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USC's new AI implant promises drug-free relief for chronic pain

本站发布时间:2025-07-02 00:26:34
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当前的植入式电刺激器提供了一种替代方案,通过刺激脊髓来阻断疼痛信号传入大脑。但这些设备存在一些缺点,如成本高昂、需要侵入性手术以及频繁更换电池。现在,南加州大学维特比工程学院Alfred E. Mann生物医学工程系周实验室的研究人员,与加州大学洛杉矶分校的陈军团队合作,开发了一种革命性的解决方案:一种柔性超声诱导无线植入式(UIWI)刺激器,可固定在脊柱上,专为个性化、自适应慢性疼痛管理而设计。

这项突破性设备在《自然电子学》期刊上详述,代表着疼痛治疗领域的重大飞跃。现有的脊髓刺激器可能笨重且需有线连接电池,而新设备的设计使其能在运动中弯曲和扭转,并且由可穿戴超声发射器供电,无需电池。它还利用机器学习算法为每位患者定制治疗方案。该工作由工程学Zohrab A. Kaprielian研究员、南加州大学凯克医学院眼科学教授周启发(Qifa Zhou)领导。

按需止痛:植入式刺激器的工作原理

此项创新的核心在于其无线供电系统,消除了对笨重电池和复杂有线接口的需求,这些接口通常需要反复手术。UIWI刺激器的能量来自外部可穿戴超声发射器(WUT)。超声提供了一种安全、有效的非侵入性方法用于深层组织穿透。该设备通过称为压电效应的现象将机械波转换为电信号。UIWI刺激器的核心是一个微型化的压电元件,由锆钛酸铅(PZT)制成,这是一种将传入的超声能量高效转换为刺激所需电能的材料。

"真正让该设备脱颖而出的是其用于疼痛管理的无线、智能和自适应能力,"周教授说。"我们相信它具备巨大潜力来替代药物方案和传统的电刺激方法,符合临床减轻疼痛的需求。"

周实验室的博士研究生、论文第一作者曾宇顺(Sean Zeng)表示,这种无线智能微型化刺激器能够利用超声能量产生足够的电刺激强度,从而实现更个性化、靶向和局部的治疗。

 

"这种能量转换类型对于深层刺激至关重要,因为超声在临床和医学领域是一种非侵入性且穿透力强的能量,"曾宇顺说。"通过利用无线超声能量传输和闭环反馈系统,这款UIWI刺激器消除了植入笨重电池的必要性,并实现了实时、精确可调的疼痛调节。"

"从临床角度来看,整合基于深度学习的疼痛评估能够动态解读并响应波动的疼痛状态,这对于适应患者个体差异性至关重要,"周实验室的博士研究生、论文共同第一作者龚晨补充道。

该设备的工作原理如下:

检测疼痛:系统持续监测大脑记录,特别是反映患者疼痛水平的脑电图(EEG)信号。利用AI评估疼痛程度:基于名为ResNet-18的神经网络构建的复杂机器学习模型分析这些脑信号,并将疼痛分为三个不同级别:轻度疼痛、中度疼痛和剧烈疼痛。该AI模型在区分这些疼痛状态方面的整体准确率达到94.8%。按需调整治疗:一旦识别出疼痛级别,可穿戴超声发射器会自动调整其传输的声能。UIWI刺激器随后能感知传播的能量并将其转换为电强度,刺激脊髓。这形成了一个闭环系统,提供实时、个性化的疼痛管理。UIWI刺激器本身具有柔性、可弯曲和可扭曲的特性,便于在脊髓上实现最佳放置。它向脊髓提供的电刺激通过重新平衡传递和抑制疼痛的信号起作用,有效抑制疼痛感觉。

实验室验证成功 周实验室团队在啮齿动物模型中测试了UIWI刺激器,结果证明了其在疼痛管理方面的有效性。

研究人员成功缓解了由机械刺激(如针刺)和急性热刺激(红外加热)引起的慢性神经性疼痛。

 

实验室测试表明,UIWI刺激器的治疗导致疼痛指标显著降低。在一项评估动物是否将环境与疼痛缓解相关联的实验中,啮齿动物明显偏爱疼痛管理系统被激活的腔室,进一步证实了该设备的有效性。

个性化疼痛缓解的未来

UIWI刺激器的成功开发和测试标志着在寻求先进疼痛管理道路上迈出了关键一步。该植入物的柔性设计及其与复杂AI算法的集成,提供了一种动态和个性化的治疗方法,能够适应慢性疼痛波动且高度个体化的特性。

展望未来,周教授及其合作者希望该设备能实现更先进的应用。周教授表示,未来的设计可以进一步微型化组件,从而减少植入的侵入性——例如,使用注射器即可完成。可穿戴超声发射器也可能演变成无束缚的微型设备,甚至是一个可穿戴超声阵列贴片,并可能将成像能力与能量输送相结合,实现实时监测和靶向刺激。未来的迭代版本还可能通过智能手机软件控制,提供更强大的个性化疼痛管理。

周教授表示,该设备的目标是变革慢性疼痛管理,超越现有解决方案的局限,提供一条真正个性化、智能且有效的疼痛缓解途径。

"我们的研究结果突显了超声植入式电子设备在临床和转化慢性疼痛管理中的潜力,"曾宇顺说。

Story Source:

Materialsprovided byUniversity of Southern California.Note: Content may be edited for style and length.

Journal Reference:

Yushun Zeng, Chen Gong, Gengxi Lu, Jianxing Wu, Xiao Wan, Yang Yang, Jie Ji, Junhang Zhang, Runze Li, Yizhe Sun, Ziyuan Che, Chi-Feng Chang, Hsiao-Chuan Liu, Jiawen Chen, Qingqing He, Xin Sun, Ruitong Chen, Sina Khazaee Nejad, Xunan Liu, Deepthi S. Rajendran Nair, Laiming Jiang, Jun Chen, Qifa Zhou.A programmable and self-adaptive ultrasonic wireless implant for personalized chronic pain management.Nature Electronics, 2025; 8 (5): 437 DOI:10.1038/s41928-025-01374-6

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