Gehirn- Implantate Bei epileptischen Anfällen : New Frühwarnsystem könnte zu weniger Fehlalarmen führen

Epilepsie betrifft 50 Millionen Menschen weltweit, aber in einem Drittel der Fälle , können Medikamente nicht Anfälle halten auftritt . Eine Lösung ist, drehen Sie ein kurzes Puls von Strom an das Gehirn heraus zu stempeln die Beschlagnahme so wie es beginnt zu brechen . Aber Gehirnimplantaten entwickelt, um dies zu tun haben, in ein hartnäckiges Problem führen : zu viele Fehlalarme auslöst benötigte Behandlung. Um dies zu lösen, wurde ein Johns Hopkins biomedizinischer Ingenieur neuen Anfall Erkennungssoftware, die in frühen Test , deutlich die Anzahl der nicht benötigten Stromimpulse , dass ein schneidet entwickelt Epilepsie Patienten erhalten würde .

Sridevi V. Sarma , ein Assistent Professor für Biomedizinische Technik , führt diese Bemühungen zur Verbesserung der Anti-Anfall -Technologie, die kleine Mengen an Strom in das Gehirn sendet zur Kontrolle von Anfällen . " Diese Geräte verwenden Algorithmen - eine Reihe von mathematischen Schritte - um herauszufinden, wann die Behandlung zu verwalten ", sagt Sarma . "Sie sind sehr gut im Erkennen, wenn eine Beschlagnahme zu geschehen , aber sie haben viele falsch-positive , manchmal Hunderte produzieren auch an einem Tag. Wenn Sie elektrische Strom an das Gehirn zu oft vorstellen , wissen wir nicht, was die Gesundheit Auswirkungen könnte. Außerdem können zu viele Fehlalarme das Leben der Batterie, die das Gerät, das operativ ersetzt werden muss verkürzt werden. "

Ihre neue Software wurde auf Echtzeit- Aktivität des Gehirns Aufnahmen von vier Patienten mit medikamentenresistenten Epilepsie die Anfälle erlebt , während überwacht gesammelt getestet. In einer Studie, die kürzlich in der Zeitschrift Epilepsie veröffentlicht

"Wir machen große Fortschritte bei der Entwicklung von Software, die empfindlich genug, um bevorstehende Anfälle ohne Anfahren eine große Anzahl von Fehlalarmen zu erkennen ist ", sagte sie . Weitere Feinabstimmung ist im Gange , mit Gehirn -Aufnahmen aus mehr als 100 Epilepsiepatienten an der Johns Hopkins Hospital, wo mehrere Epilepsie Ärzte haben in der Forschung verbunden . Sarma sagte, dass innerhalb von zwei bis vier Jahren , sie hofft , ihr System in ein Gehirnimplantat , die auf Menschen mit medikamentenresistenten Epilepsie getestet werden können, einbezogen sehen .

"Es gibt ein wachsendes Interesse bei der Anwendung reagiert , oder zu regeln , Arzneimittel zur Behandlung von epileptischen Anfällen ", sagte Gregory K. Bergey , MD, Professor für Neurologie und Direktor des Johns Hopkins Epilepsiezentrum . "Geräte , dies zu tun im Menschen getestet wurden , aber für diese Therapie , um die für den Patienten mit Epilepsie Früherkennung von abnorme Hirnaktivität , die dazu bestimmt ist, eine Beschlagnahme werden benötigt . Der Nachweis muss innerhalb von Sekunden der Anfallsbeginn sein , bevor die Beschlagnahme verbreitet behindernden Symptome wie Änderung des Bewusstseins zu führen. "

Er fügte hinzu: "Die Entwicklung von Nachweismethoden , die beide bieten können diesen Früherkennung und noch nicht von Hirnaktivität ausgelöst werden , die nicht sein wird eine klinische Beschlagnahme war eine echte Herausforderung. Dr. Sarma Gruppe schätzt , wie wichtig dies ist . Die Anwendung von deren Nachweis Algorithmen viel versprechende vorläufige Ergebnisse , die weitere Untersuchung von mehr Anfälle zu rechtfertigen in mehr Patienten hergestellt werden. "

Bei dem Versuch, die Beschlagnahme Fehlalarm Problem zu lösen, zog Sarma auf ihre Ausbildung in der Elektrotechnik , insbesondere eine Disziplin namens Kontrolltheorie . "Wir beschlossen, mit dem Ursprung des Signals im Gehirn zu starten ", sagte sie .

Sarma Team vor Vergleich elektrischen Daten aus dem Gehirn von Epilepsie-Patienten , während und nach der Anfälle. Die Forscher untersuchten , wie diese Aktivität mit der Zeit verändert , vor allem , wenn ein Anfall begann . "Wir wollten herausfinden, wann wäre die optimale Zeit, um Schritt mit der Behandlung , um die Beschlagnahme zu stoppen ", sagte sie . Die Team-Mitglieder "trainiert" ihr System für diesen Moment , ohne Fehlalarm zu suchen.

Im Idealfall würde Sarma eines Tages gerne ihre Software in einem Mikrochip, der ständig zu überprüfen wäre elektrische Aktivität im Gehirn , und starten Sie die elektrische Stimulation , wenn eine Beschlagnahme ist erst am Anfang , um zu bilden eingebettet sehen . Das Gerät würde als ein geschlossenes Kreislaufsystem zu betreiben , ähnlich einem Thermostat, der eines Raumes Temperatur konstant , komfortables Niveau hält.

Sarma Interesse an Störungen des Gehirns entwickelt, in ihre Ausbildung relativ spät . Sie erwarb einen Bachelor-Abschluss von der Cornell University in der Elektrotechnik, dann meistern -und Doktorgrade am MIT , die beide in der Elektrotechnik und Informatik. Während ihrer Doktorarbeit jedoch in verfolgte sie eine untergeordnete Neurowissenschaften . Für eine Klasse , führte sie eine Fallstudie von ihrer Tante , der Parkinson-Krankheit im Alter von 29 entwickelt hatte, und hatte Mühe, die Verwaltung es mit Medikamenten. Beobachten ihrer Tante Zustand wurde eine emotional belastend erleben , sagte Sarma , und sie fragte sich, ob alles, was in ihrer eigenen Ausbildung helfen könnte. "Ich habe wirklich die neurobiologischen Schaltung dieser Krankheit verstehen wollte ", sagte sie .

Das führte Sarma , um mehr über die tiefe Hirnstimulation zu lernen - die Nutzung von elektrischen Impulsen zu Hirnerkrankungen wie Parkinson und Epilepsie zu heilen. Sie absolvierte ein Postdoktoranden-Stipendium in MIT- Hirn- und Kognitionswissenschaften Abteilung und wurde mit dem Massachusetts General Hospital und der Harvard Medical School Neurowissenschaften wissenschaftliche Mitarbeiterin .

Im Jahr 2009 Sarma Mitglied der Fakultät der Johns Hopkins ' Institut für Biomedizinische Technik, die von der School of Medicine und der Whiting School of Engineering geteilt wird. Sie ist auch ein zentrales Mitglied der Fakultät in der Universität Institut für Computational Medicine. Im Jahr 2011 wurde Sarma Empfänger einer Fakultät Early Career Development Award von der National Science Foundation benannt.

Neue System ihres Teams für Anfallserkennung mit reduzierten Fehlalarmen durch ein Patent durch die Johns Hopkins Technologietransfer -Gesellschaft um geschützt.