ნერვული ინჟინერია

ნერვული ინჟინერია (ასევე ცნობილი, როგორც ნეიროინჟინერია) — ბიოსამედიცინო ინჟინერიის ერთ-ერთი დარგი, რომელიც ნერვული სისტემის თვისებების სპეციფიის დადეგანს, აღდგენას, ჩანაცვლებას, გაუბმჯობესებას და სხვა მხრივ გამოყენებას საიჟნრო ტექნოლოგიების ჩარევით ცდილობს.

მიმოხილვა

ნეირომეცნიერების სფერო ისეთ მეცნიერებებზე დაყრდნობით ვითარდება როგორიცაა: გამოთვლითი ნეირომეცნიერება, ექსპერიმენტული ნეირომეცნიერება, კლინიკური ნეიროლოგია, ელექტრო ინჟინერია, ცოცხალი ნერვული ქსოვილების სიგნალების დამუშავება; ასევე მოიცავს რობოტიკის, კიბერნეტიკის, კომპიუტერული ინჟინერიის, ნერვული ქსოვილების ინჟინერიის, ნანოტექნოლოგიისა და მატერიალური მეცნიერებების ელემენტებს. ამ სფეროს მიზანია ნერვული სისტემებისა და ხელოვნური მოწყობილებების ურთიერთკავშირით ადამიანური ფუნქციების რეკონსტრუქცია და გაზრდა.

ნეირო ინჟინერიის უახლოესი კვლევები სენსორულ და მოტორულ სისტემებში კოდირების სისტემის გაანალიზებასა და ინფორმაციის დამუშავებას, ამ პროცესის პატოლოგიურ მდგომარეობაში ცვალებადობის კვანტიფიცირებას და მისი ხელოვნური ხელსაწყოების გამოყენებით ( მათ შორის ტვინსა და კომპიუტერს შორის ურთიერთკავშირითა და ნეიროპროთეზებით) მანიპულაციის პროცესის შესაწავლას ეხებოდა.

სხვა კვლევები ძირითადად კონცენტრირებულია ექსპერიმენტულ გამოკვლევებზე, მათ შორის ნერვული იმპლანტების დაკავშირებაზე გარე ტექნოლოგიებთან.

ნეიროჰიდროდინამიკა არის ნეიროინჟინერიის ერთ-ერთი განხრა, რომელიც ფოკუსირდება ნევროლოგიური სისტემების ჰიდროდინამიკაზე.

ისტორია

იქედან გამომდინარე, რომ ნეიროინჟინერია ახალი სფეროა, მასთან დაკავშირებული ინფორმაცია და კვლევების რაოდენობა საკმაოდ შეზღუდულია, თუმცა ეს სფერო დღეს სწრაფად პროგრესირდება. პირველი ორი ჟურნალი, რომლელბშიც ნეირო ინჟნერიასთან დაკავშირებული საკითხები მიმოიხილებოდა 2004 წელს გამოვიდა: „The Journal of Neural Engineering“ და „The Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation“.  დღესდღეობით კი ძირითადად IEEE-ს ორგანიზებით ტარდება საერთაშორისო კონფერენციები, სადაც უახლესი კვლევების შედეგები განიხილება.

საფუძვლები

ნეიროინჟინერიის საფუძვლები ნეირონების, ნერვული ქსელებისა და ნერვული სისტემების ფუნქციების გაზომვად მოდელებს შორის კავშირს მოიცავს,რაც გულისხმობს იმ ხელსაწყოებისა და ტექნიკის განვითარების ხელშეწყობას, რომელთა საშუალებითაც სიგნალების კონტროლი, გადართაგმნა და შესაბამისი პასუხის მოძებნაა შესაძლებლი.

ნეირომეცნიერება

გზავნილები, რომელსაც სხეული იყენებს ფიქრების, გრძნობების, მოძრაობის კონტროლისა და გადარჩენისთვის , მომართულია ნერვული იმპულსებიდან, რომელიც გადაეცემა ტვინის ქსოვილებს შორის და სხეულის დანარჩენ ნაწილებში. ნეირონები წარმოადგენენ ნერვული სისტემის 1 ძირითად ფუნქციონალურ საშუალებას და არიან სპეციალიზირებული უჯრედები, რომელთაც შეუძლიათ გაგზავნა სიგნალებისა ,რომლებიც ქმნიან გადარჩენისათვის და სასიცოცხლოდ აუცილებელ მაღალი და დაბალი დონის ფუნქციებს. ნეირონებს აქვთ სპეციალური ელექტრო-ქიმიური თვისება, რომლის მეშვეობითაც ისინი ამუშავებენ ინფორმაციას და გადასცემენ მათ სხვა უჯრედებს. ნეირონული აქტივობა დამოკიდებულია ნერვული მემბრანის პოტენციალზე და მის ცვლილებაზე მემბრანის გასწვრივ და პარალელურად. მუდმივი ძაბვა, ცნობილი როგორც მემბრანული პოტენციალი, ჩვეულებრივ შემთხვევაში არის შენარჩუნებული იონების გარკვეული კონცენტრაციით ნეირონული მემბრანების პარალელურად. დარღვევები, ცვლილებები ძაბვაში ცვლის პოლარიზაციას და არღვევს ბალანსს მემბრანის გარეთ. როცა მემბრანის დეპოლარიზება გადაცდება მის ზღვრულ პოტენციალს ის წარმოქმნის სამოქმედო პოტენციალს, რომელიც არის მთავარი წყარო სიგნალის გადაცემის, რომელიც ცნობილია როგორც ნერვული სისტემის ნეიროტრანსმისია. სამოქმედო პოტენციალი ქმნის იონების ნაკადს აქსონის პარალელურად და ბოლოს. ეფექტიანი ძაბვა, ქმედების პოტენციალი ან იგივე „ელექტრული სიგნალი“ იწვევს ელექტრულ ცვლილებებს სხვა უჯრედში. სიგნალები შეიძლება წარმოიქმნას ელექტრული, ქიმიური, მაგნიტური, ოპტიკური და სხვა აღმგზნები ფორმების მეშვეობით , რომლებიც ცვლილებას ახდენენ მუხტების დინებაზე და შესაბამისად ცვლიან ძაბვის დონეებს ნეირონული მემბრანების გასწვრივ (He 2005).

ინჟინერია

ინჟინრები იყენებენ ხელსაწყოებს კომპლექსური ნერვული სისტემების უკეთ გასაგებად და მათთან ურთიერთქმედებისთვის. ქიმიური, მაგნიტური, ელექტრო და ოპტიკური სიგნალების, რომლებიც პასუხისმგებელია უჯრედგარე ველის პოტენციალსა და სინაპსურ გადაცემებზე ნერვულ ქსელებში, შესწავლისა და წარმოქმნის მეთოდები ეხმარება მკვლევარებს ნერვული სისტემის აქტივობის მოდულაციაში. (Babb et al. 2008). ინჟინრები იყენებენ სიგნალების დამუშავების ტექნიკას და კომპიუტერულ მოდელირებას, რათა უკეთ გაიგონ ნერვული სისტემების აქტივობა (Eliasmith & Anderson 2003). იმისათვის რომ დაამუშავონ მოცემული სიგნალები ნეიროინჟინრებმა უნდა „გადაწერონ“ მემბრანის გარეთა პოტენციალი შესაბამისი კოდის სახით, პროცესი ცნობილია როგორც ნერვული კოდირება. ნერვული კოდირება იყენებს კვლევების შედეგებს , რომლებიც სწავლობს თუ როგორ შიფრავს ტვინი მარტივ ბრძანებებს ცენტრალური ნიმუშის გენერატორის (CPGs)  ფორმით, ასევე მოძრაობის ვექტორებს, ნათხემის შინაგან მოდელს და სომატოტოპურ რუკებს, რათა გაიგოს მოძრაობისა და მგრძნობელობის ფენომენი. ნეირომეცნიერებაში სიგნალის გაშიფრვა გულისხმობს თუ როგორ „იგებს“ ნეირონი იმ პოტენციალს რომელიც მას გადაეცა.გარდაქმნები მოიცავს მექანიზმებს, რომლის მიხედვითაც გარკვეული ფორმის სიგნალების ინტერპრეტირება ხდება და შემდგომ სხვა ფორმაზე „გადათარგმნა“. ინჟინრები ამ ტრანსფორმაციების მათემატიკურ მოდელირებას ცდილობენ (Eliasmith & Anderson 2003).  მრავალი გზა არსებობს მიღებული ძაბვის სიგნალის ჩაწერის. შეიძლება იყოს შიდაუჯრედობრივი და გარეუჯრედობრივი.  გარეუჯრედობრივი მეთოდები  მოიცავს მხოლოდ ერთეულოვან ჩანაწერებს, კერძოდ გარეუჯრედული ველის პოტენციალს და ამპერომეტრს. ახლახან მულტიელექტროდული მასივები გამოიყენეს, რათა ჩაეწერათ და სიმულირება მოეხდინათ სიგნალის.

შემადგენელი სფეროები

ნეირომექანიკა

ნეირომექანიკა არის ნეირობიოლოგიის, ბიომექანიკის, მგრძნობელობისა და აღქმის, და რობოტიკის გაერთიანება(Edwards 2010). მკვლევარები იყენებენ თანამედროვე ტექნოლოგიებსა და მოდელებს, რათა შეისწავლონ მექანიკური თვისებები ნერვული ქსოვილებისა და მათი გავლენის ქსოვილების  უნარსა (შეეწინააღმდეგონ და წარმოქმნან ძალა და მოძრაობა) და უძლურებაზე ტრავმული დატვირთვისგან(Laplaca & Prado 2010). მოცემული კვლევის სფერო ყურადღებას ამახვილებს ინფორმაციის გარდაქმნების, ცვლილებების „გადათარგმნაზე“ ნერვ-კუნთოვან და ჩონჩხის სისტემებს შორის, იმისათვის რომ განავითაროს ამ სისტემების ოპერაციასთან და ორგანიზაციასთან დაკავშირებული ფუნქციები და სამართავი წესები(Nishikawa et al. 2007). ნეირომექანიკის სიმულირება შესაძლებელია ნერვული წრედების კომპიუტერული მოდელის დაკავშირებით ცხოველის სხეულის მოდელთან, რომელიც წარმოდგენილია ვირტუალურ ფიზიკურ სამყაროში(Edwards 2010). ექსპერიმენტული ანალიზი ბიომექანიკის, რომელიც მოიცავს მოძრაობების კინემატიკას და დინამიკას, მოძრაობის დროს მოტორული და მგრძნობელობითი უკურეაქციების პროცესსა და ნიმუშს, წრედულ და სინაფსურ კავშირებს ტვინში ,რომელიც პასუხისმგებელია მოტორულ კონტროლზე, არის მიმდინარე კვლევების საგანი, რათა უკეთ მოხდეს ცხოველის კომპლექსური მოძრაობის გაგება. ჯორჯიის ტექნოლოგიური ინსტიტუტის, დოქტორი მიშელ ლაპლასას, ლაბორატორია ჩართულია კვლევებში, რომლებიც ეხება უჯრედული კულტურების მექანიკურ გაწელვას და   ბრტყელი და სამგანზომილებიანი უჯრედოვანი კულტურების წანაცვლებით დეფორმაციას. მოცემული პროცესების გაანალიზება ხელს შეუწყობს ფუნქციონალური მოდელების განვითარებას, რომლის მეშვეობითაც შესაძლებელია მოცემული სისტემების აღწერა სპეციალურად განსაზღვრული პარამეტრებით. ნეირომექანიკა მიზნად ისახავს გააუმჯობესოს ფიზიოლოგიური ჯანმრთელობის პრობლემების მკურნალობის მეთოდები,რომელიც მოიცავს პროთეზების დიზაინის ოპტიმიზაციას, მოძრაობის აღდგენას ტრავმის შემდგომ, მობილური რობოტების დიზაინსა და კონტროლს. სამგანზომილებად ჰიდროგელში სტრუქტურების შესწავლით მკვლევარებს შეუძლიათ   ნერვული უჯრედების მექანო-თვისებების ახალი მოდელის იდენტიფიცირება.მაგალითისთვის ლაპლასამ განავითარა ახალი მოდელი ,რომელიც აჩვენებს ,რომ დაძაბულობა (დაჭიმვა) თამაშობს დიდ როლს უჯრედულ კულტურებში(LaPlaca et al. 2005).

ნეირომოდულაცია

ნეირომოდულაცია მიზნად ისახავს, რომ განკურნოს დაავადებები და ტრავმები სამედიცინო ტექნოლოგიების მეშვეობით, რომლითაც შესაძლებელია ნერვული სისტემის აქტივობის გაზრდა ან შემცირება ფარმაცევტული აგენტების, ელექტრული სიგნალის ან სხვა ფორმის ენერგიის სტიმულის გადაცემით რომელიც საჭიროა ტვინის დაზიანებულ რეგიონში ბალანსის აღსადგენად.მოცემული სფეროს მკვლევარები გამოწვევების წინაშე დგანან, მათი მიზანია ნერვული სისტემის გაგებაში მიღწეული წინსვლების დაკავშირება განვითარებულ ტექნოლოგიებთან, რომლებიც აანალიზებენ და გადასცემენ მოცემულ სიგნალებს გაზრდილი მგრძნობელობით, ბიოთავსებადობით, და ასევე ახალი კლინიკური აპლიკაციებისა და მკურნალობის მეთოდების შექმნა, რათა მოხდეს განკურნება ტვინში არსებული სხვადასხვა ნერვული დაზიანების. ნეირომოდულატორ მოწყობილობებს შეუძლიათ ნერვული სისტემის დისფუნქციის გამოსწორება, რომელიც დაკავშირებულია პარკინსონის დაავადებასთან, დისტონიასთან, კანკალთან, ქრონიკულ ტკივილთან, ობსესიურ კომპულსურ დისორდერთან (ocd), დეპრესიასთან და ეპილეფსიასთან. ნეირომოდულაციის დადებით მხარეს წარმოადგენს ის ფაქტი, რომ ის მკურნალობს სხვადასხვა ტიპის დეფექტებს მხოლოდ ტვინის გარკვეული, სპეციფიკური უბნის განკურნებით და არა ზოგადი სისტემური მკურნალობით, რომელსაც შესაძლებელია გვერდითი ეფექტი ჰქონდეს მთელს სხეულზე. ნეირომოდულატორ სტიმულატორებს, მაგალითისთვის მიკროელექტროდების მასივს, შეუძლიათ სტიმულირება და ჩაწერა ტვინის ფუნქციის და კიდევ უფრო გაუმჯობესებით შესაძლებელია მათი გამოყენება სხვა წამლებისა და სტიმულატორების გადასაცემად ორგანიზმისთვის.

ნერვული აღდგენა და ზრდის განახლება

ნეიროინჟინერია და რეაბილიტაცია იყენებს ნეირომეცნიერებასა და ინჟინერიას იმისათვის, რომ გამოიკვლიოს ცენტრალური და პერიფერიული ნერვული სისტემა და იპოვოს დაზიანებით ან დისფუნქციით წარმოქმნილი პრობლემების კლინიკური გადაჭრის გზები. ნეირორეგენერაციაში გამოიყენება ინჟინრული ხელსაწყოები და მასალები , რომლებიც ხელს უწყობს ნეირონების ზრდას , ისეთ შემთხვევებში, როცა ხდება პერიფერიული ნერვის დაზიანება, ზურგის ტვინის დაზიანება და თვალის ბადურის დაზიანება. გენური ინჟინერია და ქსოვილთა ინჟინერია ავითარებენ კარკასს ზურგის ტვინისათვის, რათა მოხდეს ნევროლოგიური პრობლემების გადაჭრა (Schmidt & Leach 2003).

კვლევა და გამოყენება

ნერვული ვიზუალიზაცია

ნეიროიმეჯინგის (ნერვული ვიზუალიზაცია) ტექნოლოგია გამოიყენება როგორც ნერვული კავშირების,ასევე ტვინის სტრუქტურისა და ფუნქციონირების  გამოსაკვლევად.ნეიროიმეჯინგის ტექნოლოგია მოიცავს ფუნქციონალურ მაგნიტო რეზონანსულ ტომოგრაფს (fMRI), მაგნიტო რეზონანსულ ტომოგრაფს (MRI), პოზიტრონულ ემისიურ ტომოგრაფსა (PET) და აქსიალურ კომპიუტერულ ტომოგრაფს (CAT). ფუნქციონალური ნეიროიმეჯინგის კვლევები ეხება იმ ფაქტის შესწავლას თუ ტვინის რა ნაწილი ასრულებს კონკრეტულ დავალებას. fMRI ზომავს ჰემოდინამიკის აქტივობას, რომელიც მჭიდრო კავშირშია ნერვულ აქტივობასთან. ის იკვლევს ტვინს, სკანერის გარკვეულ ტალღის სიგრძეზე დარეგულირებით, რათა დაინახოს ტვინის რა ნაწილი აქტიურდება სხვადასხვა დავალების დროს, კერძოდ რომელი ნაწილი „ინთება“ სხვადასხვა რამის კეთებისას. PET, CT სკანერები და ელექტროენცეფალოგრამა (EEG) ამჟამად ვითარდება და გამოიყენება იმავე მიზნებისთვის.

ლიტერატურა

• Babb TG, Wyrick BL, DeLorey DS, Chase PJ, Feng MY. 2008. Fat distribution and end-expiratory lung volume in lean and obese men and women. Chest 134: 704-11
• Cullen DK, Pfister B. 2011. State of the art and future challenges in neural engineering: neural interfaces: foreword / editors' commentary (volume 1). Crit Rev Biomed Eng 39: 1-3
• Cullen DK, Wolf JA, Vernekar VN, Vukasinovic J, LaPlaca MC. 2011. Neural tissue engineering and biohybridized microsystems for neurobiological investigation in vitro (Part 1). Crit Rev Biomed Eng 39: 201-40
• Durand DM. 2007. Neural engineering—a new discipline for analyzing and interacting with the nervous system. Methods Inf Med 46: 142-6
• Edwards DH. 2010. Neuromechanical simulation. Front Behav Neurosci 4
• Eliasmith C, Anderson CH. 2003. Neural engineering : computation, representation, and dynamics in neurobiological systems. Cambridge, Mass.: MIT Press. xii, 356 p. pp.
• He B. 2005. Neural engineering. New York: Kluwer Academic/Plenum. xv, 488 p. pp.
• Irons, Hillary R; Cullen, D Kacy; Shapiro, Nicholas P; Lambert, Nevin A; Lee, Robert H; LaPlaca, Michelle C (2008-08-28). „Three-dimensional neural constructs: a novel platform for neurophysiological investigation“. Journal of Neural Engineering. IOP Publishing. 5 (3): 333–341. doi:10.1088/1741-2560/5/3/006. ISSN 1741-2560. PMID 18756031.CS1-ის მხარდაჭერა: ref=harv (link)
• Hetling JR. 2008. Comment on "What is Neural Engineering". Journal of Neural Engineering. 5(3):360-1.
• LaPlaca MC, Cullen DK, McLoughlin JJ, Cargill RS, 2nd. 2005. High rate shear strain of three-dimensional neural cell cultures: a new in vitro traumatic brain injury model. J Biomech 38: 1093-105
• Laplaca MC, Prado GR. 2010. Neural mechanobiology and neuronal vulnerability to traumatic loading. J Biomech 43: 71-8
• Serruya, Mijail D.; Lega, Bradley C.; Zaghloul, Kareem (2011). „Brain-Machine Interfaces: Electrophysiological Challenges and Limitations“. Critical Reviews™ in Biomedical Engineering. Begell House. 39 (1): 5–28. doi:10.1615/critrevbiomedeng.v39.i1.20. ISSN 0278-940X. PMID 21488812.CS1-ის მხარდაჭერა: ref=harv (link)
• Nishikawa, K.; Biewener, A. A.; Aerts, P.; Ahn, A. N.; Chiel, H. J.; Daley, M. A.; Daniel, T. L.; Full, R. J.; Hale, M. E.; Hedrick, T. L.; Lappin, A. K.; Nichols, T. R.; Quinn, R. D.; Satterlie, R. A.; Szymik, B. (2007-05-10). „Neuromechanics: an integrative approach for understanding motor control“. Integrative and Comparative Biology. Oxford University Press (OUP). 47 (1): 16–54. doi:10.1093/icb/icm024. ISSN 1540-7063. PMID 21672819.CS1-ის მხარდაჭერა: ref=harv (link)
• Schmidt CE, Leach JB. 2003. Neural tissue engineering: strategies for repair and regeneration. Annu Rev Biomed Eng 5: 293-347
• Tate MC, Shear DA, Hoffman SW, Stein DG, Archer DR, LaPlaca MC. 2002. Fibronectin promotes survival and migration of primary neural stem cells transplanted into the traumatically injured mouse brain. Cell Transplant 11: 283-95
• Tate MC, Shear DA, Hoffman SW, Stein DG, LaPlaca MC. 2001. Biocompatibility of methylcellulose-based constructs designed for intracerebral gelation following experimental traumatic brain injury. Biomaterials 22: 1113-23
• DiLorenzo, Daniel (2008). Neuroengineering (nl). CRC Press. ISBN 978-0-8493-8174-4. 
• Neural Engineering (Bioelectric Engineering) (2005) ISBN 978-0-306-48609-8
• Operative Neuromodulation: Volume 1: Functional Neuroprosthetic Surgery. An Introduction (2007) ISBN 978-3-211-33078-4
• Deep Brain Stimulation for Parkinson's Disease (2007) ISBN 978-0-8493-7019-9
• Handbook of Stereotactic and Functional Neurosurgery (2003) ISBN 978-0-8247-0720-0
• Neural Prostheses: Fundamental Studies (1990) ISBN 978-0-13-615444-0
• IEEE Handbook of Neural Engineering (2007) ISBN 978-0-470-05669-1
• Foundations on Cellular Neurophysiology (1995) ISBN 978-0-262-10053-3
• Taylor, P. N., Thomas, J., Sinha, N., Dauwels, J., Kaiser, M., Thesen, T., & Ruths, J. (2015). Optimal control based seizure abatement using patient derived connectivity. Frontiers in Neuroscience, 9, 202.

რესურსები ინტერნეტში

• IEEE Transactions on Biomedical Engineering
• IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering დაარქივებული 2006-02-14 საიტზე Wayback Machine.
• The Journal of Neural Engineering
• JNER Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation
• Journal of Neurophysiology