Yapay Zeka Beyin Stimülasyon Terapilerini Nasıl Geliştirebilir

Yapay Zeka Beyin Stimülasyon Terapilerini Nasıl Geliştirebilir

İnsan beyni, tıpkı bunu okurken olduğu gibi, çalışmak için elektriği kullanır. Nöronlar sürekli olarak elektrik sinyalleri gönderiyor ve alıyor. Herkesin beyni biraz farklı çalışıyor ve bilim insanları artık bireysel hastaların beyinlerinde elektriksel aktivitenin nasıl çalıştığını, nörolojik ve psikiyatrik bozuklukları tedavi etmek için nasıl uyarılacağını belirlemeye yaklaşıyorlar. Bazı bilim insanları, beyin stimülasyon tedavisi yöntemlerini geliştirmek için gelişmiş yapay zekanın tahmin teknolojisini bile kullanıyor.

Beyin stimülasyonu fikri yeni değildir ve beraberinde, elektrokonvülsif tedavinin (EKT) özellikle acımasız bir tasviri olan Guguk Kuşu’nun kültürel kötülüğünü taşır. EKT bugün hâlâ depresyon ve diğer bozuklukları tedavi etmek için kullanılıyor olsa da, 1930’da icat edilmesinden bu yana çok yol kat etti.

EKT’nin ötesinde, vagus sinir stimülasyonu (vagus nerve stimulation, VNS), transkraniyal manyetik stimülasyon (TMS), manyetik nöbet tedavisi (magnetic seizure therapy, MST), transkraniyal akım stimülasyonu (transcranial current stimulation, TCS) ve derin beyin stimülasyonu (deep brain stimulation, DBS) gibi terapiler vardır. Herhangi bir ameliyat gerektirmeden dışarıdan yapılan invaziv olmayan beyin stimülasyonunun aksine, derin beyin stimülasyonu, elektrotları beyne fiilen yerleştirmek için bir ameliyat içerir. Genellikle Parkinson hastalığı gibi ciddi nörolojik bozuklukların tedavisinde kullanılır. İnvaziv olmayan TMS, şu anda depresyon tedavisinde kullanılmaktadır.

Kuzey Carolina Üniversitesi Tıp Okulu’ndaki Carolina Nörostimülasyon Merkezi müdürü Flavio Frohlich, Gizmodo’ya bugün kullandığımız diğer beyin stimülasyon tekniklerinin tipik olarak ECT’den çok daha az elektrik kullandığını söyledi.

“Kültürel çağrışım, gerçekten çok şiddetli depresyon için en etkili tedavilerden biri olduğu gösterilen elektrokonvülsif terapiden veya ECT’den geliyor. Ama aynı zamanda göz ardı edilmemesi gereken bir yan etki profiline de sahip.” dedi Frohlich. “Sonuç olarak, bugün üzerinde çalıştığımız bu invaziv olmayan beyin stimülasyonu yaklaşımları, ECT enerjisinin yaklaşık binde birini kullanıyor.”

“Bunu koyarsanız, böyle olur diyebileceğiniz bir matematiksel model yok.”

Beyin stimülasyon tekniklerinde pek çok heyecan verici yeni gelişme olmasına rağmen, bu makale için konuştuğumuz uzmanlar, beyin stimülasyonunun tipik olarak birinin bir bozukluğu tedavi etmeye çalıştığı ilk terapi olmaması gerektiğini kaydetti. Derin beyin stimülasyonu, kendi riskleriyle birlikte gelen ameliyatı içerir ve stimülasyonun kendisi, konuşma problemlerinden ruh hali değişikliklerine kadar potansiyel olarak yan etkilere neden olabilir. İnvaziv olmayan beyin stimülasyonu, kişi tedavi bölgesinde ağrı ya da baş ağrısı gibi genellikle nispeten hafif yan etkilere de neden olabilir.

Ancak diğer terapilere veya ilaçlara iyi yanıt vermeyen nörolojik ve psikolojik rahatsızlıklardan muzdarip milyonlarca Amerikalı için beyin stimülasyonu çok önemli bir alternatif terapi olabilir. Mevcut durumda, birçoğu semptomlarını hafifletmenin etkili bir yolu olmadan bu bozukluklarla yaşıyor.

“Beyne dinamik olarak yanıt vermenin iyi yollarını bulmak için iyi bir modele veya bu yanıtın ne olacağına dair iyi bir anlayışa sahip olmamız gerekir. Bunu tahmin edebilmemiz gerekiyor. Beyin çok karmaşıktır,” dedi Frohlich. “Bunu koyarsanız, bunun olacağını söyleyebileceğiniz bir matematiksel model yoktur. Gerçekten anlamamız gereken şey bu.”

Beyin stimülasyonu ile ilgili yeni ve heyecan verici olan şey, araştırmacıların bu tedavileri hastalar için daha iyi çalışmasını sağlamak için kişiselleştirebilmeye yaklaşmalarıdır. Frohlich, fikrin beyni uyarılırken izlemek ve o kişinin beyninin uyarıya nasıl tepki verdiğini gözlemlemek olduğunu söyledi. Bu bilgilere dayanarak, nerede uyardığınızı, uyarının yoğunluğunu ve daha fazlasını ayarlayabilirsiniz. Buna “kapalı döngü stimülasyonu” denir. Beynin belirli bir bölgesinde ideal tepkiyi az miktarda bir uyaran üretiyorsa, bu uyarıyı artırmanıza gerek yoktur.

“Yapmak istediğimiz şeylerden biri, beyin aktivitesine dayalı olarak, bir insanın semptomlarının nasıl değiştiğini gerçek zamanlı olarak çözebilen, böylece gerektiği gibi uyarabilecek ve minimum miktarda uyarı sağlayabilecek makine öğrenimi algoritmaları ve kod çözücüleri geliştirmek. Böylece gerektiği gibi uyarabilir ve minimum miktarda uyaran sağlayabilirsiniz.”

Güney Kaliforniya Üniversitesi’nde elektrik ve bilgisayar mühendisliği yardımcı doçenti olan Maryam Shanechi, bu araştırmayı yürüten ekibe liderlik etti. Ekip, beyin aktivitesini izlemek için yeni bir elektriksel stimülasyon dalgası ve beynin derin beyin stimülasyonuna nasıl tepki vereceğini tahmin etmek için bir makine öğrenme modeli kullandı. Bu durumda, derin beyin stimülasyonu yapıyorlardı ve sistemleri oldukça iyi çalıştı. Beyni nasıl uyardıklarına bağlı olarak beyin aktivitesinin nasıl değişeceğini doğru bir şekilde tahmin edebildiklerini keşfettiler.

Diyelim ki depresyondan muzdarip bir hasta geldi. Terapiyi yürüten kişi beyin aktivitesini ölçecek ve makine öğrenimi algoritması, aktivite seviyelerine dayalı olarak mevcut semptom seviyelerinin ne olduğunu çözecek ve ardından semptomları azaltmak için ne kadar stimülasyon gerektiğini belirleyecektir. Shanechi, sürecin “semptom seviyesi tamamen düzelene kadar gerçek zamanlı olarak tekrar ettiğini” söyledi.

Shanechi, Gizmodo’ya “Makine öğrenimi söz konusu olduğunda, gerçekten yaptığımız hiçbir şey istila gerektirmez” dedi. “Yani, derin beyin stimülasyonu için geliştirdiğimiz aynı tür teknikler… Veri setini, invaziv olmayan beyin kaydı yapmak için değiştirebilirsiniz.”

Shanechi, bunun gibi kişiselleştirilmiş beyin stimülasyonunun nasıl etkili bir şekilde yapılacağını bulmanın önemli olduğunu söyledi, çünkü şu anda beyinleri nasıl çalışırsa çalışsın herkese aynı tür stimülasyonu uyguluyoruz ve bozukluklar farklı insanların beyinlerinde farklı şekilde tezahür ediyor.

“Kişiselleştirmeniz olmadığında, semptomları takip etmiyorsunuz. Bu yüzden her zaman teşvik edersiniz.” dedi Shanechi. “Yapmak istediğimiz şeylerden biri, beyin aktivitesine dayalı olarak, birinin semptomlarının nasıl değiştiğini gerçek zamanlı olarak çözebilen, böylece gerektiği gibi uyarabilecek ve minimum miktarda uyarı sağlayabilecek makine öğrenimi algoritmaları ve kod çözücüleri geliştirmek.”

Kişiselleştirilmiş beyin stimülasyonunu geniş çapta kullanılabilir hale getirmek için bilim insanlarının klinik deneyler yapması ve bu tür tedavileri FDA tarafından onaylatması gerekecek. Bu terapilerin nörolojik ve zihinsel bozuklukları tedavi etmenin başka bir yolu olup olmayacağını veya bazı bozuklukları gerçekten iyileştirip iyileştiremeyeceğini henüz bilmiyoruz. Frohlich ve Shanechi, beynin kendini yeniden yapılandırma kapasitesinin, nöroplastisite olarak bilinen bir yeteneğin ve beyin stimülasyonunun birinin beyninin nasıl bağlandığında kalıcı bir değişikliğe neden olabileceği ve rahatsızlıklarını iyileştirebileceği anlamına gelebileceğini umduklarını söyledi.

Shanechi, “Semptomları hafifletmek oldukça değerli ve çoğu grup semptomları hafifletmeyi hedefliyor” dedi. “Uzun vadede semptomları hafifleterek, uyarırsanız, hastanın terapiye olan bağımlılığını azaltabileceğinizi ve bu beyin devrelerini devreye sokarak ve belki de bazı adaptif süreçleri devreye sokarak potansiyel olarak onları iyileştirebileceğinizi umuyorlar.”

Yukarıda tartışılan çeşitli beyin stimülasyon yöntemleri, önemli alternatif nörolojik tedaviler sağlayabilir. Bu terapilerin gerçekten nasıl çalıştığı ve onları alan insanlar için ne kadar etkili olacağı hakkında hâlâ öğrenecek çok şeyimiz var. Bu tıbbi teknolojiyle ilgili gerçek yaşam verileri hâlâ değişim halindedir, ancak gelişmektedir ve umarım tedaviye dirençli durumdaki milyonlarca hastaya umut vermektedir.

Yazar: Thor Benson

Çeviren: Resul Bekdemir

Düzenleyen: Hasan Can Durmaz

Kaynak bağlantısı: Gizmodo

Leave a comment