Cihaz, depresyonla bağlantılı beyin aktivitesi kalıplarını tespit ederek ve beynin derinliklerine iletilen küçük elektriksel uyarı darbeleri kullanarak bunları otomatik olarak keserek çalışır. '5 YIL SONRA İLK KEZ GÜLDÜM' 36 yaşındaki Sarah, terapinin onu "yaşamaya değer bir hayata" döndürdüğünü ve beş yıl sonra ilk kez spontane bir şekilde gülmesine izin verdiğini söyledi. Terapi sadece bir hastada test edilmiş olsa da – ve sadece ciddi hastalığı olanlar için uygun olsa da – başarının son derece önemli olduğu görülüyor. Terapi ayrıca, akıl hastalığının semptomlarının altında yatan beyin aktivitesinin güvenilir bir şekilde tespit edilebildiğinin ilk kanıtıdır ve bu, beyin devrelerinin yıllarca rahatsız olan bir hastada bile tekrar sağlıklı bir duruma getirilebileceğini ortaya koymaktadır. Çalışmayı yöneten San Francisco California Üniversitesi'nde (UCSF) klinik psikiyatri yardımcı doçenti olan Katherine Scangos, “Daha önce psikiyatride bu tür kişiselleştirilmiş terapiyi yapamadık. Bu başarı başlı başına akıl hastalığının altında yatan beyin işlevi hakkındaki bilgimizde inanılmaz bir ilerlemedir" dedi. © Fotoğraf / Beyin implantı ameliyatı 'BEYNİN KARMAŞIKLIĞINI ÇÖZÜYORUZ' Depresyonu olan kişilerin yüzde 10 ila yüzde 30'u en az iki ilaç tedavisine yanıt vermemektedir. Son yirmi yılda, Parkinson hastalığı ve epilepsisi olan on binlerce hastayı tedavi etmek için derin beyin stimülasyonu (DBS) kullanılıyor. Bununla birlikte, depresyon için yapılan birkaç deneme hayal kırıklığıyla sonuçlandı. En büyük zorluk, beynin tek bir “depresyon alanına” sahip gibi görünmemesidir. Sarah'yı tedavi eden beyin cerrahı California San Francisco Üniversitesi'nden Prof. Edward Chang, “Ruh halinin beyinde bir ağ olarak nasıl düzenlendiğiyle ilgili karmaşıklığın bir kısmını tanımaya başlıyoruz” dedi. Titiz, kişiselleştirilmiş bir yaklaşım, en son ilerlemenin yolunu açtı. Bir hafta süren ilk aşamada, geçici bir beyin implantı geniş bir aktivite yelpazesi kaydederken, Sarah ruh halini düzenli olarak bir tablete kaydetti. Sarah'nın en düşük noktalarına eşlik eden amigdala bölgesindeki belirgin bir aktivite modelini tanımlamak için bir makine öğrenme algoritması kullanıldı. Guardian