Az agyterületek közötti kapcsolatokat figyeli az EPFL új chipje

A jelenlegi agystimuláció korlátait célozza

A mélyagyi stimuláció (DBS) olyan kezelési módszer, amely beültetett eszközön keresztül elektromos impulzusokat juttat az agy meghatározott területeire. A technikát már széles körben alkalmazzák mozgászavarok, például a Parkinson-kór kezelésére, és vizsgálják súlyos pszichiátriai betegségek, köztük a major depresszió, a poszttraumás stressz zavar és a kényszerbetegség esetében is.

A legtöbb DBS-rendszer úgynevezett nyílt hurkú módon működik. Ilyenkor a stimulációt előre meghatározott beállítások alapján adják le, és a rendszer nem alkalmazkodik folyamatosan a páciens aktuális agyi aktivitásához. A zárt hurkú, vagyis adaptív rendszerek közül sok egyetlen agyterületről rögzített jelekre támaszkodik.

Az EPFL szerint ez különösen a pszichiátriai betegségeknél jelent korlátot, mivel a klinikailag fontos információ több, egymással kapcsolatban álló agyterület hálózatában oszolhat meg. Mahsa Shoaran, az EPFL Mérnöki Karának és Neuro-X Intézetének Integrated Neurotechnologies Lab vezetője szerint a kutatás abból a növekvő számú eredményből indul ki, amely alapján a pszichiátriai zavarok inkább az agyterületek közötti kommunikáció zavarához, mint egyetlen terület működési hibájához kapcsolódnak.

A LogSync több agyterület jeleit elemzi

A Shoaran vezette csapat alacsony energiaigényű, beültethető idegi rendszerchipet fejlesztett. A LogSync az agyi aktivitást rögzíti, majd olyan biomarkereket nyer ki, amelyek leírják az agyhullámok erősségét, valamint a különböző agyterületekről érkező jelek közötti szinkronizációt.

Egy gépi tanulási algoritmus ezeket a hálózati szintű biomarkereket elemzi. Ennek segítségével megkülönböztethet kognitív és érzelmi állapotokat, és stimulációs jelet generálhat, ha egy előre meghatározott állapotot észlel.

A kutatók a LogSync működését korábbi pszichiátriai kísérletekből származó emberi agyi felvételeken vizsgálták. Az egyik adathalmaz azt rögzítette, hogyan változik a kognitív bevonódás egy mentális feladat végrehajtása közben, a másik pedig azt, hogyan változik az érzelmi izgalmi szint videoklipek megtekintésekor. Az algoritmus önmagukban az idegi felvételek alapján különítette el ezeket a kognitív és érzelmi állapotokat.

A Minnesotai Egyetemen patkányokon végzett további kísérletekben a beültetett eszköz követte a folyamatos oszcillációkat, és az agyi aktivitás előre meghatározott fázisaiban stimulációs jeleket hozott létre.

Kis méret, 200 mikrowatt alatti fogyasztás

A LogSync körülbelül 4x2 milliméteres. A kutatók egyik fő kihívása az volt, hogy a rendszer minden funkcióját az implantátumoknál rendelkezésre álló, szigorúan korlátozott energia mellett valósítsák meg.

„A teljes rendszerünk közösen tervezett, vagyis az algoritmusokat és a hardvert együtt fejlesztettük, szem előtt tartva az implantátum korlátait. Ez a megközelítés segített abban, hogy a hálózati szintű idegi jelfeldolgozást és dekódolást egyetlen chipen valósítsuk meg, miközben az energiafogyasztást 200 mikrowatt alatt tartottuk, ami töredéke annak, amit sok beültethető idegi interfészrendszer jellemzően igényel”, mondta Shoaran az EPFL közleménye szerint.

A chip logaritmikus számításokat használ. Ezek egyszerűsítik az agyi hálózatok elemzéséhez, valamint a biomarkerek valós idejű kinyeréséhez és dekódolásához szükséges összetett műveleteket.

Több neurotechnológiai területen is alkalmazható lehet

A LogSync első validációja pszichiátriai alkalmazásokra összpontosított, de az agyi hálózati biomarkerek kinyerésének és a pontos időzítésű stimuláció kiváltásának képessége más területeken is használható lehet. Az EPFL ilyen példaként az adaptív DBS-t, a zárt hurkú, nem invazív stimulációt és a fejlesztés alatt álló fókuszált ultrahangos interfészeket említi.

A kutatócsoport közben olyan gépi tanulási módszereken is dolgozik, amelyek előre meghatározott biomarkerek helyett közvetlenül az idegi felvételekből tanulnak. A csapat ICML 2026 konferencián bemutatott munkája az agyi aktivitást régiók, csatornák és idő alapján, önfelügyelt tanulással elemzi.

A fejlesztés az Egyesült Államok Nemzeti Mentális Egészségügyi Intézetének 6,6 millió svájci frankos támogatási programjához kapcsolódik. A program célja olyan beültethető rendszerek fejlesztése, amelyek képesek mérni és szabályozni az oszcilláló agyi hálózatokat súlyos pszichiátriai betegségek, különösen hangulati és szorongásos zavarok esetében. A LogSync-ról szóló tanulmány 2026 szeptemberében jelent meg az IEEE Journal of Solid-State Circuits folyóiratban.