Het NIH Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies (BRAIN) Initiative motiveert onderzoekers om "een revolutionair nieuw dynamisch beeld van de hersenen te produceren dat voor het eerst laat zien hoe individuele cellen en complexe neurale circuits in tijd en ruimte op elkaar inwerken." Een ideale techniek voor functionele beeldvorming van het menselijk brein - een van de topprioriteiten van het initiatief - zou hersenactiviteit weergeven met een hoge temporele resolutie, hoge ruimtelijke resolutie en een brede ruimtelijke dekking.

Carnegie Mellon's He heeft een grote sprong voorwaarts gemaakt op het gebied van functionele neuroimaging. Een door de NIH gefinancierd onderzoek dat meerdere jaren heeft geduurd en waarbij tientallen patiënten met epilepsie zijn onderzocht, heeft een nieuwe brontechnologie voor beeldvorming opgeleverd die EEG-opnames met hoge dichtheid gebruikt om onderliggende hersennetwerken in kaart te brengen. Gepubliceerd in Nature Communicationsis dit onderzoek een grote stap in de richting van het vermogen om de menselijke hersenfunctie en disfunctie dynamisch in beeld te brengen. Dit kan belangrijk inzicht opleveren in zowel waar en hoe de onderliggende informatieverwerking plaatsvindt.

EEG is lange tijd een van de meest effectieve functionele methoden geweest die beschikbaar zijn voor het in kaart brengen van het menselijk brein. Het duurt slechts enkele milliseconden, maar de technologie heeft nog steeds moeite met het bepalen van de ruimtelijke activiteit in de hersenen. De aanpak die door He en zijn team wordt voorgesteld, kan voor het eerst nauwkeurig de grootte en reikwijdte van actieve gebieden in de hersenen schatten met behulp van EEG met hoge dichtheid, evenals interacties tussen regio's die functioneel gerelateerd zijn. Hun bevindingen werden gevalideerd met behulp van klinische opnames gemaakt in de Mayo Clinic, waarbij in totaal 1,027 EEG-spikes en 86 aanvallen werden geanalyseerd van 36 patiënten.

De methode van het team, genaamd de snelle spatio-temporele iteratief herwogen edge sparsity (FAST-IRES) -techniek, maakt gebruik van machine learning om objectief signaalbronnen en activiteit te schatten terwijl ze in de loop van de tijd variëren. In tegenstelling tot eerdere beeldvormingstechnieken, heeft het geen ad-hoc-algoritme of menselijke tussenkomst nodig om de bronomvang te bepalen en vereist het slechts minimale, intuïtieve input van artsen.

FAST-IRES kan een grote impact hebben op het onderzoek en de behandeling van verschillende neurologische en psychische aandoeningen zoals de ziekte van Alzheimer, Parkinson, beroerte, chronische pijn en zelfs depressie. Deze methode is echter uniek en het meest onmiddellijk impactvol voor mensen die lijden aan medicijnresistente epilepsie.

Ongeveer een procent van de wereldbevolking lijdt aan epilepsie en ongeveer een derde van de gevallen is resistent tegen geneesmiddelen en vereist een chirurgische ingreep. Maar tot nu toe heeft geen enkele huidige niet-invasieve beeldvormingsmodaliteit de ruimtelijke specificiteit om nauwkeurig de epileptogene zone (EZ) te bepalen, die de minimale hoeveelheid weefsel vertegenwoordigt die moet worden verwijderd om aanvallen te stoppen.

"Door epilepsienetwerken te analyseren met ons voorgestelde FAST-IRES-raamwerk, hebben we aangetoond dat de EZ objectief en niet-invasief met hoge precisie kan worden bepaald op basis van EEG-opnames met hoge dichtheid op de hoofdhuid", schreven hij en zijn co-auteurs.

Hun bevindingen werden gevalideerd tegen metingen van conventionele invasieve intracraniële opnames en chirurgische resultaten van elke patiënt, wat de effectiviteit van FAST-IRES aantoont.

De studie markeert ook een van de eerste keren dat EEG met hoge dichtheid is gebruikt om epileptische aanvallen te bestuderen. De krachtigere beeldvormingstechnologie, die meer dan het dubbele van de elektroden bevat die doorgaans in een klinische omgeving worden gebruikt, is nu beschikbaar voor patiënten die worden behandeld in de Mayo Clinic. Hij gelooft dat de FAST-IRES-methodologie binnen vijf jaar invloed zal hebben op de manier waarop we een aantal neurologische aandoeningen begrijpen.

"Dit werk toont aan dat EEG-bronbeeldvorming het niet-invasieve hoog-ruimtelijke, hoge-temporele resolutie-paradigma kan worden voor de beeldtechnologie van het menselijk brein, een belangrijk doel van het BRAIN Initiative." zei He, die van 2015-2019 lid was van de NIH BRAIN Multi-Council Working Group.

Zijn onderzoek kan levens veranderen voor mensen die aan epilepsie lijden en zou onderzoekers en artsen op het gebied van neurologie, neurochirurgie en menselijke neurowetenschappen ten goede kunnen komen. Dit werk brengt de NIH en de wetenschappelijke gemeenschap een stap dichter bij het bereiken van een revolutionair nieuw dynamisch beeld van de hersenen.