Maschinelles Lernen kann nun subtile Anzeichen von genetischer Epilepsie in Gehirnwellenaufzeichnungen erkennen, ohne dass ein Anfall auftreten muss, so eine neue Studie von Forschern der University of Delaware.
Die Forschung
Forscher der University of Delaware unter der Leitung von Dr. Austin Brockmeier und Dr. Amanda Hernan entwickelten einen Algorithmus, der Basis-EEG-Daten wie eine unbekannte Sprache behandelt. Er erstellt ein "Wörterbuch" wiederkehrender elektrischer Muster und lernt dann, welche abnormal sind. In einer Proof-of-Concept-Studie, die im Journal of Neural Engineering veröffentlicht wurde, testete das Team das System an mehrtägigen EEG-Aufzeichnungen von über 40 Mäusen, von denen einige die mit Epilepsie verbundene TSC1-Genmutation trugen. Der Algorithmus analysierte nur anfallsfreie Abschnitte und unterschied mit hoher Genauigkeit zwischen verschiedenen genetischen Hintergründen, wobei er die TSC1-Mutation bei zwei von drei Mausstämmen ausschließlich aus den Basis-Gehirnwellen identifizierte. Dieser Ansatz umgeht die Notwendigkeit, einen tatsächlichen Anfall zu erfassen, der bei einem standardmäßigen 20-minütigen klinischen EEG oft nicht auftritt.
Warum es wichtig ist
Für Familien kann die Epilepsiediagnose ein Wartespiel sein. Anfälle sind unvorhersehbar, und wenn während eines EEGs keiner auftritt, können Ärzte die Diagnose übersehen. Diese KI könnte objektive, frühe Biomarker liefern und die Angst vor dem Warten auf einen Anfall verringern. Sie hilft Ärzten auch, die Wirksamkeit von Medikamenten korrekt zu beurteilen. Wie Dr. Hernan anmerkt, könnte eine fortschrittliche Gehirnwellen-Typisierung Fehlinterpretationen während natürlicher Ruhephasen der Anfallsaktivität verhindern. Das Team testet die Methode nun an EEGs von Kindern des Nemours Children's Health, mit Unterstützung des Delaware Clinical and Translational Research ACCEL Program. Diese Forschung legt auch den Grundstein für die nichtinvasive Überwachung verwandter Erkrankungen wie Autismus und ADHS, möglicherweise mit Wearables.
Was Sie tun können
Auch wenn KI Sie nicht direkt diagnostiziert, können Sie proaktiv für Ihre Gehirngesundheit sorgen. Wenn Sie oder ein Familienmitglied ungewöhnliche Symptome bemerken, suchen Sie eine neurologische Untersuchung. Führen Sie Protokoll über Episoden – Datum, Uhrzeit und Beschreibung – um es Ihrem Arzt zu zeigen. Und für die allgemeine Gehirnfitness: Fordern Sie Ihre neuronalen Bahnen heraus, etwa mit Rätseln oder dem Erlernen neuer Fähigkeiten.
Quelle: Neuroscience News
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