最新の抗てんかん薬をテストするために設計されたプラットフォームと、EPAMがそれに関連する方法については、記事を読んでください。
理由と偏見
てんかんは最も一般的な神経精神疾患の1つで、運動、感覚、自律神経または精神機能の障害を引き起こし、大脳皮質の神経細胞の過剰な放電に起因する発作の繰り返しを特徴としています。 世界保健機関によると、世界中で約5000万人がてんかんに苦しんでいます。 それらの80％は発展途上国に住んでいます。
最も一般的なタイプは特発性てんかんです。 この場合、ほとんどの場合、病気は遺伝的に決定されます。 二次てんかんの原因は、脳の発達異常、頭部への重度の打撃を含む外傷性脳損傷、神経感染、脳卒中、および新生物である可能性があります。
てんかんは古代から知られており、多くの謎に囲まれた病気です。 古代ギリシャとローマでは、魔法と結びついて「神聖な病気」と呼ばれていました。このようにして、神は不義な生活を送る人々を罰すると信じられていました。 古代の最も偉大な医師であるヒポクラテスは、攻撃は脳の一貫性を変える太陽、風、寒さによって引き起こされると信じていました。 多くの偉大な人々、聖人、預言者がこの障害に苦しんでいたため、中世には病気が崇拝されました。 同時に、病気は治せず、発作中に患者の呼吸を介して伝染すると信じられていたため、この病気は恐れられていました。
現在、てんかんに対する態度も非常に曖昧です。 患者は健康保険や生命保険へのアクセスが不完全であり、運転免許証を取得する機会を奪われており、特定の種類の仕事に応募する際に障害に直面しています。 多くの国の法律は、この病気に苦しむ人々を差別しています。 たとえば、中国とインドでは、てんかんは結婚の禁止または無効化の十分な基盤と考えられており、1970年代まで米国では合法的に公共の建物へのアクセスを拒否されることがありました。 ロシアでは、この診断は、医療および軍事分野で教師、俳優として働くための絶対的な禁忌です。 教育を受ける、スポーツをする、家族を作る、追加のクラスに参加する-これは、患者が直面している制限の不完全なリストです。 そして、原則として、これらの制限は、大げさで誇張されています。
世界保健機関の専門家は、患者の約70％を適切に治療すれば、発作が完全になくなる可能性があると考えています。 そしてこれは、患者が他の人と変わらないことを意味します。
AccelEpi-バイオIT世界ベストプラクティス賞受賞者
てんかん患者の生活の質を改善するために、新薬の作成だけでなく、薬の処方を改善するための継続的な作業が進行中です。 新しいツールの開発プロセスは約10年続き、多数のテスト段階が含まれます。 通常、テストは動物、通常はマウスで行われます。 しかし、てんかんに対する薬剤の開発の場合、重大な困難が生じます-この病気はマウスでは発生しません。 しかし、げっ歯類の発作が引き起こされる可能性があります。 さらに、マウスのてんかん発作の出現を長時間刺激できる技術があり、これは人間のてんかんの経過を最も正確に反映しています。
EPAMライフサイエンスチームは、加速度計データに基づいてrod歯類のてんかん発作を自動検出および登録するためのハードウェアとソフトウェアの複合体であるAccelEpiプラットフォームを開発しました 。 これは、非侵襲的な方法で発作を自動的に検出する世界初のソリューションです。
このプラットフォームにより、顧客は、試験薬の単一誘発発作を抑制する能力の測定から、これらの薬が実際の発作に近い状態で自然発作の率にどのように影響するかを積極的に監視することができました。
プラットフォームの作成：理由
薬のテストは次のとおりです。 多数のげっ歯類では、発作が刺激され、2つのグループに分けられます。最初のグループは試験薬の投与を開始し、2番目のグループは対照として機能します。 実験は少なくとも2〜3週間続きます。 この後、科学者は両グループの発作の頻度と性質を分析し、結論を導き出します。 ただし、発作の過程で変化を調べるためには、それらを検出する必要があります。 基本的に可能な方法の1つは、脳波の分析です。これは、各マウスの脳に電極を埋め込む必要がある高価なオプションです。 さらに、動物の電極の頭とスイベルケーブルを長時間固定すると、行動に望ましくない変化が生じる可能性があります。
別の方法もあります。経験豊富な専門家がビデオを見ることで発作を特定できます。 しかし、ここで主な難点は結論づけられます：64を見る必要があります-非常に多くのマウスが実験に使用されます-3週間続くビデオ。 そして、これは32256時間です！ 加速モードで記録を表示しても、処理に時間がかかりすぎます。
顧客は、長期間にわたって実際に発作を検出する方法を考えていました。 動物は攻撃中に非常に特定の方法で移動するため、発作と同様の期間をプログラムで検出するために、動物の背中に簡単に固定される加速度計を使用することが提案されました。 さらに、ビデオ信号を加速度計信号と同期して記録することが提案されました-これにより、疑わしい領域を表示して、特定のマウスの発作の存在を確認または拒否できます。 彼のアイデアを実装するために、顧客はEPAMライフサイエンスに頼りました 。
開発者はどのような困難に直面しましたか？
ライフサイエンス部門は、加速度計信号で発作を検索できるアルゴリズムを開発するという重要な新しいタスクに直面しました。 また、ソリューションは全体として次の要件を満たしている必要があります。
- テストは脳波を使用せずに行う必要があります。
- 64匹すべての動物の行動を数週間同時に監視する必要があります。
- プラットフォームによって提供されるデータは、専門家が表示するときと同じくらい正確（さらに正確）でなければなりません。
- ビデオと加速度計の信号を同時に表示できる必要があります。
すべてのタスクを解決し、 AccelEpiを作成しました 。 この複合施設は、ビデオカメラと、加速度およびビデオ信号の送信と記録用のデバイス、およびソフトウェア部分を備えた64個のセルで構成されています。
プラットフォームのソフトウェア部分は、3つの主要コンポーネントで構成されています。
- 実験計画のためのクライアント。生体に関する研究の作成と説明、実験室で発生したイベントに関する情報の手動記録、および実験過程のリモート監視を可能にします。
- 加速度計データを1時間ごとに受信および処理するデータを収集および処理するサーバーは、発作を識別し、指定された時間のマウスの運動活動に関する情報を記録します。
- 科学者がアルゴリズムによって検出されたすべての発作を確認、検証、評価し、最終結果をAccelEpiデータベースに入力できるようにするデータ検証クライアント。
アルゴリズム
このようなプラットフォームを作成する上で最も難しい要素は、加速度計の信号を分析し、1秒の精度で発作のような領域を識別するアルゴリズムです。 通常、攻撃は1日に1回発生し、最大2分間続きます。
発作中のげっ歯類の行動に関するデータに基づいて、アルゴリズムによって攻撃が認識され、次の段階を経ます。
- 予備データ処理。 この段階で、バターワースバンドパスフィルターと外れ値除去技術を使用して、信号が平滑化され、ノイズレベルが低減されます。
- 発作認識の主要な段階（不動期）。 ここでは、隠れマルコフモデルを使用して発作認識が実行されます。
- 不動の段階の前後の段階の認識。 ここでは、発作の境界がより明確に示されているため、攻撃の期間を判断できます。 遷移点を決定するために、CUSUMメソッドが使用されます。
- 意思決定の段階。 アルゴリズムは、ペナルティ関数に基づいて、このシーケンスがデータベースで利用可能な発作パターンにどれだけ似ているかを判断します。
このプロセスの決定段階は、不動の期間を認識する段階であるため、まっすぐに進みましょう。
特徴的な機能の計算
トレーニングデータがない場合、変数の最小数を選択する必要がありました。 加速度計信号のさまざまな利用可能な数値特性によって提供される可能性の分析に基づいて、以下が使用のために選択されました。
- 平均適応周波数。
- 信号変動。
次の式を使用して、最初の特性を計算します。
ここで、 s（t）は初期信号、 w（t）は平均周波数、 f（t）はバタワースフィルターを通過した後の信号値、 df（t）はフィルターを通過した後の信号の微分、
定数値、 tは瞬間に測定された離散時間、 r（t）は勾配の性能を推定する追加変数です。 r（0）= f（0）= df（0）= 0であることが知られています。 tが1から始まり、 tのすべての負の値に対してすべての変数がゼロであると仮定します。
2番目の特性は、次の式で計算されます。
ここで、 nは選択した間隔の時点の数です。この場合、 n = 500モーメントです。
発作の識別
発作を検出するために、次の特性とパラメーターを備えた隠れマルコフモデルが使用されました。
- 隠された状態の数Nと状態のセットS。この場合、次の3つの状態があります。
- 状態間の遷移行列の定常確率：
この特性には、6つの未知のパラメーターが含まれています。 - 各状態の観測された特性の分布。 この場合、観測された符号のベクトルは2次元のガウスベクトルであり、15の追加パラメーター（各状態の平均値と共分散行列）を評価する必要があります。
- 各状態でプロセスを観察する初期確率：
上記のすべてのパラメーターの可能な値は、次の式を使用して計算されました。
ここで、 x上のチルダは、モデルの対応するパラメーターxの推定値を意味します。
-時間tでの特性pの観測値。 S（t） -時間tでのマウスの状態の専門家による評価。 I（A）は式Aの真の値に等しい。つまり、 Aが真の場合は1、偽の場合は0に等しい。 nは、トレーニングシーケンスのサイズです。
私たちは、光のある12時間と光のない12時間に別々のアルゴリズムを開発する必要がありました。
状態の最終的な分類は、ビタビアルゴリズムに従って実行されます。
結果は何ですか
AccelEpiにより、顧客は実際に初めて、かなりの数のマウスでのてんかん発作の発生を長期間監視し、製薬業界の研究プロジェクトに必要な量のてんかんに対する薬剤をテストすることができました。
システムは、手動モードでの仮想分析と比較して、実験のコストが大幅に低くなっています：64匹のマウスで6週間の実験結果を処理するには、完全に視聴したときに360ではなく14人日が必要です（ビデオが6倍加速される場合）。 発作認識アルゴリズムは、3人の専門家のうち2人が提示できたよりも検証用のデータセットの認識結果の精度が高く、プロジェクトでの疾患の発生に真のモデルを使用できました。
あとがき
薬物検査の新しい機会は、抗てんかん薬の開発をより効果的にします。 そのため、てんかん患者の生活の質が向上し、以前はアクセスできなかった患者にとっての機会が開かれます。
プロジェクトチーム：
認識アルゴリズム開発- ウラジミールシュワルツとココリン セルゲイココリン 。
技術的複合体の作成- ウラジミール・ダヴィドフ 、 ドミトリー・ロビン 、 ミハイル・セルコフ 。