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脑科技实验室,BrainTech Lab
简介 单位历史和地理位置 直到 2015 年，BrainTech 实验室的研究人员都是 Clinatech 的一部分，这是 CEA-Leti、格勒诺布尔阿尔卑斯大学 (UGA)、格勒诺布尔大学医院和 Inserm 的联合项目，位于 CEA Minatec 校区。目标是在 CEA Leti 校区内建立一个专注于神经技术的转化技术研究单位，由退休教授 Alim Benabid 担任科学赞助，主要项目是开发用于外骨骼控制的脑机接口。不幸的是，最初有一个良好的开端，由于 Inserm 和 CEA 在 2015 年底就首次人体试验的进行和 Hcéres 的结构评估发生重大冲突，这一努力被中断。当时 Clinatec 的董事总经理、现任 BrainTech 实验室负责人 François Berger 出于良心辞去了 Clinatec 的职务。他首先和他的团队（即现在 BrainTech Lab 的一部分）的研究人员一起被转移到 Clinatec 设施外的预制模块中。这一事件对不同研究项目的开展产生了负面影响。随后，BrainTec Lab（Inserm 和 UGA 的联合单位）再次被转移到圣马丁德埃雷 UGA 校园的两个不同地点，以及附近的医科大学 Jean Roget 大楼内。临床活动现在位于格勒诺布尔大学医院的 Palcros 神经外科部门内，由 Emmanuel Gay 教授监督。该单位负责协调分子神经外科生物库。动物研究在不同的格勒诺布尔动物设施进行：Bio B et Jean Roget（小动物）、GIN（非人类灵长类动物）、里昂兽医学院（猪模型）。该研究单位仍与 CEA Leti 保持联系，以对微纳米医疗技术进行原型设计。管理团队 BrainTech Lab 由单位负责人 François Berger 管理。 HCÉRES 命名法 SVE2_3 细胞生物学、动物发育生物学 SVE5_3 医学遗传学、药理学、医学技术 主题 建议在下一个五年期以一个团队为基础，建立一个新的组织，该团队有三个不同的研究主题：第一个主题是“大脑微结构成像”，第二个主题是“诊疗微纳米植入物”，第三个主题是“下一代医学的神经技术”。 单位工作人员
AIM-AHEAD RFI 响应
机器学习正在个人和人口层面使用，以支持风险分层、预测模型和诊断与治疗的决策支持。由于这些模型是根据现实世界的数据开发的，因此算法反映了当前和历史偏见，这些偏见可能会加剧种族和民族、性别认同、性取向、残疾、年龄、社会阶层和地理位置的不平等。此回应将重点关注 NIH 需要解决的数据和系统问题，以支持 AI/ML 公平研究。为了解决公平问题，NIH 需要多样化的数据来源，涵盖广泛的人口统计、社会经济和健康相关数据。这些应提供社会和经济背景以及心理社会风险因素，例如种族、年龄、性别、经济状况、既往病史、住房状况、临床接触内外的患者体验，以及充分代表人群多样性的数据。由于临床诊疗之外的数据不是以常规或标准化方式捕获的，因此在获取和管理这些高度复杂和敏感的数据方面存在重大挑战。强大的信息学方法包括：1）了解报告数据的当前状况，包括评估报告数据是否代表公平相关的努力，以及是否足以识别在这些数据上训练的算法中的偏见。2）确定和实施策略以提高现有数据的质量和完整性。这些应包括：a）持续的数据质量识别、解决和验证，以解决差距、不准确性和偏见；b）预先识别数据质量问题，以便快速分类到报告实体；c）统计估算措施以填补空白。3）跟踪这些策略的有效性以改进现有数据。4）识别新的数据来源。这些来源可能包括诊所层面的社会需求筛查、大型公共卫生队列（如国家健康和营养检查调查 (NHANES)）和监测系统（如行为风险因素监测系统 (BRFSS)）、大型研究队列研究（如美国国立卫生研究院的精准医学计划、我们所有人研究计划和国家 COVID 队列协作 (N3C)）——它们整合了参与者从不同群体收集的数据源。其他潜在来源包括移动或遥感设备和在线地理编码数据，这些数据可能提供有关公平性的宝贵见解。5) 模型评估。虽然有不断发展的分析技术来评估和解释可能反映社会偏见的算法偏见，但开发、测试和使用这些模型的研究人员需要对意外结果保持敏感，并识别数据中和训练模型的专家中的偏见。社区参与和包括那些代表性不足的人（偏见最受影响的人）的观点是必不可少的一步。
文献计量分析
意识障碍是认知障碍的主要症状和症状表现，包括意识障碍（DoC）和微意识状态（MCS）。临床上常见的认知障碍患者急性期病情往往十分危急，远期预后差异很大，给家庭和社会带来沉重的负担（2、3）。对脑功能损害的早期评估、预后和选择适当的治疗策略尤其具有挑战性。认知障碍常被误诊，对预后和治疗有较大影响（4-6）。常用的认知障碍诊疗工具可分为临床行为检查和客观检查。行为评估被认为是认知障碍患者诊断和预后的“金标准”，但其完整性和临床实用性尚未得到充分证明（7）。神经影像学和电生理学工具，如脑电图 (EEG)、磁共振成像 (MRI)、正电子发射断层扫描 (PET) 和经颅磁刺激 (TMS) 与 EEG 相结合，对诊断 DoC 具有高度准确性和可靠性（ 8-10 ）。在我们的文献计量分析中，我们发现与 EEG 相关的研究数量明显高于其他技术。这导致我们主要关注 EEG，以确保全面深入的审查。EEG 是一种非侵入性、经济有效且易于获取的神经监测工具，可用于评估、诊断和预后 DoC 患者（ 11 ）。自从 1942 年被 W. Grey Walter 重新用作实用的诊断辅助工具以来，EEG 通常用于诊断和预后早期康复的 DoC 患者（ 12，13 ）。 2020 年，欧洲神经病学学会在《昏迷和其他意识障碍诊断指南》中肯定了脑电图对外界刺激反应性的诊断和预后价值（3）。近年来，脑电图在意识障碍评估中的应用受到了广泛关注。先前的研究发现，高密度脑电图可以提高定位精度（14）。此外，基于脑电图的脑机接口系统可以为意识障碍患者提供交流和控制（15）。高频振荡作为一种新兴的癫痫诊断生物标志物已引起人们的关注，尽管还需要进一步验证才能用于临床应用。此外，电源成像是一种准确且具有临床应用的多模式工具，可用于药物耐药性局灶性癫痫的术前评估（16）。文献计量学涉及应用数学和统计技术来量化和分析文献量，从而阐明学科的发展特点。鉴于公众对该领域最新进展的兴趣日益浓厚，相应的文献计量分析明显缺失。因此，我们已着手收集和分析相关文献，以勾勒出 DOC 的 EEG 评估轨迹。我们的目标是为临床应用提供更好的指导（17）。