As we delve deeper into the depths of the human mind, the brainstem is a focal point of study. This vital hub controls many of our body’s core functionalities, from sleep and consciousness to breathing and heart rate. Yet, visualizing it with clarity has been a challenge due to the intricate bundles of white matter fibers that power these operations. Traditional imaging systems have struggled to provide detailed visuals of these fibers, keeping clinicians and researchers in the dark on how these areas change response to trauma or disease.
W ramach współpracy naukowcy z MIT, Uniwersytetu Harvarda i Massachusetts General Hospital poczynili przełomowe postępy. Opracowali oni innowacyjne narzędzie oparte na sztucznej inteligencji o nazwie BrainStem Bundle Tool (BSBT), aby rzucić nieco światła na ten niezbadany region mózgu. Ich odkrycia zostały opublikowane w czasopiśmie Proceedings of the National Academy of Sciences, a narzędzie jest teraz publicznie dostępne na stronie GitHub.
BSBT narodziło się z badań doktoranckich Marka Olchanyi, absolwenta MIT, który przewodził badaniu. Dostrzegł on potrzebę zrozumienia organizacji istoty białej u ludzi i tego, jak pogarsza się ona w przypadku niektórych zaburzeń. Olchanyi i jego zespół wykorzystali dyfuzyjny rezonans magnetyczny, specjalistyczną metodę obrazowania, która śledzi ruch wody w istocie białej mózgu, ujawniając w ten sposób strukturę ścieżek neuronowych.
Jednak obrazowanie pnia mózgu stanowiło poważne wyzwanie ze względu na jego niewielki rozmiar i bliskość pulsujących płynów i poruszających się narządów. W tym miejscu wkracza model sztucznej inteligencji. Wykorzystuje on splotową sieć neuronową do analizy dyfuzyjnych skanów MRI, tworząc probabilistyczną mapę ścieżek włókien, które schodzą do pnia mózgu. Następnie zagłębia się głębiej, aby zidentyfikować osiem określonych wiązek istoty białej w pniu mózgu.
For BSBT to become a reliable tool, it had to be put through rigorous testing and validation. Olchanyi trained the system using 30 annotated diffusion MRI scans from the Human Connectome Project. The tool’s accuracy was then cross-verified by comparing its results with data from post-mortem brain dissections and ultra-high-resolution scans. BSBT’s reliability was confirmed when it successfully identified the same bundles in repeated scans of the same individuals.
Po walidacji system został wykorzystany do analizy skanów od pacjentów z różnymi schorzeniami neurologicznymi, w tym chorobą Alzheimera, chorobą Parkinsona, stwardnieniem rozsianym (SM) i urazowym uszkodzeniem mózgu (TBI). Narzędzie okazało się skuteczne, rozróżniając pacjentów i zdrowe grupy kontrolne lepiej niż inne metody, co wskazuje na jego potencjalne zastosowanie jako pomocy diagnostycznej.
One remarkable test case was of a 29-year-old man who had endured a severe brain (TBI) injury and was in a coma for seven months. The tool helped in imaging his brainstem bundles which, fortunately, were not severed despite being displaced. Over time, BSBT tracked the decrease in size of the lesions on the bundles and their gradual return to normal positions, echoing the patient’s recovery.
Under the guidance of Professor Emery N. Brown, Olchanyi’s thesis advisor and a co-senior author of the study, they have enhanced our understanding of complex brain functions by gaining access to the crucial brainstem area. BSBT is truly groundbreaking; it represents a significant advancement in neuroscience research and clinical diagnostics. Its open-source availability paves the way for worldwide studies in brain health and disease, making brainstem studies more accessible and in-depth than ever before.
Więcej informacji można znaleźć w oryginalnym komunikacie prasowym tutaj.
Ta strona używa plików cookie.