Упрощенная, Масштабируемая, 24-часовая Адаптивная Глубокая Стимуляция Мозга при Болезни Паркинсона (Subgaleal aDBS)

Болезнь Паркинсона (БП) поражает 1% людей старше 60 лет, является высоко инвалидизирующей и представляет собой значительное экономическое бремя. Терапевтические варианты включают допаминергическую заместительную терапию и традиционную ГЛС (тГЛС) для запущенных стадий заболевания. Однако терапия тГЛС в настоящее время не реагирует на динамические клинические состояния пациентов, что приводит к субоптимальному контролю симптомов в течение дня. Адаптивная ГЛС (аГЛС) стремится решить эту проблему посредством персонализированной динамической модуляции стимуляции в соответствии с нейронными сигналами. Ранние исследования аГЛС (завершенные докторами Литтлом, Старром и другими исследовательскими группами) предоставляют доказательство принципа, что аГЛС может улучшать двигательные симптомы и снижать побочные эффекты. Наша команда также протестировала полностью встроенную, хроническую натуралистическую аГЛС в рандомизированном слепом исследовании, чтобы показать улучшения дневных двигательных симптомов и качества жизни по сравнению с тГЛС. Кроме того, мы недавно валидировали специфичную для стадий сна аГЛС в фазе медленного сна (NREM), которая увеличила кортикальные медленные волны (связанные с замедлением прогрессирования заболевания). Однако полное использование этих многообещающих методов лечения в настоящее время ограничено: 1) Отсутствием практических (малоинвазивных) методов для хронических кортикальных записей. 2) Сложностью программирования аГЛС из-за большого пространства параметров. 3) Колебаниями нейронных сигналов на множественных временных масштабах, включая циркадные изменения и долгосрочную нестационарность сигналов. Наша долгосрочная цель — продвинуть аГЛС из специализированных исследовательских лабораторий в реальные клиники через эффективную, масштабируемую реализацию со следующими улучшениями: 1) Снизить риск и сложность хронического кортикального сенсинга путем размещения кортикальных электродов в субгалеальном пространстве, а не внутри черепа. 2) Использовать машинное обучение (МО) и основанные на данных методы биомаркеров и оптимизации для минимизации сложности программирования аГЛС. 3) Оптимизировать аГЛС в течение полного 24-часового цикла — включая сон, с методами долгосрочного обновления настроек аГЛС. Исследовательским устройством будет перезаряжаемая, с возможностью сенсинга и аГЛС, недавно вышедшая в коммерческую продажу система ГЛС Medtronic Percept RC; подключенная к субгалеальным лобным кортикальным электродам и к направленным электродам базальных ганглиев. Наша стадия UG3 поддержит получение регуляторного одобрения для субгалеальной аГЛС Percept RC. На стадии UH3-

1 мы имплантируем 24 пациентам с БП, оптимизируем тГЛС и определим подгруппы для дневной и ночной аГЛС. На стадии UH3-2 мы получим клинические и домашние дневные натуралистические нейронные записи и проведем слепую оценку основанной на данных хронической аГЛС против тГЛС для лечения дневных двигательных флуктуаций. На стадии UH3-3 мы получим клинические (в лаборатории сна) и домашние ночные натуралистические записи и проведем слепую оценку хронической аГЛС во сне против тГЛС для увеличения продолжительности NREM-сна и амплитуды медленных волн. Мы ожидаем, что эти методы станут основой для простого "под ключ" контроллера аГЛС, чтобы обеспечить широкое, простое, масштабируемое и персонализированное применение аГЛС для полного 24-часового цикла при БП и предоставить рациональную основу для адаптивной нейромодуляции при других неврологических и психиатрических заболеваниях.