View Project

Norwegian AI Directory

Optimal Patient Specific Electro Convulsive Therapy Simulator


Description:

Elektrosjokkterapi (ECT) er en behandling som brukes mot alvorlige tilfeller av depresjon. Behandlingen består av å fremkalle epileptiske anfall ved å sende en elektrisk strøm gjennom hjernen. Typisk er det pasienter som ikke responderer på andre typer behandlinger som får ECT. Risikoen ved behandlingen er sammenlignbar med den ved generell anestesi. Pasienter opplever allikevel forbigående kognitive forstyrrelser. De epileptiske anfallene er antageligvis viktige for at behandlingen fungerer, men det er fremdeles stor usikkerhet rundt hvordan den virker. Nylige MR-bildestudier av hjernen til ECT pasienter tatt før og etter behandling viser at de har en volumendring i hjernen etter endt behandling. Det er ikke klart at volumendringene er knyttet til et positivt utfall av behandlingen. Volumendringene kan skyldes for eksempel framvekst av nye celler, koblinger mellom nevroner eller nye blodårer. Man har ikke funnet noen sammenheng mellom volumendringen i hjernen og utfallet av behandlingen. En mer direkte måte å måle anfallene på er å plassere elektroder på utsiden av hodet og måle fluktuasjoner i det elektriske potensialet. Dette kalles elektroencefalografi (EEG). Det er nevroner som sender signaler seg imellom som forårsaker disse fluktuasjonene, og under et anfall ser man vesentlige endringer på EEGen. EEGen kan bare si oss hva det elektriske potensialet er på overflaten av hodet. Siden elektrodene er plassert noen centimeter fra hjernen og det er mye ben og annet vev imellom kan vi ikke si hvordan hvert enkelt nevron oppfører seg. Man kan bare si hva en gruppe av nevroner gjør. Under en behandling blir det tatt en EEG på begge sider av hodet til pasienten for å bekrefte at anfallet involverer begge hjernehalvdelene. ECT-behandlingen kan ha en antikonvulsiv effekt. Det kan føre til at pasienter får kortere anfall etter flere behandlinger og at det må brukes mer strøm for å indusere et anfall. Den antikonvulsive effekten skyldes kjemiske endringer i hjernen som også kan være relatert til et positivt utfall av behandlingen. EEGene lagres som regel ikke digitalt, men skrives ut på papirstrimler. Vi har laget et dataprogram som digitaliserer slike papirstrimler. Dette skal vi bruke til å undersøke om kvaliteten på papirstrimler er gode nok til å bruke til forskning. Hvis de er det skal vi bruke dem til å svare på om man kan lese ut ifra en EEG om pasienten i fremtiden trenger en høyere strømstyrke for å ha nytte av behandlingen, og om det kan knyttes opp mot eventuelle volumendringer i hjernen. Det finnes mange velkjente matematiske modeller av det elektriske potensialet i nevroner. Disse modellene tar hensyn til hvordan ioner strømmer gjennom ionekanaler i cellemembranet. Virkemåten til proteinene som utgjør ionekanalene, og dermed oppførselen til nevronene, er avhengig av de kjemiske omgivelsene i hjernen. Vi undersøker om man kan bruke slike forholdsvis enkle modeller til å si hvilke områder i hjernen som er mest aktive under et epileptisk anfall. En utvidet hypotese er at man må ta hensyn til foldene i hjernen og hvordan cellene er orientert. For å finne ut av dette kjører vi store simuleringer på superdatamaskinen Saga der vi regner ut effekten nevroner har på det elektriske feltet i hjernen, og hvordan det endrer seg gjennom hodeskallen. For å vurdere om vi lykkes eller ikke vil vi sammenligne modellen vår med EEGen og se etter de samme grunnleggende mønstrene. Målet er å få best mulig behandlingsresultat ved å ta pasientens fysiologiske karakteristikker med i betraktning, samt å minimere bivirkninger.


Project leader: Ola Skavhaug

Started: 2017

Ends: 2021

Category: Næringsliv

Sector: Næringsliv

Budget: 1669998

Institution: EXPERT ANALYTICS AS

Address: