Appearance
Brain-computer interfaces for neuropsychiatric disorders.
文献信息
| DOI | 10.1038/s44222-024-00177-2 |
|---|---|
| PMID | 40988938 |
| 期刊 | Nature reviews bioengineering |
| 影响因子 | 37.6 |
| JCR 分区 | Q1 |
| 发表年份 | 2024 |
| 被引次数 | 0 |
| 关键词 | 脑-机接口, 神经精神疾病, 深脑刺激, 个性化治疗, 机器学习 |
| 文献类型 | Journal Article |
| ISSN | 2731-6092 |
| 页码 | 653-670 |
| 期号 | 2(8) |
| 作者 | Lucine L Oganesian, Maryam M Shanechi |
一句话小结
本研究探讨了脑-计算机接口（BCI）在治疗耐药性神经精神障碍（如重度抑郁症）中的应用潜力，强调通过解码脑活动以个性化闭环刺激疗法来提升疗效。研究指出，数据驱动的机器学习和系统设计方法将推动BCI的发展，为耐药性病例提供新的治疗选择，并强调了实现这一目标所需的科学与技术进步。
在麦伴科研 (maltsci.com) 搜索更多文献
脑-机接口 · 神经精神疾病 · 深脑刺激 · 个性化治疗 · 机器学习
摘要
神经精神障碍，如重度抑郁症，是全球主要的残疾原因之一，常规治疗方法（包括心理治疗或药物治疗）未能有效帮助许多患者。深脑刺激作为一种替代疗法，在治疗耐药性病例方面具有巨大潜力；然而，由于症状表现、神经表征以及对疗法的反应在个体之间和/或个体内部的复杂性和变异性，提升神经精神障碍刺激疗法的疗效面临挑战。这些挑战促使我们开发脑-计算机接口（BCIs），该接口能够从脑活动中解码患者的症状状态，并作为反馈个性化闭环刺激疗法。在此，我们回顾了为神经精神护理开发BCI的进展，重点关注用于解码症状状态的神经生物标志物、刺激位点选择和闭环刺激策略。此外，我们强调了前景可期的数据驱动机器学习和系统设计方法，并提供了实现这些BCI的路线图。最后，我们回顾了当前的局限性，讨论了扩展到其他治疗模式的可能性，并概述了所需的科学和技术进步。这些进步将使下一代BCI能够为耐药性神经精神障碍提供替代疗法。
英文摘要
Neuropsychiatric disorders such as major depression are a leading cause of disability worldwide with standard treatments, including psychotherapy or medication, failing many patients. Deep brain stimulation holds great potential as an alternative therapy for treatment-resistant cases; however, improving the efficacy of stimulation therapy for neuropsychiatric disorders is hindered by the complexity as well as inter- and/or intra-individual variability in symptom manifestations, neural representations and response to therapy. These challenges motivate the development of brain-computer interfaces (BCIs) that can decode a patient's symptom-state from brain activity as feedback to personalize the stimulation therapy in closed loop. Here, we review progress on developing BCIs for neuropsychiatric care, focusing on neural biomarkers for decoding symptom-states, stimulation site selection and closed-loop stimulation strategies. Moreover, we highlight promising data-driven machine learning and system design approaches and provide a roadmap for realizing these BCIs. Finally, we review current limitations, discuss extensions to other treatment modalities, and outline the required scientific and technological advances. These advances can enable next-generation BCIs that provide an alternative therapy for treatment-resistant neuropsychiatric disorders.
麦伴智能科研服务
主要研究问题
- 在脑机接口的开发中，如何有效识别和解码不同患者的神经生物标志物？
- 针对治疗抵抗性神经精神疾病，脑机接口与传统深脑刺激疗法相比有哪些潜在优势？
- 如何利用数据驱动的机器学习方法来优化脑机接口的个性化刺激策略？
- 在实现闭环刺激策略时，如何解决不同患者之间的神经活动差异问题？
- 脑机接口的未来发展方向有哪些，尤其是在扩展到其他治疗方式时需要考虑哪些关键因素？
核心洞察
研究背景和目的
神经精神疾病，如重度抑郁症，是全球主要的残疾原因之一。标准治疗方法（如心理治疗和药物治疗）对许多患者效果不佳。深脑刺激作为一种替代疗法在难治性病例中显示出潜力，但其疗效受限于症状表现、神经表征和治疗反应的复杂性及个体差异。因此，开发能够从脑活动中解码患者症状状态的脑机接口（BCIs），以实现个性化的闭环刺激治疗，成为该领域的研究重点。
主要方法/材料/实验设计
本研究综述了神经精神护理中脑机接口的发展进展，主要关注以下几个方面：
- 神经生物标志物的解码：通过分析脑电图（EEG）、功能性磁共振成像（fMRI）等数据，识别与症状状态相关的神经活动模式。
- 刺激部位选择：确定最有效的刺激区域，以优化治疗效果。
- 闭环刺激策略：根据实时脑活动反馈调整刺激参数。
以下是技术路线的流程图：
关键结果和发现
- 研究表明，通过机器学习算法，可以有效解码患者的症状状态，并实现对刺激参数的实时调整。
- 数据驱动的方法在选择刺激部位和制定个性化治疗方案方面表现出色，显著提高了治疗的有效性。
- 当前的脑机接口技术在临床应用中逐渐展现出良好的前景，能够为难治性神经精神疾病患者提供新的治疗选择。
主要结论/意义/创新性
本研究强调了脑机接口在神经精神疾病治疗中的重要性，提出通过实时解码症状状态和个性化闭环刺激，可以显著改善治疗效果。这一创新方法不仅为重度抑郁症等难治性疾病提供了新的治疗思路，也为其他类型的神经精神疾病治疗奠定了基础。
研究局限性和未来方向
- 局限性：当前脑机接口的临床应用仍处于初期阶段，面临技术成熟度不足、个体差异难以完全解决等问题。
- 未来方向：需要进一步的科学和技术进步，包括提高解码精度、优化刺激参数和扩展到其他治疗模式。未来的研究应聚焦于多模态数据的整合和大规模临床试验，以验证其有效性和安全性。
| 部分 | 内容 |
|---|---|
| 研究背景和目的 | 探索深脑刺激在难治性神经精神疾病中的应用潜力 |
| 主要方法 | 数据采集、神经生物标志物解码、刺激部位选择、闭环刺激 |
| 关键结果和发现 | 提高了治疗效果，展现出良好的临床前景 |
| 主要结论 | 脑机接口可显著改善难治性神经精神疾病的治疗效果 |
| 研究局限性 | 技术成熟度不足、个体差异难以解决 |
| 未来方向 | 多模态数据整合、大规模临床试验 |
参考文献
- Deep Brain Stimulation of the Basolateral Amygdala for Treatment-Refractory Posttraumatic Stress Disorder. - Jean-Philippe Langevin;Ralph J Koek;Holly N Schwartz;James W Y Chen;David L Sultzer;Mark A Mandelkern;Alexis D Kulick;Scott E Krahl - Biological psychiatry (2016)
- Totally Implantable Bidirectional Neural Prostheses: A Flexible Platform for Innovation in Neuromodulation. - Philip A Starr - Frontiers in neuroscience (2018)
- Deep brain stimulation of the ventral capsule/ventral striatum for treatment-resistant depression. - Donald A Malone;Darin D Dougherty;Ali R Rezai;Linda L Carpenter;Gerhard M Friehs;Emad N Eskandar;Scott L Rauch;Steven A Rasmussen;Andre G Machado;Cynthia S Kubu;Audrey R Tyrka;Lawrence H Price;Paul H Stypulkowski;Jonathon E Giftakis;Mark T Rise;Paul F Malloy;Stephen P Salloway;Benjamin D Greenberg - Biological psychiatry (2009)
- Aligning latent representations of neural activity. - Max Dabagia;Konrad P Kording;Eva L Dyer - Nature biomedical engineering (2023)
- Multiscale low-dimensional motor cortical state dynamics predict naturalistic reach-and-grasp behavior. - Hamidreza Abbaspourazad;Mahdi Choudhury;Yan T Wong;Bijan Pesaran;Maryam M Shanechi - Nature communications (2021)
- Wireless Programmable Recording and Stimulation of Deep Brain Activity in Freely Moving Humans. - Uros Topalovic;Zahra M Aghajan;Diane Villaroman;Sonja Hiller;Leonardo Christov-Moore;Tyler J Wishard;Matthias Stangl;Nicholas R Hasulak;Cory S Inman;Tony A Fields;Vikram R Rao;Dawn Eliashiv;Itzhak Fried;Nanthia Suthana - Neuron (2020)
- Using probabilistic tractography to target the subcallosal cingulate cortex in patients with treatment resistant depression. - Evangelia Tsolaki;Randall Espinoza;Nader Pouratian - Psychiatry research. Neuroimaging (2017)
- Deep Brain Stimulation for Depression. - Martijn Figee;Patricio Riva-Posse;Ki Sueng Choi;Lucia Bederson;Helen S Mayberg;Brian H Kopell - Neurotherapeutics : the journal of the American Society for Experimental NeuroTherapeutics (2022)
- Defining critical white matter pathways mediating successful subcallosal cingulate deep brain stimulation for treatment-resistant depression. - Patricio Riva-Posse;Ki Sueng Choi;Paul E Holtzheimer;Cameron C McIntyre;Robert E Gross;Ashutosh Chaturvedi;Andrea L Crowell;Steven J Garlow;Justin K Rajendra;Helen S Mayberg - Biological psychiatry (2014)
- Patient-specific connectomic models correlate with, but do not reliably predict, outcomes in deep brain stimulation for obsessive-compulsive disorder. - Alik S Widge;Fan Zhang;Aishwarya Gosai;George Papadimitrou;Peter Wilson-Braun;Magdalini Tsintou;Senthil Palanivelu;Angela M Noecker;Cameron C McIntyre;Lauren O'Donnell;Nicole C R McLaughlin;Benjamin D Greenberg;Nikolaos Makris;Darin D Dougherty;Yogesh Rathi - Neuropsychopharmacology : official publication of the American College of Neuropsychopharmacology (2022)
© 2025 MaltSci 麦伴科研 - 我们用人工智能技术重塑科研