Yeni Neural Çip ve İşlevselliği
EPFL araştırmacıları, beyin bölgeleri arasındaki iletişimi gerçek zamanlı olarak izleyebilen implant edilebilir bir neural çip geliştirdi. Bu çip, bilişsel ve duygusal durumları tanımlamak için kullanılmakta.
Derin beyin stimulasyonu (DBS), beyin alanlarına elektriksel darbeler göndererek sinirsel aktiviteyi modüle eden bir tedavi tekniğidir. Parkinson hastalığı gibi hareket bozukluklarının tedavisinde yaygın olarak kullanılmakta ve araştırmacılar, bunun major depresyon, travma sonrası stres bozukluğu ve obsesif-kompulsif bozukluk gibi şiddetli psikiyatrik hastalıklar üzerindeki potansiyelini de araştırmaktalar.
Açık ve Kapalı Döngü Sistemleri
Mevcut DBS sistemlerinin çoğu “açık döngü” olarak adlandırılan bir yöntemle çalışmakta; bu, tedavinin hastanın beyin aktivitesine göre sürekli olarak uyum sağlamadığı anlamına gelmektedir. Kapalı döngü sistemleri ise genellikle tek bir beyin bölgesinden kaydedilen sinyallere dayanmakta, bu da psikiyatrik bozukluklar için önemli bir sınırlama oluşturmaktadır.
EPFL’deki Entegre Nöroteknolojiler Laboratuvarı’nın lideri Mahsa Shoaran, “Psikiyatrik bozuklukların daha çok beyin bölgeleri arasındaki iletişim bozukluklarından kaynaklandığını öne süren araştırmalar artmakta” diyor.
LogSync Çipinin Özellikleri
Shoaran ve ekibi, LogSync adı verilen düşük güçlü, implant edilebilir bir neural sistem geliştirdi. Bu çip, beyin aktivitesini kaydederek farklı beyin bölgeleri arasındaki sinyal senkronizasyonunu ve beyin dalgalarının gücünü belirleyen biyomarkerlar çıkarıyor.
Bir makine öğrenimi algoritması, bu ağ düzeyindeki biyomarkerları analiz ederek bilişsel ve duygusal durumları ayırt ediyor ve belirli durumlar tespit edildiğinde uyarı tetikleyici üretiyor.
Geliştirme Süreci ve Fonlama
Bu çalışma, ABD Ulusal Ruh Sağlığı Enstitüsü’nden (NIMH) 6.6 milyon CHF’lik bir hibe ile desteklenmiş olup, şiddetli psikiyatrik hastalıklar için osilasyonel beyin ağlarını ölçen ve kontrol eden implant edilebilir sistemler geliştirmeyi amaçlamaktadır.
LogSync, insan beyin kayıtlarıyla yapılan önceki psikiyatrik deneylerden yararlanarak test edilmiştir. Algoritma, bilişsel görevler sırasında katılımcıların zihinsel katılımındaki değişiklikleri ve video klipler izlerken duygusal uyanışları ayırt etmiştir.
Gelecek Hedefleri ve Uygulama Alanları
LogSync çipinin ilk doğrulaması psikiyatrik uygulamalara odaklanmakta. Ancak, beyin ağı biyomarkerlarını çıkarma yeteneği, hareket bozuklukları için uyarlanabilir DBS, kapalı döngü invaziv olmayan stimulasyon ve yeni nesil nöroteknolojilerde geniş uygulama potansiyeline sahiptir.
Ayrıca laboratuvar, önceden tanımlanmış biyomarkerlardan bağımsız olarak doğrudan beyin kayıtlarından öğrenen yeni makine öğrenimi yöntemleri geliştirmektedir. Bu çabalar, akıllı sinirsel arayüzlerin klinik uygulamalara daha yakın hale gelmesini hedeflemektedir.
