Научный семинар: "Восстановление активности гиппокампа с использованием методов машинного обучения"
Докладчик: Лебедева А.В. (ННГУ)
Аннотация. Заболевания и травмы нервной системы составляют около 6,3% от мирового бремени болезней [1]. Более того, эти заболевания являются причиной примерно 9% всех человеческих смертей. Ожидается, что распространенность и влияние расстройств нервной системы, затрагивающих более миллиарда человек во всем мире, возрастут в ближайшие годы, в основном из-за старения населения. По мере увеличения продолжительности жизни деменция и нарушения памяти становятся все более важными проблемами для современной системы здравоохранения. Следовательно, поиск передовых методов и подходов к восстановлению функций памяти и базовой электрофизиологической активности имеет первостепенное значение. Одним из наиболее перспективных подходов для достижения этой цели является разработка интерфейсов мозг-компьютер [2]. В этом контексте создание интерфейса реального времени между вычислительным устройством и биологической системой имеет важное значение [3]. Исследованиями в данной области занимается наша научная группа. Мы работаем над разработкой нейрогибридной технологии для расширения и восстановления функций памяти у грызунов с применением технологий искусственного интеллекта, технологии имплантации многоэлектродных матриц в гиппокамп грызунов, а также системы виртуальной контролируемой среды для непосредственной оценки функций памяти у испытуемых животных [4-7].
Литература:
1. Steinmetz J. D. и др. Global, regional, and national burden of disorders affecting the nervous system, 1990–2021: A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2021 // The Lancet Neurology. – 2024. – Т. 23. № 4. – С. 344-381.
2. Hramov A. E, Maksimenko V. A. & Pisarchik A.N. Physical principles of brain-computer interfaces and their applications for rehabilitation, robotics and control of human brain states // Physics Reports. – 2021. – T. 918. – C. 1-133.
3. Pataranutaporn P., Ingalls T. & Finn E. Biological HCI: Towards integrative interfaces between people, computer, and biological materials // CHI 2018 - Extended Abstracts of the 2018 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems. – 2018. – C. 4.
4. Beltyukova A. V. et al. The Concept of Hippocampal Activity Restoration Using Artificial Intelligence Technologies //International Conference on Mathematical Modeling and Supercomputer Technologies. – Cham: Springer Nature Switzerland, 2023. – С. 240-252.
5. Lebedeva A. V. et al. Prediction of hippocampal signals in mice using a deep learning approach for neurohybrid technology applications //Algorithms. – 2024. – Т. 17. – №.
6. – С. 252.6. Naumov A. V. et al. Neuronal Activity Stimulation in Mouse Hippocampal Slice for Memory Restoration Using LSTM-Predicted Signal //International Conference on Neuroinformatics. – Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. – С. 327-334.
7. Lebedeva A. V. et al. A Method for Assessing Working Memory in Rats Using Controlled Virtual Environment //Современные технологии в медицине. – 2024. – Т. 16. – №. 3 (eng). – С. 12-22.