据GlobalData分析师Cynthia Stinchcombe对两项评估该技术的研究结果的反应，一种新的自我调节神经调节方法有望改变神经学领域的格局。这两项研究在加州大学旧金山分校（UCSF）进行，测试了一种被称为“智能脑起搏器”的植入物，该装置采用了一种称为自适应脑刺激（aDBS）的方法。这种方法利用人工智能通过脑活动监测来识别患者症状的变化，然后提供个性化的护理。
研究结果分别于今年2月和8月发表在《自然通讯》和《自然医学》上，展示了该平台在帕金森病患者中的应用前景，帮助患者改善夜间睡眠和白天的运动问题。这种闭环技术在检测到脑活动偏差时，会以精确校准的电脉冲进行干预，并与帕金森病药物一起使用。这与常规的深部脑刺激（DBS）不同，后者提供恒定的电脉冲。
“随着医疗治疗领域的不断演变，特别是这些复杂的系统，我们正见证着一种更加个性化和有效的治疗策略的出现，”GlobalData医疗设备分析师Cynthia Stinchcombe表示。“先进的技术在神经系统疾病管理中的日益整合，反映了行业向精准医疗的整体转变，正如FDA最近推动帕金森病管理方面的创新解决方案所反映的那样。”
DBS自1997年以来一直是美国食品药品监督管理局（FDA）批准的帕金森病患者的治疗选项。尽管有效，但这种干预措施不能适应大脑活动的自然波动，也无法考虑患者因疾病而服用的药物水平变化。
“我们在自适应DBS方面取得的重大进展在于，我们能够在实时检测患者症状谱的位置，并匹配他们所需的精确刺激量，”神经学副教授兼两篇研究的主要作者Little说道。他的同事、研究的主要作者之一Philip Starr博士称其为“帕金森病深部脑刺激的未来”。
全球范围内，随着人口老龄化，帕金森病的诊断数量正在增加。2022年帕金森病基金会的一项研究显示，美国每年有近9万人被诊断为帕金森病。根据帕金森病基金会的流行病学项目，到2030年，美国将有120万人患有帕金森病。
Stinchcombe表示，在面对人口老龄化的背景下，这些进展对受影响的人群来说是“令人鼓舞的”。“新兴技术对于扩展神经学诊断的视野和改善患者预后至关重要。结合FDA推动AI驱动的诊断，这些进展有望大幅改善神经学领域的格局，”她补充道。
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