Ansätze für digitale Zwillinge wurden durch innovative Fortschritte in der Gehirnmodellierung ermöglicht

Zusammenfassung: Mithilfe einer neuen Technologie namens The Virtual Brain können Forscher personalisierte computerisierte Gehirnmodelle einzelner Patienten erstellen, die auf Anatomie, struktureller Konnektivität und Gehirndynamik basieren.

Quelle: Das Human Brain Project

In der aktuellen Version von Neurowissenschaften Lanzette, Forscher des Human Brain Project (HBP) präsentieren neue klinische Anwendungen für fortschrittliche Gehirnmodellierungsmethoden.

Forscher der AMU Marseille haben computergestützte Gehirnmodellierungstechniken entwickelt, die von Patienten gemessene Daten als Teil von HBP integrieren. Modelle können als Vorhersagewerkzeuge verwendet werden, um klinische Hypothesen und Strategien virtuell zu testen.

Um benutzerdefinierte Gehirnmodelle zu erstellen, verwenden die Forscher eine Simulationstechnologie namens The Virtual Brain (TVB), die der HBP-Wissenschaftler Viktor Jirsa mit Mitarbeitern entwickelt hat. Für jeden Patienten werden Computermodelle aus Daten der individuell gemessenen Anatomie, strukturellen Konnektivität und Gehirndynamik generiert.

Dieser Ansatz wurde erstmals bei Epilepsie angewendet, und derzeit läuft eine große klinische Studie.

Die TVB-Technologie ermöglicht es Ärzten, die Ausbreitung anormaler Aktivitäten während epileptischer Anfälle im Gehirn eines Patienten zu simulieren, was ihnen hilft, Zielbereiche besser zu identifizieren. Im Januar stellte das Team auf dem Cover die detaillierte Methodik ihrer Epilepsie-Arbeit vor Translationale Medizinwissenschaften.

In der neuen Arbeit erweitern die Forscher das Konzept und seine potenziellen Anwendungen in den Neurowissenschaften. Ihr Artikel in Lancet Neurowissenschaften Beschreibt, wie PC-Modelle des Gehirns des Patienten eine breite Anwendbarkeit über Epilepsie hinaus haben.

Die Autoren betonen, dass das wahre Potenzial personalisierter virtueller Gehirnmodelle in den Neurowissenschaften, der Medizin und der Neurotechnologie noch weiter erforscht werden muss.

Die Autoren gehen davon aus, dass zukünftige Fortschritte in der Gehirnmodellierung den Weg für „digitale Zwillinge“-Ansätze in der Gehirnmedizin ebnen werden. Ein „digitaler Zwilling“ ist eine Art PC-Gehirnmodell, das kontinuierlich mit gemessenen realen Daten aktualisiert werden kann, die von seinem realen Gegenstück, dem Patienten, stammen.

Obwohl es sich nicht um eine exakte Nachbildung handeln soll, wird erwartet, dass die zunehmende Verfeinerung dieser Modelle ihre Vorhersagekraft weiter verbessert und neue klinische und Forschungsanwendungen in greifbare Nähe rückt.

Die Autoren erwarten Verbesserungen in zwei Hauptrichtungen: höhere Datengenauigkeit und Patientenspezifität. Die Integration dieser Faktoren wird innerhalb von HBP durch die Verwendung von Modellierungssoftware, Rechenleistung, Gehirnatlanten und Datensätzen ermöglicht, die in der digitalen Forschungsinfrastruktur von EBRAINS verfügbar sind.

Victor Gersa leitet den Forschungsbereich „Multiscale Brain Neural Network“ innerhalb von HBP. Vom 28. bis 31. März wird es den Abschlussgipfel des Projekts in Marseille, Frankreich, ausrichten.

Über diese Brain-Mapping-Neuigkeiten

Autor: Peter Zekert
Quelle: Das Human Brain Project
Kommunikation: Peter Zekert – Das Human Brain Project
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„Personalisierte virtuelle Gehirnmodelle bei EpilepsieGeschrieben von Victor Gersa et al. Lanzettennerven

eine Zusammenfassung

Personalisierte virtuelle Gehirnmodelle bei Epilepsie

Personen mit medikamentenresistenter fokaler Epilepsie sind Kandidaten für eine chirurgische Behandlung als Behandlungsoption. Vor der Operation sollte sich der Patient einer präoperativen Untersuchung unterziehen, um festzustellen, ob und wie eine chirurgische Behandlung die Anfälle stoppen kann, ohne neurologische Defekte zu verursachen.

Virtual Brains ist eine neue digitale Modellierungstechnologie, die das Gehirnnetzwerk einer Person mit Epilepsie anhand von Daten aus MRT-Scans abbildet. Diese Technologie erzeugt Computersimulationen von Anfällen und bildgebenden Signalen des Gehirns, wie sie beispielsweise mit einem intrakraniellen EEG aufgezeichnet würden.

In Kombination mit maschinellem Lernen können virtuelle Gehirne verwendet werden, um das Ausmaß und die Organisation der epileptogenen Region abzuschätzen (d. h. Regionen des Gehirns, die mit der Anfallserzeugung und der räumlich-zeitlichen Dynamik während des Anfallsbeginns in Verbindung stehen).

Virtuelle Gehirne könnten in Zukunft für die klinische Entscheidungsfindung, zur Verbesserung der Genauigkeit bei der Lokalisierung der Anfallsaktivität und für die chirurgische Planung verwendet werden, aber derzeit haben diese Modelle einige Einschränkungen, wie z. B. eine geringe räumliche Auflösung.

Da sich die Beweise für die Vorhersagekraft personalisierter virtueller Gehirnmodelle häufen und die Methoden in klinischen Studien getestet werden, könnten virtuelle Gehirne in naher Zukunft die klinische Praxis unterstützen.