공학과 같은 다른 분야에 적용된 상태 의존 Riccati 방정식 제어 (SDRE)로 알려진 계산 전략을 기반으로합니다. 뇌. 이 전략을 통해 새로운 도구는 뇌 자극으로 이득을 볼 수없는 특정 뇌 영역을 식별 할 수있었습니다.

연구진은 뇌의 특정 부분, 변연계 및 기초 신경절 구조가 알츠하이머 병의 뇌 자극에 특히 강력한 표적이 될 수 있음을 보여주기 위해 새로운 프레임 워크를 사용했다. 또한, 뇌 구조에서 신경 구조가 고도로 통합 된 환자가 자극에 가장 적합한 후보 물질 일 수 있다는 것을 발견했다.

Sanchez-Rodriguez는 "우리의 새로운 프레임 워크를 통해 우리는 뇌 자극에서 이론과 응용 간의 지식 격차를 없애기 위해 더 가까워지고 있습니다. "간질이나 파킨슨 병과 같은 뇌 활동 장애와 관련된 다른 질병을 연구하기 위해 우리의 프레임 워크와 유사한 도구의 적용이 곧 호황을 누릴 것으로 생각합니다."

다음으로, 연구자들은 환자들 사이의 뇌 활동에 추가적인 변화를 설명 할 수 있도록 도구를 개선 할 계획입니다. 이 접근법은 동물이 임상 시험에 들어가기 전에 테스트해야합니다.