Conocimiento Bóveda 3/16 - G.TEC BCI & Neurotecnología Escuela de Primavera 2024 - Día 2
Explorando los mecanismos neuronales de las funciones cerebrales normales y anormales en humanos usando BCI
Shenghong He, Universidad de Oxford (Reino Unido)
<Imagen del Resumen >

Gráfico de Conceptos & Resumen usando Claude 3 Opus | Chat GPT4 | Llama 3:

graph LR classDef phd fill:#f9d4d4,stroke-width:2px classDef bci fill:#d4f9d4,stroke-width:2px classDef dbs fill:#d4d4f9,stroke-width:2px classDef parkinsons fill:#f9f9d4,stroke-width:2px classDef tremor fill:#f9d4f9,stroke-width:2px A["Shenghong He,"] --> B["PhD: interfaces cerebro-computadora
China. 1"] A --> C["BCIs: registrar, procesar,
señales de control. 2"] C --> D["BCIs no invasivos:
EEG, EOG, PhD. 3"] C --> E["Oxford: BCIs invasivos,
trastornos del movimiento. 4"] C --> F["Proyectos: BCIs, trastornos
de conciencia. 5"] A --> G["Párkinson: síntomas motores, cognitivos
tratamientos. 6"] G --> H["DBS: núcleo subtalámico,
efectos secundarios. 7"] G --> I["Oscilaciones beta: correlacionar
síntomas, DBS. 8"] I --> J["Ráfagas beta: patológicas,
reducidas por tratamiento. 9"] I --> K["Neurofeedback: suprimir beta,
juego de baloncesto. 10"] K --> L["Neurofeedback: reduce beta,
mejora reacción. 11"] I --> M["DBS adaptativa: desencadenada por beta,
más efectiva. 12"] I --> N["Movimiento: beta suprimida,
gamma aumentada. 13"] I --> O["Gamma: reduce en
DBS continua. 14"] I --> P["Beta: modulada por incertidumbre,
tiempos de reacción. 15"] I --> Q["TMS: fase beta afecta
excitabilidad motora. 16"] J --> R["Neurofeedback: prueba causal
relación beta-motor. 17"] A --> S["Temblor esencial: tratamiento DBS
efectos secundarios. 18"] S --> T["DBS en bucle cerrado: decodifica
movimiento provocador de temblor. 19"] S --> U["DBS adaptativa: reduce
temblor, menos energía. 20"] U --> V["Detección de movimiento: aprendizaje
automático, ECoG, LFP. 21"] S --> W["DBS: entregado en
fase específica de temblor. 22"] S --> X["Conectividad talámica: predice
efecto DBS. 23"] S --> Y["Objetivos DBS:
VIM, corteza motora. 24"] G --> Z["DBS: menos efectiva
para marcha de Párkinson. 25"] Z --> AA["PPN: objetivo potencial DBS
para marcha. 26"] AA --> AB["PPN: actividad alternante,
se alinea con marcha. 27"] AA --> AC["Decodificación de fase de marcha:
optimizar tiempo de DBS. 28"] A --> AD["Aprendizaje automático: extraer
señales precisas de DBS. 29"] A --> AE["Sistemas inalámbricos: permiten
optimización de DBS en bucle cerrado. 30"] class A,B phd class C,D,E,F bci class G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,Z,AA,AB,AC,AD,AE dbs class G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,R,Z parkinsons class S,T,U,V,W,X,Y tremor

Resumen:

1.-Sheng Hong He hizo su doctorado en interfaces cerebro-computadora en China y ahora es postdoc en la Universidad de Oxford.

2.-Las interfaces cerebro-computadora registran señales cerebrales, las procesan y utilizan señales de control para diversas aplicaciones como comunicación, control y comprensión de enfermedades.

3.-Estudió BCIs no invasivos usando EEG y EOG en personas sanas y con lesión de médula espinal durante su doctorado.

4.-En Oxford, utiliza BCIs invasivos con potenciales de campo local de estimulación cerebral profunda para tratar trastornos del movimiento como el Párkinson.

5.-Tambien está involucrado en proyectos que utilizan BCIs para personas con trastornos de conciencia.

6.-La enfermedad de Párkinson tiene síntomas motores y cognitivos. La medicación con levodopa ayuda al principio, pero la estimulación cerebral profunda se utiliza en etapas avanzadas.

7.- La DBS en el núcleo subtalámico mejora dramáticamente los síntomas motores, pero tiene efectos secundarios y puede requerir ajustes de estimulación con el tiempo.

8.-Las oscilaciones beta (13-30 Hz) en el STN se correlacionan con el estado de la medicación y la mejora de los síntomas. La DBS suprime esta actividad beta.

9.-Las ráfagas beta más largas (>500 ms) son más patológicas y se correlacionan con los síntomas de Párkinson. La medicación y la DBS reducen la duración de las ráfagas beta.

10.-Diseñó un protocolo de neurofeedback para entrenar a los pacientes con Párkinson a suprimir las ráfagas beta usando un juego de computadora de baloncesto.

11.-Los participantes sanos y los pacientes con Párkinson pudieron reducir la actividad beta y mejorar los tiempos de reacción después del entrenamiento de neurofeedback.

12.-Un sistema de DBS adaptativa desencadenado por la actividad beta del STN en tiempo real fue más efectivo que la DBS continua mientras entregaba menos energía de estimulación.

13.-Durante el movimiento, la beta del STN se suprime pero la gamma aumenta. La DBS adaptativa fue igualmente efectiva que la DBS continua durante el movimiento.

14.-La actividad gamma también se reduce más durante la DBS continua vs adaptativa. Puede haber un equilibrio óptimo entre la supresión de beta y gamma.

15.-Las oscilaciones beta del STN también son moduladas por la incertidumbre y se correlacionan con tiempos de reacción de movimiento más lentos bajo alta incertidumbre.

16.-La TMS entregada en fases beta específicas tuvo efectos diferentes en el movimiento, lo que sugiere que la fase beta impacta la excitabilidad cortical motora.

17.-Propuso entrenar a los pacientes con Párkinson a suprimir las ráfagas beta usando BCI de neurofeedback para probar causalmente la relación beta-motor.

18.-El temblor esencial causa temblor durante la postura o el movimiento, pero no en reposo. La DBS puede tratarlo pero tiene efectos secundarios.

19.-Se desarrolló un sistema de DBS en bucle cerrado para el temblor esencial para decodificar el movimiento provocador de temblor y solo estimular durante esos períodos.

20.-Esta DBS adaptativa para el temblor esencial redujo el temblor tan efectivamente como la DBS continua mientras entregaba un 60% menos de energía de estimulación.

21.-El sistema de DBS adaptativa detecta el movimiento usando aprendizaje automático en señales corticales ECoG o LFP y cambia la estimulación encendida/apagada en consecuencia.

22.-En otro enfoque, la DBS se entrega en una fase específica de temblor para un efecto supresor máximo a intensidades de estimulación más bajas.

23.-La conectividad entre el tálamo y el temblor, especialmente en el tálamo contralateral, predice mejor el efecto de la DBS que la conectividad corteza-temblor.

24.-Los pacientes con conectividad talámica más fuerte pueden beneficiarse más de la DBS VIM, mientras que otros pueden necesitar objetivos alternativos como la corteza motora.

25.-La DBS es menos efectiva para los problemas de marcha en Párkinson. Un patrón de DBS alternante alineado con el ritmo de marcha mejoró la marcha.

26.-El núcleo pedunculopontino (PPN) puede ser un mejor objetivo de DBS para la marcha ya que muestra mayor actividad durante los movimientos de paso.

27.-Los potenciales de campo local del PPN muestran patrones de actividad alternante alineados con la fase de marcha, lo que podría informar una DBS alternante en bucle cerrado.

28.-Un sistema de DBS embebido en decodificación de fase de marcha en tiempo real podría optimizar el tiempo de estimulación al ritmo locomotor para mejorar la marcha.

29.-Mientras que la DBS adaptativa actual para Párkinson usa umbrales simples, el aprendizaje automático podría extraer señales de control de estimulación más precisas.

30.-Las pruebas de algoritmos avanzados de DBS en bucle cerrado están limitadas por ventanas de tiempo cortas después de la implantación, pero los sistemas inalámbricos podrían permitir una mejor optimización.

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