ד"ר ארז סימוני, ראש התוכנית לתואר שני עם תיזה בפקולטה להנדסת חשמל ב־HIT ויועץ במחלקה למדעי המוח במכון וייצמן, השתתף במושב 'למידה וזיכרון: מעכברים לבני אדם', בכנס השנתי של העמותה הישראלית לחקר המוח, ISFN. הוא הציג מחקר שבוצע במסגרת לימודי תואר שני עם תיזה של הסטודנט ניר יהב מ־HIT, בשיתוף פעולה פורה וחשוב עם פרופ' רפי מלאך מהמחלקה למדעי המוח במכון ויצמן.
ד"ר סימוני: "אני מקווה שסטודנטים סקרנים נוספים, בעלי מוטיבציה לפרוץ גבולות, יצטרפו למסלול המחקרי שלנו: תואר שני עם תיזה בפקולטה להנדסת חשמל של HIT, הכולל אפשרות למסלול ישיר לתיזה כבר מהשנה הרביעית בלימודי התואר הראשון. אנו משקיעים משאבים רבים במסלול זה ומעניקים מלגות הצטיינות ומלגות קיום לסטודנטים מצטיינים."
המחקר הנוכחי התבסס על נתונים שהתקבלו מסריקות fMRI (functional MRI – דימות תהודה מגנטית תפקודי), טכנולוגיה המשמשת למדידת הפעילות העצבית במוח האנושי בעת ביצוע מטלות. הסריקות בוצעו במסגרת פרויקט HCP –Human Connectome Project (פרויקט הקונקטום האנושי) של המכונים הלאומיים לבריאות בארה"ב.
המסטרנט ניב יהב ניתח מידע fMRI של 170 נבדקים, שמוחם נסרק בשעה שצפו ב־14 סרטונים בני דקה עד חמש דקות שנגזרו מסרטי קולנוע שונים, עם 20 שניות מנוחה בין כל סרטון לזה שבא אחריו. המשימה הראשונה במחקר הייתה לסווג את הפעילות העצבית בחמש השניות האחרונות של כל סרט ב־300 אזורים שונים במוח, כדי לזהות באמצעותה את הסרט שבו צפה הנבדק. לשם כך השתמשו החוקרים במודל למידת מכונה לסיווג מידע, המכונה SVM (Support Vector Machine – מכונת וקטורים תומכים), בשיטת leave-one-out-cross- validation. המשמעות היא שהמודל אומן על 169 מהנבדקים, ויכולת הניבוי שלו נבחנה בנבדק ה־170 (ואחר כך בהרצה נוספת על כל 170 הנבדקים). ואכן, המודל הצליח לנבא בדיוק רב באיזה סרט צפה הנבדק הנוסף, במיוחד באזורי המוח הוויזואליים, באזורי הקשב וברשת ברירת המחדל ( DMN– Default Mode Network) המשויכת לתהליכי זיכרון, ניבוי העתיד ויצירת הקשרים.
"בהמשך המחקר הרצנו את אותו מודל גם על פרקי המנוחה שבין הסרטונים," הסביר ד"ר סימוני, "וכאן ציפתה לנו הפתעה גדולה: המודל הצליח לזהות איזה סרטון נצפה לפני המנוחה גם על פי חמש השניות האחרונות של המנוחה. ככל הידוע לנו, זו הפעם הראשונה שמחקר מצליח לזהות סרטון שנצפה על פי הפעילות המוחית בשלב המנוחה שבא אחריו." בעקבות הממצאים עלתה השאלה: מה קורה במוח במהלך 20 שניות המנוחה שלאחר הסרט, שמאפשר למודל לזהות את התבניות המוחיות על פני הנבדקים. כיצד הוא מצליח לשייך בין פעילות המוח במנוחה לבין הסרט שבו צפה הנבדק זה עתה?
ד"ר סימוני אמר כי "כאן גילינו תופעה מרתקת שמתרחשת בכל האזורים במוח שהגיבו לסרטונים: תמונת הפעילות המוחית במנוחה היא הפוכה בדיוק מזו שהתקבלה לקראת סיום הצפייה בסרטון. כלומר, קבוצות של תאי עצב שתגובתם הייתה החזקה ביותר בסוף הצפייה, הורידו את פעילותם בצורה משמעותית בזמן מנוחה, ולעומת זאת תאי עצב שתגובתם הייתה נמוכה יחסית בסוף הסרטון – בעיקר באזורי ברירת המחדל – הגבירו את פעילותם בזמן המנוחה. לתיאור התופעה תבענו מונח חדש:The Movie after-effect."
פרופ' מלאך: "התופעה שגילינו קשורה להומיאוסטזיס – מנגנון בקרה בסיסי שהמוח מפעיל כדי להישאר באיזון מתמיד. המחקר שלנו, ככל הנראה, הוא הראשון שהראה את תופעת ההומיאוסטזיס בעזרת גירויים טבעיים על פני כל האזורים במוח האנושי. התופעה מצביעה על העובדה המרתקת שהמוח שלנו נמצא כל הזמן במצב דינמי, ומשנה את תכונותיו ללא הרף בהתאם לתנאים הסביבתיים המשתנים אף הם."
במחקרים עתידיים יבדקו החוקרים אם המנגנון שגילו, הקשור לאיזון הדינמי המתמיד של המוח, חשוב לתפקוד הזיכרון לטווח קצר – בין היתר באנשים עם ירידה קוגניטיבית או מחלת אלצהיימר.
ד"ר גדי בלומרוזן מ־HIT יזם והוביל את המושב 'חישה ודיאגנוסטיקה של מחלות והפרעות נוירולוגיות בסביבה הביתית', בכנס השנתי של העמותה הישראלית לחקר המוח. ד"ר בלומרוזן מסביר שמדובר במושב ייחודי המייצג פרדיגמה מהפכנית בחקר המוח: "במקום לנסות לנטר אותות מוחיים – פעולה מורכבת שאף דורשת לא פעם החדרה פולשנית של אלקטרודות, ננסה לחקור את ההשלכה ההתנהגותית של האותות באמצעות כלים מתקדמים של בינה מלאכותית. כך נוכל לזהות פתולוגיות של מחלות נוירולוגיות ואף לטפל בהן ולהשיג רווחה ושלומות ((wellbeing מֵרבית למטופלים."
במושב הציג ד"ר בלומרוזן את הפרדיגמה שהוא מציע – שימוש בטכנולוגיות של בינה מלאכותית, עיבוד אותות וראייה מלאכותית כדי לעקוב ולכמת מדדים התנהגותיים של הנבדק ולייצר מערכות תומכות החלטה למטפלים ולמטופלים. מערכות אלה יוכלו לסייע באבחון וטיפול יעילים ומותאמים אישית, וכן במעקב אחר יעילות הטיפול. במחקריו מתמקד ד"ר בלומרוזן בעיקר במחלות נוירולוגיות ובמצבים נפשיים וכן במציאת סמנים ביולוגיים (ביומרקרים) שיסייעו באבחונם, ומשתף פעולה עם מרכזים רפואיים גדולים בישראל כמו שיבא, איכילוב ובילינסון. המחקרים של ד"ר בלומרוזן ועמיתיו משתמשים במתודולוגיות חדשניות של בינה מלאכותית בשילוב עם אמצעי חישה זמינים שקיימים בכל בית, דוגמת משחקי מחשב, שעון חכם או מצלמת וידאו פשוטה, שיכולים לספק מידע רציף ומהימן על חריגות בהתנהגות הנבדק בסביבתו הטבעית. "בדרך זו," הוא מסביר, "אפשר לדוגמה לעקוב אחר מצבו של מטופל ששוחרר לביתו אחרי שיקום, לאבחן דיכאון על פי רמת הפעילות הפיזית של הנבדק או לבחון את מצבם של חולים ברעד ראשוני, בפרקינסון או בדמנציה."
ד"ר בלומרוזן הדגים את מימוש התפיסה החדשנית באמצעות מחקר ייחודי על הפרעות קשב. המחקר בוצע כחלק מעבודת התואר השני של אנטון גלשוילי, בוגר תואר ראשון ב־HIT העומד כיום לקראת סיום תואר שני בהצטיינות במחלקה למדעי המחשב, בשיתוף עם ד"ר חזי רשף, מומחה למדעי הנתונים מבית הספר למנהל עסקים באוניברסיטה העברית. החוקרים פיתחו מודל AI מורכב, שמאפשר לאבחן הפרעות קשב מתוך סרטון קצר שבו הנבדק מצלם את עצמו. עד כה אובחנו בדרך זו כ־80 נבדקים, ברמת הצלחה של מעל 80%. המחקר עבר תהליכי רישום של זכויות יוצרים ופורסם בעיתונות המדעית.
במסגרת המושב הייעודי בכנס, הציגו חוקרים נוספים מאוניברסיטאות שונות את מחקריהם בתחום החדש (רובם בשיתוף פעולה עם HIT): חישה רפואית מתוך שעון (פרופ' יואכים בכר מהטכניון); חישה מוטורית של חולי פרקינסון מהאופן שבו הם מנגנים בפסנתר (פרופ' ג'ייסון פרידמן מאוניברסיטת תל אביב); אבחון ראשוני של חולי פרקינסון מתוך שיחת זום (ד"ר ענבל מידן מהמרכז הרפואי איכילוב); אבחון מצבים נפשיים מתוך טקסט מדיבור חופשי (ד"ר הילה גבירץ מאוניברסיטת אריאל); והבית החכם (Living Lab) במכון הטכנולוגי חולון (ד"ר הדס לוי מ־HIT). הגישה החדשנית של ד"ר בלומרוזן וחוקרים אחרים בתחום עוררה עניין רב בכנס, ופתחה פתח לשיתופי פעולה ליישום הפרדיגמה בתחומים רבים ושונים.
ד"ר הדס לוי מ־HIT הציגה את עבודתה המחקרית במושב 'חישה ודיאגנוסטיקה של מחלות והפרעות נוירולוגיות בסביבה הביתית', בכנס השנתי של העמותה הישראלית לחקר המוח. ד"ר לוי עוסקת בפיתוח כלי אבחון ומעקב דיגיטליים ומבוססי טכנולוגיה, בעיקר עבור אוכלוסייה מבוגרת עם ירידה קוגניטיבית. היא מסבירה שהכלים המתקדמים נועדו לסייע למטפלים, כמו רופאים גריאטרים ומרפאות בעיסוק, ולתת בידיהם אמצעי אובייקטיבי לאמוד את מצבם של המטופלים.
המחקרים של ד"ר לוי ועמיתיה מבוצעים בשתי מעבדות מתקדמות ב־HIT:Living Lab, בית חכם המדמה סביבה ביתית, שבו מפתחים החוקרים מודלים חדשניים לאבחון ומעקב אחר מטופלים בביתם ועורכים, בין היתר, ניסויים קליניים בשיתוף עם בתי חולים; ומעבדת אפליקציות שבה מפותחות אפליקציות נגישות של מבחנים קוגניטיביים נפוצים, המשלבות מערכת חכמה לאבחון. הפרויקטים מבוצעים בשיתוף עם שירותי בריאות כללית ועם המרכזים הרפואיים הגריאטריים בית רבקה והרצפלד.
בהרצאתה בכנס, הסבירה ד"ר לוי שכלים דיגיטליים חשובים ביותר לאבחון ולקידום רפואה מונעת מותאמת אישית – הכיוון שאליו צועדת הרפואה בעת הזאת. היא הציגה דוגמה לשימוש בכלים אלה לצורך אבחון קוגניטיבי: "כיום אנשים משוחררים הביתה לאחר שיקום גריאטרי, ויש צורך להעריך את מסוגלותם להיות עצמאיים בביתם. קשה לעקוב אחר תפקודם בחיי היומיום: האם הם מתפקדים היטב באופן עצמאי (מסוגלים לחמם אוכל, להתקשר למשפחה או לרופא, וכד'?) או זקוקים לתמיכה, להשגחה או לטיפול נוסף?" ד"ר לוי מקווה שבעתיד יותקנו חיישנים דיגיטליים בביתו של כל אדם המצוי בסיכון בשל גיל, מחלה או כל סיבה אחרת, לצורך זיהוי מוקדם והתערבות מוקדמת שיאפשרו טיפול יעיל מותאם אישית.
ד"ר לוי מסכמת: "לכלי אבחון ומעקב דיגיטליים יש פוטנציאל עצום. הם יאפשרו לנו להגיע לאוכלוסייה נרחבת יותר, להתריע בשלבים מוקדמים יותר על מחלות, בעיות זקנה או ירידה קוגניטיבית, וליישם טיפולים שיימנעו החמרה. כמו כן, מאגרי הנתונים העצומים שיתהוו בדרך זו יסייעו להעמקת ההבנה של המחלות והתופעות השונות, ולקידום הרפואה."
