人工智能赋能的深部脑刺激改善帕金森病患者行走能力AI-powered deep brain stimulation improves walking in Parkinson's patients

环球医讯 / AI与医疗健康来源:www.news-medical.net瑞士 - 英语2026-07-26 08:19:39 - 阅读时长3分钟 - 1218字
瑞士洛桑联邦理工学院研究人员开发出一种基于人工智能的自适应深部脑刺激技术,能够实时监测帕金森病患者的运动状态并动态调整脑部刺激参数。该技术发表在《自然·医学》杂志上,显著改善了患者的行走能力、爬楼梯和站立功能,解决了传统DBS系统无法有效处理的步态障碍问题。这项创新结合了临床DBS系统与AI算法,通过分析40名患者数据开发神经解码器,使治疗能随运动变化实时调整,为全球20多万植入DBS的帕金森患者带来了更自然的运动体验和更高的生活质量。
帕金森病深部脑刺激(DBS)人工智能行走障碍步态改善自适应神经刺激
人工智能赋能的深部脑刺激改善帕金森病患者行走能力

深部脑刺激(DBS)已被用于治疗帕金森病的运动症状超过三十年。如今,全球已有超过20万名患者植入了这些系统,它们持续向特定的深层脑区输送电刺激,以减轻僵硬和震颤。然而,尽管在临床上取得了成功,传统的深部脑刺激(DBS)在解决该疾病最致残的症状之一——行走障碍方面仍存在局限。

洛桑的研究人员开发了一种新方法,该方法发表在《自然·医学》杂志上,能够根据患者在日常情况下的活动能力实时调整DBS。借助人工智能,该系统持续解读患者的活动状态并实时调整刺激,从而改善行走、爬楼梯,甚至简单的站立动作。

适应现实生活情境的刺激

"以前,我几乎无法行走,因为我的双腿感觉沉重,有时还会不受控制地移动。现在,随着刺激根据我正在做的事情进行调整,我可以走得更好、更久,"研究参与者F先生回忆道。与以固定参数持续提供刺激的传统DBS不同,这种新疗法根据患者的持续运动活动动态调整刺激。

"日常运动活动涉及多种活动,如站立、行走、跑步、转身或绕过障碍物,每种活动都有不同的运动需求。这项研究表明,我们可以从神经生物标志物中解码许多这些活动,并调整刺激以匹配其生理需求,帮助患者更自然地移动。"

——洛桑联邦理工学院新任美敦力神经调节讲席教授Eduardo Moraud

研究人员利用40名患者的数据应用人工智能,开发了能够实时从大脑活动中直接检测不同运动状态的神经解码器。这些信号随后被用于在几秒内调节刺激,使治疗能够随着运动的进行而调整。

该方法建立在临床已确立的DBS系统基础上。通过与行业合作伙伴美敦力(Medtronic)的合作,研究人员能够访问并改进该技术的关键方面,以针对步态问题,从而实现适应性实时刺激策略的开发。

从临床到日常应用

"行走问题对DBS的反应通常与震颤或僵硬不同,这是临床医生多年来已经认识到的。我们的研究表明,刺激设置可以自动调整以满足人们移动时的需求,"洛桑大学医院(CHUV)神经外科主任、该研究的高级合著者Jocelyne Bloch表示。

这项研究在Bloch共同领导的.NeuroRestore跨学科中心进行,将CHUV的临床专业知识与洛桑联邦理工学院在神经技术领域的领导地位相结合,以加速下一代疗法的转化。"将深部脑刺激转变为智能疗法,为患者开辟了全新的可能性,特别是那些患有严重行走障碍的患者,"Bloch解释道。

研究团队正在考虑进行后续研究,以评估该疗法的长期效果并将该方法扩展到更大的患者群体。

来源

洛桑联邦理工学院(Ecole Polytechnique Federale de Lausanne, EPFL)

期刊参考

Scafa, S., 等. (2026). 活动依赖性自适应深部脑刺激改善帕金森病患者的步态. 《自然·医学》. DOI: 10.1038/s41591-026-04432-4.

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