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编辑者 | 绿萝

近日，人脑计划 (HBP) 的研究人员介绍了先进大脑建模方法的新临床应用。

作为 HBP 的一部分，法国艾克斯-马赛大学（Aix-Marseille Université，AMU）的研究人员开发了整合患者测量数据的计算大脑建模技术。这些模型可用作虚拟测试临床假设和策略的预测工具。

为了创建个性化的大脑模型，研究人员使用了一种称为虚拟大脑 (The Virtual Brain，TVB) 的模拟技术，该技术是 HBP 科学家 Viktor Jirsa（论文一作） 参与合作开发的。对于每位患者，计算模型是根据单独测量的解剖结构、结构连接性和大脑动力学的数据创建的。

该研究以「Personalised virtual brain models in epilepsy」为题，于 2023 年 3 月 24 日发布在《柳叶刀神经病学》（The Lancet Neurology）上。

论文链接：https://www.thelancet.com/journals/laneur/article/PIIS1474-4422(23)00008-X/fulltext#%20
该方法首次应用于癫痫，目前正在进行一项重要的临床试验。TVB 技术使临床医生能够模拟癫痫发作期间异常活动在患者大脑中的传播，帮助他们更好地识别目标区域。

患有耐药性局灶性癫痫患者可选择手术治疗作为治疗选择。在进行手术之前，患者必须进行术前评估，以确定手术治疗是否以及如何在不引起神经功能障碍的情况下停止癫痫发作。

TVB 是一种新的数字建模技术，它使用来自 MRI 的数据绘制癫痫患者的大脑网络图。这项技术产生了癫痫发作和脑成像信号的计算机模拟，例如那些将用颅内脑电图记录的信号。当与机器学习相结合时，虚拟大脑可用于估计致痫区的范围和组织（即与癫痫发作相关的大脑区域和癫痫发作期间的时空动力学）。

今年一月份，该团队在《Science Translational Medicine》的封面上介绍了癫痫工作的详细方法。

论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.abp8982

在新论文中，研究人员进一步阐述了这一概念，及其在神经科学中的潜在应用。描述了患者大脑的个性化计算机模型如何在癫痫之外具有广泛的适用性。作者认为，个性化虚拟大脑模型在神经科学、医学和神经技术领域的真正潜力仍有待进一步探索。

未来，虚拟大脑可以用于临床决策制定，提高癫痫发作定位的精确度，以及用于手术计划，但目前这些模型有一些局限性，例如空间分辨率低。随着越来越多的证据支持个性化虚拟大脑模型的预测能力，并且随着方法在临床试验中得到测试，虚拟大脑可能会在不久的将来为临床实践提供信息。

作者设想，大脑建模的未来进步将为脑医学中的「数字孪生」方法开辟一条道路。「数字孪生」是一种个性化的计算大脑模型，可以使用从现实生活中的对应物（即患者）获得的测量的现实世界数据不断更新。虽然其目标不是完全复制，但预计这些模型的复杂性将进一步增强其预测能力，从而实现新的临床和研究应用。

作者期望沿着两条主线进行改进：数据的高分辨率和患者特异性。通过使用数字研究基础设施 EBRAINS 上提供的建模软件、计算能力、脑图谱和数据集，在 HBP 内整合这些因素成为可能。

参考内容：https://medicalxpress.com/news/2023-03-advances-brain-path-digital-twin.html