Портал №1 в России по проблемам людей с инвалидностью

Архив:

Система ElMindA: эффективное лечение неврологических заболеваний с помощью ЭЭГ

Новые методы анализа электрической активности мозга вскоре помогут врачам диагностировать расстройства деятельности мозга и выбрать оптимальные методы лечения. Израильские специалисты из компании ElMindA, уверяют, что она поможет врачам диагностировать неврологические расстройства более объективно и ускорить выздоровление пациентов, в т.ч. и перенесших инсульт.

«Существует, безусловно, повышенный интерес в использовании сигналов мозга для реабилитации и диагностики», - говорит Джервин Шелк, нейрофизиолог из Ведсворт-центра в Олбани, штат Нью-Йорк, хотя сам он и не участвует в исследованиях специалистов в ElMindA. «У этой разработки очень большой потенциал, хотя и предстоит проделать еще немалую работу в этом направлении».

Электроэнцефалография (ЭЭГ) уже не одно десятилетие используется для измерения электрической активности мозга с помощью закрепленных датчиков на коже головы. В последние годы совершенствование сенсорных технологий и методов обработки данных, а также получение более подробных знаний о мозге, резко повысили количество информации, которая может быть получена при проведении ЭЭГ. Например, ученые в настоящее время с использованием интенсивных технологий регистрации и вычислительной обработки сигналов, могут спрогнозировать развитие процесса поражения мозга в зависимости от электрической активности структур мозга.

ЭЭГ в настоящее время имеет множество вариантов применения в клинической практике, например, при диагностике расстройств сна или определении происхождения нарушений моторики. Но целью исследований специалистов ElMindA было расширение его клинического использования. Компания разработала новую систему, которая вычисляет ряд различных параметров данных ЭЭГ, таких, как частота и амплитуда электрической активности головного мозга, в частности, определение районов происхождения конкретных сигналов и их синхронизации в деятельности в двух разных областей мозга. Все это регистрируется при выполнении пациентами конкретных тестов на компьютере. «Мы, как правило, можем найти модели деятельности мозга, которые являются весьма уникальным для конкретного состояния пациента», - говорит Амир Гева, основатель компании ElMindA и руководитель биомедицинской лаборатории в Университет Бен-Гуриона.

Исследователи в настоящее время весьма заинтересовались возможностью получения данных, характеризующих различные структуры головного мозга в контексте лечения инсульта. Интенсивная реабилитация после инсульта может улучшить речь и моторные функции, компенсируя деятельность поврежденных связей в головном мозге. В настоящее время, выбирая наилучший вариант лечения для пациентов врачи допускают немало ошибок, что приводит к удлинению процесса восстановления и сам процесс выбора оптимального метода лечения может занять недели. Но, поскольку возможности лечения снижаются с течением времени, то необходимо найти наиболее эффективные в каждом конкретном случае, методы лечения как можно скорее после инсульта.

Надлежащим образом изученные и классифицированные электроэнцефалографические признаки поражения головного мозга после инсульта или других повреждений головного мозга могут существенно помочь пациентам в восстановлении. Проблема быстрого выбора оптимальной терапии имеет для таких пациентов огромное значение.

Дальнейшие клинические испытания планируется начать в Гарвардской Медицинской Школе для проверки эффективности работы системы компании ElMindA в диагностики пациентов с синдромом дефицита внимания и гиперактивности для выбора вариантов лечения, которые являются наиболее эффективными. «Многим детям назначается риталин без объективной диагностики, хотя во многих случаях этого можно было бы избежать. Да и многим взрослым риталин назначается без должных показаний», - говорит Амир Гева.

Компания ElMindA работает в партнерстве с фармацевтическими компаниями и компаниями, производящими медицинские устройства и ожидается, что продукт их совместной деятельности будет готов для клинического использования в течение 18 месяцев.

По материалам Technology Review

ПОСЛЕДНИЕ НОВОСТИ