Биомедицинские инженеры из Университета Дьюка разработали программную платформу с открытым исходным кодом, которая автоматизирует трехмерное моделирование электрической стимуляции нервов. Это может позволить исследователям предсказать, как определенные нервы будут реагировать на различные модели стимуляции от пользовательских электродов.
Исследователи надеются, что платформа поможет исследователям создать точные модели новых методов лечения различных заболеваний, включая диабет, ревматоидный артрит и сердечно-сосудистые заболевания.
Подобно кардиостимулятору сердца, устройства для стимуляции нервов имплантируются в тело и запрограммированы на посылку целевых импульсов электричества в нервы. Эти электрические импульсы могут инициировать или подавлять сигналы в нерве, изменяя регуляцию функций органов и, возможно, излечивая болезнь. В некоторых случаях стимуляция нервов является многообещающей альтернативой лекарствам.
Это исследование появится в Интернете 26 августа в журнале PLOS Computational Biology .
Определенные методы лечения электростимуляцией, такие как стимуляция блуждающего нерва , уже доказали свою эффективность при лечении таких заболеваний, как эпилепсия и депрессия, у пациентов, которые не реагируют на традиционные лекарственные препараты.
«Несмотря на многообещающие доклинические данные, передача нервной стимуляции в клинику является сложной задачей, потому что существует большая вариабельность нервной анатомии у животных и людей и даже от человека к человеку», - сказала Николь Пелот, директор по исследованиям в лаборатории биомедицинской инженерии Уоррена Гриля. в Университете Дьюка. «Эта изменчивость требует выбора различных электродов или параметров стимуляции для достижения целевого ответа, что может быть своего рода игрой в угадывание».
Хотя компьютерное моделирование позволяет исследователям избежать некоторых догадок при электростимуляции, процесс моделирования очень сложен, что обычно ограничивает его использование опытными разработчиками и ограничивает воспроизводимость и повторное использование модели. Гриль, заслуженный профессор биомедицинской инженерии в Duke из школы Эдмунда Т. Пратта-младшего, провел последние четыре года со своими коллегами, разрабатывая решение.
Гриль сказал, что ASCENT, или автоматизированное моделирование пороговых значений электрических нервов, делает моделирование нервной стимуляции более доступным, воспроизводимым и эффективным. Это позволяет исследователям определять различную информацию, такую как геометрия нерва, модели волокон, конструкция электродов и формы волн стимуляции, а затем моделировать реакцию нерва на электрические импульсы.
Автоматизация ASCENT позволяет пользователям копировать модели из ранее опубликованных исследований, превращая процесс, который может занять годы, во что-то, что может занять всего несколько недель или дней.
«Мы разработали код таким образом, чтобы его можно было расширять», - добавил Джейк Кариелло, научный сотрудник лаборатории Grill. «Мы разделили сложную систему на ее подкомпоненты, и каждый из этих подкомпонентов можно настраивать».
ASCENT - это проект с открытым исходным кодом, бесплатный для пользователей в рамках программы «Стимулирование периферической активности для облегчения состояний» (SPARC) Национального института здравоохранения Общего фонда. Программное обеспечение ASCENT доступно для загрузки здесь .
«Такой специализированный инструмент обычно недоступен для большинства начинающих пользователей», - сказал Эрик Массельман, доктор философии. студент в лаборатории гриля. «Мы надеемся, что ASCENT поможет продвинуть науку вперед, поскольку все больше исследователей смогут разрабатывать и интерпретировать терапевтические вмешательства с использованием вычислительных моделей».
