AI腦波診斷認知障礙 近紅外線LED治療救星

iMediSync
iMediSync開發以雲端AI早期診斷以及近紅外線LED治療工具iSyncWave

醫療創新

自從量化腦波(Quantitative EEG,qEEG)技術出現後,透過腦波尋找生物標誌物(Bio markers)研究愈來愈多。本港認知障礙問題日益嚴重,有關技術亦每年CES 2021均推出不少消費級醫療新發明,韓國iMediSync則推出了人工智能大腦圖譜(Brain mapping),以腦波判讀異常腦波;轉換原始EEG成數碼化qEEG,試圖找出大腦區域呈現高活化或低活化區域,核對生理病理機制變化的大腦圖譜。

iMediSync以上述技術診斷認知障礙症(Dementia),包括常見的「阿茲海默症」(Alzheimer’s Disease)。iMediSync在AI雲端平台iSyncBrain推出了早期診斷認知障礙症的生物標記,推出可作供臨床前診斷和近紅外線LED神經調節(Neuromodulation)治療認知障礙的智能頭盔iSyncWave。

AI分類MCI

據iMediSync新聞公佈解釋,人類腦部衰退令腦波緩慢,臨床前徵狀一般難以察覺。iMediSync透過深度學習AI技術,臨床前判斷患者是否患上認知障礙症。

iMediSync的「輕度知能障礙」(Mild Cognitive Impairment;MCI)分類器,MCI是介於正常認知功能與輕度知能障礙之間的過渡,少部分患者可從MCI回復至正常認知,但大部分也退化到認知障礙群組,屬於遺忘型輕度知能障礙(Amnestic MCI)。

「認知功能」(Cognitive function)為人類大腦皮質神經細胞成熟發展之後,與外界環境互動,賴以生存發展演化出的各項功能;包括記憶、語言、辨物、操作及計畫等,受損後大大影響自理能力。

iMediSync表示AI訓練的模型,凖確分辨出認知障礙症中的遺忘型輕度知能障礙(aMCI)群組,多個醫療中心的臨床診斷凖確度,達到了9成。

iSyncBrain
iSyncBrain由雲端AI訓練的腦波分辨出正常和診斷為(aMCI)群組的大腦圖譜結果

早期診斷認知障礙

不過,認知障礙症並不缺乏早期的診斷手段,一般以MRI作掃描;本港的城大和浸大研究團隊開發以MRI診斷認知障礙的新方法。正電子掃描(PET SCAN)也可通過觀察腦內葡萄糖攝取和新陳代謝作評估。數年前,中大莫仲棠研究團隊採用Pittsburg Compound-B正電子掃描 (Amyloid PET),檢視腦血管疾病如何引致腦內潛伏「老人斑」長者出現認知障礙症。香港科學園的初創腦博(BRAINNOW)則正開發臨床應用的電腦輔助工具,其中一項目標是自動計算認知障礙症生物標誌物。

目前,醫學界最大挑戰是治療認知障礙手段不多,除了訓練認知的工具,其他治療手段成效不高,韓國也推出不少工具作輔助治療。

近紅外線LED治療

iSyncBrain的iSyncWave以近紅外線LED照射原理,則是通過近紅外光的照射,以光電生物效應增強腦部特定部位線粒體, 加強活躍度,提高酶的代謝周期,令細胞再生修復神經元組織;近紅外光促進局部滲出物吸收,促使血管擴張加速血流、增強循環,疏通病變區域栓塞,增強血氧供應修復。

腦波生物標記

不過有研究人員指,必須找出認知障礙的生物化學和遺傳基礎,因為大腦由神經元組成。神經元透過從細胞體內長出的軸突(神經突)與其他神經元連接,形成大腦內的神經網絡,以互相通信,調控認知功能和身體活動。神經元間產生的斑塊(從不正常蛋白質異常沉積,如類澱粉蛋白)及神經纖維的纏結,慢慢損壞了腦細胞,神經突出現退化回縮和減少,最後無法維持神經網絡正常聯繫,認知障礙功能就難以恢復,能否以近紅外線LED作有效治療,令人懷疑。

近年腦波研究的興起,紛紛以AI分辨腦波模式,作出早期診斷。腦波檢查多集中於小兒科的癲癇症(Epilepsy)診斷,以腦波結合MRI影像;最大困難之處是腦波有極多雜音訊號;包括蒐集時眨眼訊號(Eye Blink Artifacts)、身體動作、環境噪音,數據集難以分析,有關醫療亦朝以AI分析腦波。

iMediSync亦以擬AI技術,發現神經系統疾病的多項生物標記;包括帕金森氏症(Parkinson’s disease)、專注力不足及過度活躍症(ADHD)、創傷性腦損傷(TBI)、創傷後壓力症候群(PTSD)、抑鬱症等。

有關iMediSync研究介紹:

https://youtu.be/GDOtrmfj5Jk

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