Sống khỏe

Mô hình thống kê xác định tác động của thuốc gây mê ketamine lên não

Bằng cách phát triển mô hình thống kê đầu tiên để mô tả rõ ràng cách thức gây mê ketamine ảnh hưởng đến não, một nhóm các nhà nghiên cứu tại Viện Học tập và Trí nhớ Picower của MIT và Bệnh viện Đa khoa Massachusetts đã đặt nền móng mới cho ba tiến bộ: hiểu cách ketamine gây mê; theo dõi tình trạng bất tỉnh của người bệnh trong phẫu thuật; và áp dụng một phương pháp mới để phân tích hoạt động của não.

Dựa trên các phép đo nhịp điệu của não từ chín đối tượng người và hai động vật, mô hình mới được xuất bản trong PLOS Computational Biology xác định các trạng thái đặc trưng, ​​riêng biệt của hoạt động não xảy ra trong quá trình gây mê do ketamine, bao gồm thời gian mỗi trạng thái kéo dài. Nó cũng theo dõi các mẫu về cách các trạng thái chuyển từ trạng thái này sang trạng thái tiếp theo. Do đó, “mô hình Markov ẩn beta” cung cấp cho các bác sĩ gây mê, thần kinh học và các nhà khoa học dữ liệu hướng dẫn cơ bản về cách gây mê ketamine ảnh hưởng đến não và những gì bệnh nhân sẽ trải qua.

Song song với công việc của phòng thí nghiệm của tác giả cấp cao Emery N. Brown, bác sĩ gây mê tại MGH và Edward Hood Taplin Giáo sư khoa học thần kinh tính toán tại MIT, đã phát triển các phân tích thống kê để mô tả đặc điểm hoạt động của não khi gây mê propofol, nhưng khi nghiên cứu mới làm rõ, ketamine tạo ra những tác động hoàn toàn khác. Do đó, những nỗ lực để hiểu rõ hơn về loại thuốc và cải thiện kết quả của bệnh nhân phụ thuộc vào việc có một mô hình cụ thể cho ketamine.

“Bây giờ chúng tôi có một cơ sở thống kê cực kỳ vững chắc về ketamine và động lực của nó,” Brown, giáo sư tại Khoa Não bộ và Khoa học Nhận thức của MIT và Viện Khoa học & Kỹ thuật Y tế, cũng như tại Trường Y Harvard.

mô hình

Sau khi các đồng nghiệp tại MGH cho thấy các mô hình xen kẽ của nhịp gamma tần số cao và nhịp điệu delta tần số rất thấp ở những bệnh nhân được gây mê ketamine, nhóm của Brown, dẫn đầu bởi nghiên cứu sinh Indie Garwood và postdoc Sourish Chakravarty bắt đầu thực hiện một phân tích nghiêm ngặt. Chakravarty đề xuất với Garwood rằng một mô hình Markov ẩn có thể phù hợp với dữ liệu vì nó phù hợp để mô tả các hệ thống chuyển đổi giữa các trạng thái rời rạc.

Để tiến hành phân tích, Garwood và nhóm đã thu thập dữ liệu từ hai các nguồn chính. Một tập hợp các phép đo đến từ điện não đồ gắn trên trán trên 9 bệnh nhân phẫu thuật tình nguyện trải qua quá trình gây mê bằng ketamine trong một khoảng thời gian trước khi tiến hành phẫu thuật với các loại thuốc gây mê bổ sung. Chiếc còn lại đến từ các điện cực được cấy vào vỏ não trước của hai con vật trong phòng thí nghiệm của Earl Miller, Giáo sư Khoa học Thần kinh Picower tại MIT. phân phối như một mô hình quan sát, không chỉ nắm bắt và mô tả sự thay đổi được quan sát trước đó giữa nhịp điệu gamma và nhịp delta, mà còn một số trạng thái khác tinh tế hơn trộn lẫn hai nhịp điệu.

Quan trọng là, mô hình cho thấy rằng các trạng thái khác nhau di chuyển theo một trật tự đặc trưng và xác định thời gian tồn tại của mỗi trạng thái. Garwood cho biết hiểu được những mẫu này cho phép đưa ra dự đoán giống như cách mà một người mới lái xe có thể học cách dự đoán đèn giao thông. Ví dụ, biết rằng đèn chuyển từ xanh sang vàng sang đỏ và đèn vàng chỉ kéo dài vài giây có thể giúp người mới lái xe dự đoán phải làm gì khi đến giao lộ. Tương tự như vậy, các bác sĩ gây mê theo dõi nhịp điệu của một bệnh nhân có thể sử dụng các phát hiện để đảm bảo rằng trạng thái não đang thay đổi theo đúng nhu cầu của chúng hoặc thực hiện các điều chỉnh nếu không.

Brown cũng sẽ giúp các nhà khoa học thần kinh hiểu rõ hơn về cách ketamine hoạt động trong não. Ông cho biết, khi các nhà nghiên cứu tạo ra các mô hình tính toán của các mạch não bên dưới và phản ứng của chúng với thuốc, những phát hiện mới sẽ mang lại cho họ những hạn chế quan trọng. Ví dụ, để một mô hình hợp lệ, nó không chỉ tạo ra các trạng thái gamma và nhịp điệu chậm xen kẽ mà còn cả những trạng thái tinh tế hơn. Nó sẽ tạo ra từng trạng thái trong khoảng thời gian thích hợp và chuyển đổi trạng thái năng suất theo thứ tự thích hợp.

“Thiếu mô hình này đã ngăn cản một số công việc khác của chúng tôi tiến hành theo cách nghiêm ngặt”, Garwood nói . “Việc phát triển phương pháp này cho phép chúng tôi có được mô tả định lượng mà chúng tôi cần để có thể hiểu những gì đang xảy ra và loại hoạt động thần kinh nào đang tạo ra những trạng thái này.”

Ý tưởng mới

Khi các nhà khoa học thần kinh tìm hiểu thêm về cách ketamine gây ra sự bất tỉnh từ những nỗ lực như vậy, một hàm ý chính đã rõ ràng, Brown nói. Trong khi propofol làm cho hoạt động của não bị chi phối bởi nhịp điệu tần số rất thấp, thì ketamine bao gồm các giai đoạn năng lượng cao ở nhịp điệu tần số cao. Brown nói, hai phương tiện rất khác nhau để đạt được trạng thái vô thức dường như cho thấy rằng ý thức là một trạng thái có thể bị mất đi theo nhiều cách. hoặc tôi có thể làm cho bạn bất tỉnh bằng cách làm chậm nó, “anh nói. “Khái niệm chung hơn là có một động lực – chúng tôi không thể định nghĩa nó một cách chính xác – liên quan đến việc bạn có ý thức và ngay sau khi bạn rời khỏi động lực đó bằng cách quá nhanh hoặc quá chậm, hoặc quá phát hiện hoặc quá phối hợp , bạn có thể bất tỉnh. “

Ngoài việc xem xét giả thuyết đó, nhóm nghiên cứu đang xem xét một số dự án mới bao gồm đo lường tác động của ketamine trên các vùng não rộng hơn và đo lường tác động khi các đối tượng bị đánh thức

Việc phát triển các hệ thống có thể theo dõi sự bất tỉnh khi gây mê ketamine trong môi trường lâm sàng sẽ yêu cầu phát triển các phiên bản của mô hình có thể chạy trong thời gian thực, các tác giả cho biết thêm. Hiện tại, hệ thống này chỉ có thể được áp dụng cho dữ liệu hậu kỳ.

Ngoài Garwood, Chakravarty, Brown và Miller, các tác giả khác của bài báo là Jacob Donoghue, Meredith Mahnke, Pegah Kahali, Shubham Chamadia, và Oluwaseun Akeju.

Viện Y tế Quốc gia, Quỹ Khoa học Quốc gia, MGH và Quỹ JPB đã tài trợ cho nghiên cứu.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Back to top button