研究人员将人工智能和微电子技术结合起来，创造出对抗大脑疾病的神经植入物

神经植入物可以通过直接调节异常活动来帮助治疗大脑疾病，如帕金森氏症和癫痫。多伦多大学的Xilin Liu正与微电子学和人工智能合作，使这项新兴技术既安全又智能。

“神经元之间的交流部分是通过电信号应用科学与工程学院的助理教授刘先生说:“这种治疗性神经植入会产生电刺激——就像大脑的起搏器一样。”“在颤抖或癫痫发作的情况下，刺激试图使神经元恢复到正常状态。

“这就好像刺激使神经网络断断续续——就像重新启动电脑一样，但绝对没有那么简单。科学家们还没有完全理解它的工作原理。”

刘的团队整合神经植入物通过与今天的电脑和智能手机中使用的芯片相同的制造过程，制成微型硅芯片。这种技术，被称为互补金属氧化物半导体的CMOS，允许他们减少设备的物理维度而且电力消耗，从而最大限度地降低了与植入体初始外科手术相关的风险长期使用．

“我们已经开发了许多新的微电子设计技术，比如带有电荷平衡的高精度电刺激技术，”刘说。“我们试图从多个不同的角度来解决这个问题。”

Liu是神经技术中心CRANIA的一员，该中心由多伦多大学和大学健康网络合作建立，汇集了电气和计算机工程师、神经科学家、数据和材料科学家以及临床医生。他们一起研究改善大脑健康的方法，并制定替代治疗途径，特别是对那些对当前药物反应不佳的人。

在最近的一个项目中，刘和他的团队试图利用人工智能的力量来最大化植入物的临床疗效，并将过度刺激的不良影响降到最低。

该团队转向了一种名为深度学习(DL)——经过训练后，在面对新数据时可以提取深层信息的算法。事实证明，这些模型在识别传统方法经常忽略的隐藏生物标志物方面特别强大，在检测最佳时间时，它们优于传统算法。

“大多数现有的植入物产生电刺激以恒定的速度，不管病人的情况如何，”刘说。“有了DL，我们可以在最佳的时间激活神经植入物，而且只在必要的时候。”

然而，深度学习模型的高计算成本使其集成成为一个挑战，特别是考虑到所有处理都必须在植入物中局部运行。

“云将提供更强大的处理能力，但你不能有一个植入物例如，当病人进入电梯或飞机时，它就会失去通信服务。”

为了减少计算成本，刘和他的团队开发了针对每个患者的情况训练和优化模型的技术。最近的一项案例研究表明，通过在低功率神经植入物中进行深度学习来检测癫痫发作，与在高性能计算机中运行的最先进算法相当。这项工作于2021年发表在神经工程杂志。

刘说，他的团队的技术可以用于癫痫以外的广泛临床应用，他指出，全球有多达10亿人患有各种疾病脑部疾病．

开放合作的必要性是刘的目标，他的新神经调节课程将于今年秋天首次推出，他希望给参加这门课程的研究生留下深刻印象。

“大脑中有太多的事情在进行，”刘说。“你需要一系列的专家来理解和提供这些疾病的解决方案，随着人类预期寿命的增加，这些疾病只会变得越来越普遍。”

未来的目标包括慢性疼痛、抑郁和痴呆。刘已经在考虑神经调节疗法如何帮助阿尔茨海默症患者。

“睡眠受损与阿尔茨海默氏症有关，许多人都有不同程度的睡眠障碍，”刘说。“我们正在研究闭环神经调节技术，通过加强或抑制某些大脑节律来改善睡眠质量。

“大脑非常神奇。”