リアルタイム発作予測によるリザーバニューロモーフィックコンピューティングを用いた発作活動の閉ループ制御
なぜ重要か: 企業や社会への影響が見込まれ、一般メディアにも波及する可能性があります。
arXiv:2505.02003v2 発表種別：差し替え
要旨：閉ループ型脳刺激は、薬物抵抗性てんかん（DRE）に対する個別化治療として可能性を秘めているものの、有効性に大きなばらつきが生じるという限界がある。第一に、刺激は発作の検出後に発作を中断するために送達されるのが一般的であり、発作の予防には至らない。第二に、刺激パラメータは試行錯誤によって決定され、微調整に長時間を要するため、定常状態での治療効果が遅れる。本研究では、ニューロモーフィックコンピューティングの可能性を活用することで、これらの限界に対処する。発作予測に基づいてリアルタイムの個別化フリーラン刺激を駆動できるニューロモーフィックリザーバコンピューティングハードウェアシステムを提案する。各予測は、任意に事前定義された固定周波数の刺激トレインではなく、電気パルスをトリガーする。本システムは、トレーニングフェーズにおいて83.33%の精度で発作発生を予測する。海馬スフェロイドと3Dマイクロ電極アレイを組み合わせた簡略化された試験系を用いてシステムを検証し、リアルタイム処理中に97%以上の発作軽減を達成した。主に20Hz以下の瞬間的な刺激周波数を使用しており、これは臨床現場で一般的に使用される周波数よりもはるかに低い。本研究は、ニューロモーフィックシステムが、リアルタイムアプリケーションのためのスパースかつイベント駆動型の処理を活用した、次世代のニューロモジュレーション戦略として、DREの個別化治療に可能性を秘めていることを実証している。
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Title (EN): Closed-loop control of seizure activity via real-time seizure forecasting by reservoir neuromorphic computing
arXiv:2505.02003v2 Announce Type: replace
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 neuromorphic reservoir computing hardware system capable of driving real-time personalized free-run stimulations based on seizure forecasting, wherein each forecast triggers an electrical pulse rather than an arbitrarily predefined fixed-frequency stimulus train. The system achieves 83.33% accuracy in forecasting seizure occurrences during the training phase. We validate the system using hippocampal spheroids coupled to 3D microelectrode array as a simplified testbed, achieving seizure reduction >97% during the real-time processing while primarily using instantaneous stimulation frequencies within 20 Hz, well below what typically used in clinical practice. Our work demonstrates the potential of neuromorphic systems as a next-generation neuromodulation strategy for personalized DRE treatment, leveraging their sparse and event-driven processing for real-time applications.
Published: 2025-09-24 19:00 UTC