Đo lường sự thay đổi về mức độ trầm cảm giống như việc đo huyết áp hoặc nhịp tim sẽ sớm thành hiện thực, nhờ AI.
Trong một nghiên cứu mới, 10 bệnh nhân bị trầm cảm không chịu điều trị đã được đăng ký tham gia một liệu trình trị liệu ‘kích thích não sâu’ (Deep brain stimulation-DBS).
DBS là thủ tục giải phẫu liên quan đến việc đặt một thiết bị y tế gọi là máy kích thích thần kinh, gửi các xung điện, thông qua các điện cực được cấy ghép, đến các mục tiêu cụ thể trong não (nhân não) để điều trị các rối loạn vận động, bao gồm cả bệnh Parkinson, bệnh loạn trương lực cơ, và các tình trạng khác như rối loạn ám ảnh cưỡng chế (OCD) và động kinh. Mặc dù các nguyên tắc và cơ chế cơ bản của nó chưa được hiểu đầy đủ, nhưng DBS trực tiếp thay đổi hoạt động của não một cách có kiểm soát.
DBS kéo dài sáu tháng. Các kết quả trước đây từ DBS còn chưa thống nhất, nhưng sự trợ giúp từ trí tuệ nhân tạo (AI) có thể sớm thay đổi điều đó.
Thành công với DBS phụ thuộc vào việc kích thích đúng mô, nghĩa là nhận được phản hồi chính xác. Hiện tại, điều này dựa trên việc bệnh nhân báo cáo tâm trạng của họ, tâm trạng này có khả năng bị ảnh hưởng bởi các sự kiện căng thẳng trong cuộc sống cũng như có thể là kết quả của hệ thống thần kinh.
Với ý nghĩ đó, các nhà khoa học ở Mỹ đã sử dụng kết hợp cấy ghép điện cực và phân tích AI để cố gắng xác định những thay đổi trong mô hình hoạt động của não do DBS kích hoạt.
Nhóm nghiên cứu từ Georgia Institute of Technology, Emory University School of Medicine, và Icahn School of Medicine, có khả năng xác định được tín hiệu não để sử dụng làm dấu ấn sinh học liên quan đến quá trình phục hồi sau trầm cảm.
Tín hiệu khôi phục cung cấp một dấu hiệu rất hữu ích về thời điểm DBS hoạt động và khi nào thì không. Phản hồi của nó có vẻ chính xác hơn 90%.
Nhà thần kinh học Helen Mayberg của Icahn School of Medicine cho biết: “Chín trong số 10 bệnh nhân trong nghiên cứu đã khỏe hơn, mang đến một cơ hội hoàn hảo trong việc sử dụng công nghệ mới để theo dõi quá trình hồi phục của họ.”
“Mục tiêu của chúng tôi là xác định một tín hiệu thần kinh khách quan để giúp các bác sĩ lâm sàng quyết định khi nào hoặc khi nào không thực hiện điều chỉnh DBS.”
AI được đào tạo bằng cách sử dụng hình ảnh não của người tham gia khi bắt đầu và kết thúc quá trình, giúp nó có cơ hội phát hiện những khác biệt về thần kinh mà mắt người thường bỏ qua. Ví dụ như một trong những bệnh nhân đáp ứng tốt với điều trị trong bốn tháng trước khi tái phát và tín hiệu phục hồi biến mất một tháng trước khi tái phát.
Giờ đây AI đã được đào tạo và nó sẽ được sử dụng trong các nghiên cứu tiếp theo như thế này, mang lại cho các nhà nghiên cứu một bộ dữ liệu tốt hơn nhiều so với những gì họ nhận được chỉ bằng cách tự báo cáo. Lần tiếp theo khi có dấu hiệu tái phát, phương pháp điều trị DBS sẽ được điều chỉnh để ngăn ngừa bệnh.
Vẫn còn rất nhiều việc phải làm và không phải ai cũng muốn cấy điện cực vào não của mình, một phần của DBS, đó là lý do tại sao các nhà khoa học có thể sử dụng nó trong việc này. Tuy nhiên, điều này cho thấy tiềm năng thay đổi lớn trong cách theo dõi trầm cảm và cách điều trị phù hợp với từng cá nhân.
Nhà khoa học thần kinh Christopher Rozell từ Georgia Institute of Technology cho biết: “Chúng tôi đã chứng minh rằng bằng cách sử dụng quy trình có khả năng mở rộng với các điện cực đơn trong cùng một vùng não và quản lý lâm sàng thông minh, chúng tôi có thể giúp mọi người khỏe mạnh hơn.”
“Nghiên cứu này cũng cung cấp cho chúng tôi một nền tảng khoa học tuyệt vời để hiểu sự khác biệt giữa các bệnh nhân, đây là chìa khóa để điều trị các rối loạn tâm thần phức tạp.”
Nghiên cứu được công bố trên tạp chí Nature.
