EPFL、脳領域間のやり取りを解読する神経チップを開発
Neural chip decodes interactions between brain regions
EPFLの研究チームが、脳領域間の通信を記録し、認知・感情状態をリアルタイムで識別する低消費電力の埋め込み型神経チップ「LogSync」を開発した。脳波の強さと領域間の同期性を示すネットワークレベルのバイオマーカーを抽出し、機械学習で状態を分類して刺激をトリガーする。消費電力は200マイクロワット未満で、精神疾患向けの適応型脳刺激療法への応用が期待される。
精神疾患は、単一領域の機能不全よりも、脳領域間のコミュニケーションの乱れから生じるという研究が増えています。
HNでの議論
33- ghm2180
私はADHDに関する自分のメンタルモデルを、次のような新しい研究を読んで進化させてきた：https://www.economist.com/leaders/2024/10/30/adhd-should-not...
比喩的、類推的に言えば、遺伝子をフルートの穴、遺伝子発現を音楽と考えるなら、環境が「悪い」音楽を決める。しかし、ADHDの症状に特異的に関連する、あるいは原因となる特定の遺伝子は知られていない。
ADHDは遺伝的に引き起こされる可能性が高いが、遺伝子は誰にでもあり、特定の環境条件下で発現するだけで、実験室で確実に知ることは不可能だ（なぜなら、実験室では主に外見的な行動とfMRIの血流を見るからだ）。
しかし、私は瞑想をしていて（週3〜4日、45分）、30分のパワーナップが私の心に驚くほど効果があることも自分で学んだ。薬の効果は前者二つに左右される。SNRIやドーパミン再取り込み阻害は絨毯爆撃のようなもので、再配線の準備をさせるだけだ。治療や行動療法のテクニックで再配線する必要がある。
しかし、瞑想とパワーナップをする日は脳波が違うことは確かだ。
深部脳神経活動検出データが悪い波を検出し、矯正波を提供することでループを閉じることができるかどうか、本当に知りたい。
- AbstractH24
これのほとんどはすでに存在していて、私はすでに脳に埋め込んでいる
記事は時に、含める/省略する詳細が奇妙なことがある。
- D-Machine
> 提案されたSoCは、精神疾患に関連する2つの頭蓋内脳波（iEEG）データセットで広範囲に検証され、多源干渉課題（MSIT）と感情葛藤解決（ECR）課題でそれぞれ80.9%/74.8%の感度と74.2%/73.1%の特異度を達成した。さらに、脳波（EEG）ベースの感情認識のための公開DEAPデータセットでSoCを評価し、覚醒度と感情価状態でそれぞれ70.5%/72.5%の感度と69.8%/66.3%の特異度を達成した。[https://ieeexplore.ieee.org/document/11685197]
うーん、これらの性能指標が気にするに値するものかどうか、また例えば被験者への簡単な言語プローブに基づく分類器がEEG信号を経由するよりも単純に良い予測を出すかもしれないかどうかを知るには、他の分類器の比較性能とこれらのデータセットの基本率を見る必要がある。EEGバイオフィードバックでできることは本当に興味深いので、これは役に立つかもしれないが、完全なEEGヘッドギアの方が単一チップに基づく測定よりもはるかに豊かで有用な情報を提供するだろうと思う。おそらくこれは、核となる機能障害が非常に特定の領域に限定されていることがわかっている精神疾患や脳損傷向けだろう。
- layer8
最終目標はこの短編小説に描かれている：https://gwern.net/doc/fiction/science-fiction/1995-egan.pdf
- HPsquared
これはいつかクッキーバナーに載るようになるだろう。