論文の概要: Closed-loop control of seizure activity via real-time seizure forecasting by reservoir neuromorphic computing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02003v1
• Date: Sun, 04 May 2025 06:17:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.372319
• Title: Closed-loop control of seizure activity via real-time seizure forecasting by reservoir neuromorphic computing
• Title（参考訳）: 貯水池ニューロモルフィックコンピューティングによるリアルタイム発作予測による発作活動の閉ループ制御
• Authors: Maryam Sadeghi, Darío Fernández Khatiboun, Yasser Rezaeiyan, Saima Rizwan, Alessandro Barcellona, Andrea Merello, Marco Crepaldi, Gabriella Panuccio, Farshad Moradi,
• Abstract要約: 薬剤抵抗性てんかん(DRE)のパーソナライズ治療としてのクローズドループ脳刺激の可能性 第一に、通常、刺激は発作を予防するのではなく、発作を検知して中止する。 本稿では、発作予測に基づくパーソナライズされたフリーラン刺激を駆動するシステムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.7054351451505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Closed-loop brain stimulation holds potential as personalized treatment for drug-resistant epilepsy (DRE) but still suffers from limitations that result in highly variable efficacy. First, stimulation is typically delivered upon detection of the seizure to abort rather than prevent it; second, the stimulation parameters are established by trial and error, requiring lengthy rounds of fine-tuning, which delay steady-state therapeutic efficacy. Here, we address these limitations by leveraging the potential of neuromorphic computing. We present a system capable of driving personalized free-run stimulations based on seizure forecasting, wherein each forecast triggers an electrical pulse rather than an arbitrarily predefined fixed-frequency stimulus train. We validate the system against hippocampal spheroids coupled to 3D microelectrode array as a simplified testbed, showing that it can achieve seizure reduction >97% while primarily using instantaneous stimulation frequencies within 20 Hz, well below what typically used in clinical settings. Our work demonstrates the potential of neuromorphic systems as a next-generation neuromodulation strategy for personalized DRE treatment.
• Abstract（参考訳）: クローズドループ脳刺激は、薬剤耐性てんかん(DRE)のパーソナライズされた治療の可能性があるが、それでも高い変動効果をもたらす限界に悩まされている。 第二に、刺激パラメータは試行錯誤によって確立され、長期にわたる微調整が必要で、定常的な治療効果が遅れる。 ここでは、ニューロモルフィックコンピューティングの可能性を活用することにより、これらの制限に対処する。 本稿では、発作予測に基づいてパーソナライズされたフリーラン刺激を駆動できるシステムについて述べる。 簡易なテストベッドとして3次元マイクロ電極アレイに結合した海馬スフェロイドに対して, 主に20Hz以内の即時刺激周波数を用いて, 97%の発作抑制効果が得られた。 本研究は, パーソナライズされたDRE治療のための次世代神経調節戦略としてのニューロモルフィックシステムの可能性を示す。

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