数据驱动的反识别了聚焦超声波暴露方案,以改善大脑的纳米激光准

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 生物医学工程 生物医学工程
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 血脑屏障 (BBB) 阻碍了大脑纳米药物输送和疾病生物标志物检测.
• 目前用于打开BBB的方法缺乏精度,并可能导致组织损伤.

研究的目的:

• 开发和验证人工智能驱动的闭环系统,以使用微泡增强聚焦超声波 (MB-FUS) 安全有效地打开血脑屏障 (BBB).
• 增强纳米药物传递,并改善大脑衍生循环DNA的检测.

主要方法:

• 利用大数据模型来预测MB-FUS.US的最佳超声波参数.
• 开发了一种机器学习增强闭环 (ML-CL) 控制器,用于实时BBB打开.
• 将ML-CL系统从小鼠扩展到老鼠,从健康的大脑扩展到带质瘤的大脑.

主要成果:

• ML-CL控制器扩大了BBB开放的治疗窗口,最大限度地提高了透性,同时防止了组织损伤.
• 在健康和患病的大脑中实现了大型纳米粒子的BBB透性.
• 显著改善了从脑瘤到血液中的记者基因DNA的释放和检测.

结论:

• 数据驱动的反和人工智能驱动的超声波系统为大脑疾病中的安全,强大和高效的nanotheranostic应用提供了有希望的方法.
• 开发的ML-CL MB-FUS系统展示了针对大脑的下一代治疗的潜力.