Refining Brain Stimulation Therapies: An Active Learning Approach to Personalization
Rattachement africain : us, fr. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Brain stimulation holds promise for treating brain disorders, but personalizing therapy remains challenging. Effective treatment requires establishing a functional link between stimulation parameters and brain response, yet traditional methods like random sampling (RS) are inefficient and costly. To overcome this, we developed an active learning (AL) framework that identifies optimal relationships between stimulation parameters and brain response with fewer experiments. We validated this framework through three experiments: (1) in silico modeling with synthetic data from a Parkinson’s disease model, (2) in silico modeling with real data from a non-human primate, and (3) in vivo modeling with a real-time rat optogenetic stimulation experiment. In each experiment, we compared AL models to RS models, using various query strategies and stimulation parameters (amplitude, frequency, pulse width). AL models consistently outperformed RS models, achieving lower error on unseen test data in silico ( p <0.0056, N =1,000) and in vivo ( p =0.0036, N =20). This approach represents a significant advancement in brain stimulation, potentially improving both research and clinical applications by making them more efficient and effective. Our findings suggest that AL can substantially reduce the cost and time required for developing personalized brain stimulation therapies, paving the way for more effective and accessible treatments for brain disorders.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Refining Brain Stimulation Therapies: An Active Learning Approach to Personalization
- Date Crossref
- 03/09/2024
- Éditeur
- openRxiv
- Type
- posted-content
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Georgia Institute of Technology Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Harvard University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Georgia State University Tri-institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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McLean Hospital pays non établi dans la noticeÉtablissement de santé
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The Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Emory University Department of Neurosurgery pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Inserm pays non établi dans la noticeOrganisme public
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Grenoble Institute of Neurosciences U1216 pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Université Grenoble Alpes pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Circuit Therapeutics (United States) pays non établi dans la noticeEntreprise
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Icahn School of Medicine at Mount Sinai Departments of Neurology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Wallace H. Coulter Department of Biomedical Engineering — Georgia Institute of Technology, Harvard University et Tri-institutional Center for Translational Research in Neuroimaging and Data Science — Georgia State University, avec 9 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.