Identifying neural mechanisms that underlie attention and memory problems using techniques in neuroscience and artificial intelligence in order to develop targeted non-invasive brain stimulation protocols to improve mild cognitive impairment in aging population

จำนวนประชากรผู้สูงอายุในปัจจุบันเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณและมีการคาดการณ์ว่าจะสูงขึ้นถึง 2 พันล้านคนในปี 2593 เนื่องด้วยค่าเฉลี่ยอายุขัยที่เพิ่มขึ้นของประชากรโลก ในผู้สูงอายุทุกๆ 100 คน จะมี 30 คนที่มีประสิทธิภาพการทำงานของสมองลดลงอย่างเห็นได้ชัด และที่สำคัญคือภายใน 5 ปีหลังจากมีปัญหาดังกล่าว 40-60% ของผู้ป่วยสูงอายุกลุ่มนี้จะมีอาการที่แย่ลงจนกลายเป็นโรคอัลไซเมอร์หรือโรคสมองเสื่อมประเภทอื่นๆ ในที่สุด (Hansson et al., 2006) ซึ่งในปัจจุบันนี้ยังคงไม่มียาและวิธีการรักษาโรคกลุ่มนี้ให้หายหรือดีขึ้นได้ (Cummings et al., 2014; Petersen, 2007) ดังนั้นทางทีมวิจัยจึงตระหนักถึงความจำเป็นที่ต้องพัฒนาแนวทางในการรักษาทางเลือกเพื่อปรับปรุงและกระตุ้นกระบวนการคัดกรองข้อมูลในสมองในกลุ่มผู้ป่วยสูงอายุโดยมุ่งหวังเพื่อที่จะระงับและบรรเทาอาการความจำเสื่อม ในช่วงสิบกว่าปีที่ผ่านมามีข้อมูลจากงานวิจัยที่บ่งชี้ว่าอาการความจำเสื่อมที่เกิดขึ้นในผู้ป่วยสูงอายุนั้นอาจไม่ได้เกิดจากการที่สมองสูญเสียหน่วยความทรงจำโดยตรง แต่เกิดจากประสิทธิภาพในการควบคุมสมาธิและกระบวนการคัดกรองข้อมูลในสมองที่เสื่อมถอย (Buckner, 2004) ซึ่งส่งผลกระทบต่อกระบวนการจดจำและการดึงข้อมูลจากหน่วยความจำในสมองออกมาใช้อย่างมีประสิทธภาพ (Turk-Browne et al., 2013, Chun and Turk-Browne, 2007) อย่างไรก็ตาม แนวทางปฏิบัติที่ใช้ได้ผลจริงในการรักษาอาการเหล่านี้ยังคงเป็นประเด็นที่ท้าทาย เนื่องจากยังขาดความรู้ความเข้าใจที่ลึกซึ้งว่ากลไกทางประสาทที่ควบคุมการทำงานของสมาธิและกระบวนการคัดกรองข้อมูลในสมองเปลี่ยนไปอย่างไรเมื่อคนมีอายุมากขึ้น อีกทั้งความเสื่อมถอยของกลไกทางประสาทเหล่านี้มีผลอย่างไรกับอาการความจำเสื่อมในผู้ป่วยผู้สูงอายุที่มีประสิทธิภาพการทำงานของสมองลดลงในระยะต้น ซึ่งหนึ่งในปัจจัยหลักที่สำคัญนั้นคือความขาดแคลนเครื่องมือที่ทันสมัยและมีความแม่นยำในการวินิจฉัยที่สามารถระบุว่าสมองส่วนใดบ้างที่มีการทำงานผิดปกติในผู้ป่วยที่แสดงกลุ่มอาการป่วยทางประสาทที่ต่างกันไป อนึ่งมีข้อมูลจากงานวิจัยที่บ่งชี้ว่าเครื่องมือกระตุ้นแสไฟฟ้าอย่างอ่อนที่กระตุ้นสมองผ่านกะโหลกนั้นสามารถช่วยเพิ่มสมาธิและการประมวลผลข้อมูลในกลุ่มคนทั่วไปวัยทำงานได้ (Meinzer et al., 2015, Yun et al., 2016; Tseng et al., 2012; Wang, Itthipuripat, Ku, 2019; Reinhart et al., 2015; 2016; 2017) อย่างไรก็ตามยังไม่มีมาตรฐานแนวทางปฏิบัติในการกระตุ้นสมองอย่างตรงจุดเพื่อทำให้สมาธิและการประมวลผลข้อมูลในสมองดีขึ้นในกลุ่มผู้ป่วยที่มีประสิทธิภาพการทำงานของสมองลดลงในระยะต้น (Mild Cognitive Impairment; MCI) ในแผนวิจัยนี้ ทีมวิจัยได้รวมกลุ่มอาจารย์นักวิจัยและแพทย์ที่มีความเชี่ยวชาญในด้านประสาทวิทยา ประสาทศาสตร์และปัญญาประดิษฐ์เพื่อที่จะ

(1) ศึกษาการเปลี่ยนแปลงในการทำงานของระบบประสาทที่สัมพันธ์กับปัญหาด้านการควบคุมสมาธิ กระบวนการคัดกรองข้อมูลในสมอง และความจำในผู้ป่วยสูงอายุที่มีประสิทธิภาพการทำงานสมองลดลงในระยะต้น โดยใช้วิธีวัดทักษะเหล่านี้ผ่านเกมส์ทดสอบในคอมพิวเตอร์ เพื่อที่จะวิเคราะห์ผลเชิงพฤติกรรมและกลไกประสาทจากคลื่นสมอง

(2) พัฒนาระบบคอมพิวเตอร์อัจฉริยะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการวินิจฉัย ตรวจหาสาเหตุ และจำแนกกลุ่มอาการความผิดปกติในผู้ป่วยสูงอายุที่มีประสิทธิภาพการทำงานสมองลดลงในระยะต้นโดยใช้หลักบูรณาการทางคณิตศาสตร์ ประสาทวิทยา พฤติกรรมศาสตร์ และปัญญาประดิษฐ์

(3) พัฒนาวิธีการกระตุ้นไฟฟ้าอย่างอ่อนเพื่อส่งเสริมทักษะการควบคุมสมาธิและความจำในผู้ป่วยสูงอายุที่มีประสิทธิภาพการทำงานสมองลดลงในระยะต้นอย่างตรงเป้า โดยใช้ความรู้จากงานวิจัยทางด้านประสาทวิทยาและระบบคอมพิวเตอร์อัจฉริยะที่พัฒนาขึ้น