Intelligente algoritmen om diepe hersenenstimulatie in Parkinson te programmeren die door Grote Meren NeuroTechnologies moet worden ontwikkeld

Published on January 22, 2013 at 11:50 AM · No Comments

De Grote Meren NeuroTechnologies (GLNT) kondigden vandaag aan dat zij een studie lanceren om de haalbaarheid te bepalen om intelligente algoritmen te gebruiken bij de stimulatiemontages van programmerings diepe hersenen voor Ziekte van Parkinson te helpen. De studie wordt gefinancierd door een $283.828 Fase I Kleine Bedrijfs Innovatieve Onderzoekbeurs van de Nationale Instituten van Gezondheid, Nationaal Instituut van Neurologische Wanorde en Slag. De technologie zal bij Grote Meren NeuroTechnologies [http://www.glneurotech.com] worden ontwikkeld en de klinische haalbaarheidsstudie voltooid bij de Universiteit van Alabama in Birmingham.

De Diepe hersenenstimulatie (DBS) vertegenwoordigt een groeiende therapie voor bewegingswanorde zoals Ziekte van Parkinson (PD). DBS impliceert het inplanteren van een elektrode op een specifiek gebied van de hersenen, en dan het aanpassen stimulatiemontages op een niveau dat PD symptomen vermindert zonder bijwerkingen te veroorzaken. Terwijl de therapie efficiënt om de motorsymptomen van Parkinson te behandelen is getoond, is er een grote ongelijkheid in resultaten onder geïnplanteerde patiënten toe te schrijven aan gevarieerd postoperatief beheer, in het bijzonder betreffende DBS programmeringsoptimalisering. Er kunnen verscheidene redenen voor resultatenveranderlijkheid in patiënten met inbegrip van programmeur opleiding en ervaren en de tijd zijn die wordt vereist om een optimale reeks parameters te bepalen DBS. De Programmeurs kunnen verscheidene types van montages met inbegrip van het contact, de polariteit, de frequentie, de impulsbreedte, en de omvang van stimulatie aanpassen. Dit leidt tot een enorme hoeveelheid mogelijke combinaties die over veelvoudige soorten motorsymptomen in een beperkt tijdframe tijdens een bureaubezoek moeten worden geëvalueerd.

„Aangezien de neuromodulationmarkt blijft groeien, zien wij een sterke behoefte aan hulpmiddelen op de toegevoegde waarde die de DBS programmeringservaring voor zowel artsen als patiënten“, bovengenoemde Dustin Heldman, de Biomedische Manager van het Onderzoek en Belangrijkste Onderzoeker bij GLNT kunnen verbeteren. „Dit onderzoekdoelstellingen om intelligente algoritmen te ontwikkelen die de tijd kunnen verminderen en resultaten optimaliseren voor de programmering van diepe hersenenstimulatie. Het bouwt op de sterke stichting van onze technologie Kinesia voor het meten van de motorsymptomen van Parkinson zowel in de kliniek als bij geduldige huizen.“ Het systeem hefboomwerkings bestaande technologie Kinesia™ [http://glneurotech.com/kinesia/] zal de motorsymptomen van Parkinson zoals trilling, bradykinesia, en dyskinesia kwantificeren om een functionele kaart te ontwikkelen. De Intelligente algoritmen zullen de DBS parameterruimte navigeren om een optimale reeks te bepalen van de programmering van parameters die symptomatische voordelen terwijl het minimaliseren van bijwerkingen en batterijconsumptie maximaliseren.

Dr. Heldman dankt het Nationale Instituut van Neurologische Wanorde en Slag voor de financiering van Fase I NIH Sbir- project (1R43NS081902-01).

Ongeveer Grote Meren NeuroTechnologies

De Grote Meren NeuroTechnologies [http://www.glneurotech.com] is geëngageerd aan bereidende innovatieve biomedische technologieën om onderzoek, onderwijs, en medische gemeenschappen te dienen die, die toegang tot medische technologie voor diverse bevolking verbeteren, en positief levenskwaliteit voor mensen beïnvloeden rond de wereld.

Read in | English | Español | Français | Deutsch | Português | Italiano | 日本語 | 한국어 | 简体中文 | 繁體中文 | Nederlands | Русский | Svenska | Polski