Uutiset

Aivojen sähkömagneettinen malli auttaa näkemään pään sisälle

Professori Ilkka Laakso on alansa pioneeri. Japanissa alkanut aivojen sähkömagneettinen mallinnus jatkuu nyt Aallossa.
ilkka_laakso_www_fi.jpg

TkT Ilkka Laakso nimitettiin sähkötekniikan ja automaation laitoksen Assistant Professor -tehtävään 1.9.2015. Professuurin ala on sähkötekniikka.

Laakso on kehittänyt tarkkuudessaan ainutlaatuisen mallin siitä, kuinka sähkömagneettisten kenttien aiheuttamat sähkövirrat ihmisaivoissa kulkevat. Tavoitteena on aivosairauksien parempi hoito. Sovelluskohteita ei tarvitse hakea.

– Euroopan bruttokansantuotteesta kuusi prosenttia eli vuosittain arviolta 800 miljardia euroa käytetään aivojen sairauksien hoitoon. Jos kehittämälläni menetelmällä voitaisiin parantaa näiden sairauksien hoito- ja diagnosointikeinoja edes vähän, olisivat jo pelkät taloudelliset vaikutukset valtavia, kertoo Laakso.

Mallinnus lähtee liikkeelle tutkittavan henkilön pään magneettikuvauksesta. Laakson kehittämä järjestelmä muodostaa MRI-kuvien perusteella pään yksilöllisen 3D-mallin, jota voidaan käyttää esimerkiksi aivostimulaatiossa synnytettyjen sähkövirtojen laskentaan ja paikantamiseen. Tämä on oleellista hoidon kohdistamisessa.

– Tähän mennessä kaikki on tehty kehon ulkopuolelta, eli päähän kytkettyjen elektrodien tai aivojen magneettisen stimuloinnin avulla. Molemmat indusoivat sähkövirtoja, mutta virtojen tarkkoja reittejä ei tunneta. Kehittämäni mallin avulla nähdään pään sisälle.

Japanissa kokouksissa ollaan läsnä

Opetuksessa tuore professori haluaa haastaa opiskelijat tekemään vaativia tehtäviä. Vaikka aihe olisi kuinka teoreettinen, on etsittävä keinoja, joilla asiat saadaan myös käsin kosketeltaviksi. 

Laakson Aalto-yliopistoon tekemä väitöstyö valmistui 2011. Jo siinä hän mallinsi sähkömagneettisia kenttiä biologisessa kudoksessa ja selvitti niiden turvallisuutta. Työ jatkui Japanin Nagoya Institute of Technology’ssa (NIT), joka on maailman huipulla sähkömagneettisten kenttien turvallisuuden tutkimuksessa. NIT:ssa Laakso aloitti aivojen sähkömagneettisen mallintamisen ja teki siitä myös Nagoyassa tärkeän tutkimuskohteen. Ennen paluutaan Aalto-yliopistoon Laakso ehti työskennellä Japanissa neljä ja puoli vuotta.

Kuinka erilainen oli japanilainen tutkijayhteisö suomalaiseen verrattuna?

– Japanissa tehdään asioita enemmän yhdessä. Tiimityön lisäksi porukan kanssa käydään usein syömässä ja uusille tulijoille järjestetään aina tervetuliaisjuhlat. Japanissa henkilökohtaiset tapaamiset ohittavat videopalaverit. Myös kokouksissa ollaan läsnä, eikä näprätä omia tietokoneita tai kännyköitä.

Ulkomaan vuodet laajensivat myös kielitaitoa japanin kieleen. Yksi asia on Suomessa kuitenkin ehdoton ja se on kesämökki. Mökkeily oli jopa yksi niistä syistä, jotka saivat Laakson palaamaan kotimaahan.

Kuva: Lasse Lecklin

  • Julkaistu:
  • Päivitetty:
Jaa
URL kopioitu

Lue lisää uutisia

A closeup of a woman in green light wearing goggles that reflect colourful pixels
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Syyskuussa aloittaa 15 uutta akatemiatutkijaa

Suomen Akatemia on myöntänyt Aalto-yliopistolle rahoituksen 15 akatemiatutkijan tehtävään.
On the background, white radiant lines over a black bacground and only hair and shoulder of a person passing by visible
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Lähes 20 miljoonaa euroa tutkimukseen

Suomen Akatemian akatemiatutkija- ja akatemiahankerahoituksen sai yhteensä 45 aaltolaista.
Outi Turpeinen standing on stage talking about Unfolding public art book to a seated audience facing her.
Kampus, Tutkimus ja taide, Yliopisto Julkaistu:

Rakkautta ja runoutta - yliopiston tutkimuksesta välittyvä intohimo inspiroi taiteilijoita

K1-, K2-, ja K3-rakennuksien taidekokoelma Engineering Materials julkaistiin seminaarin yhteydessä.
Graphic illustration of materials science, AI and physics with equations, B&W photos and a photo of prof. Rinke.
Tutkimus ja taide Julkaistu:

Prof. Patrick Rinke: kestävän kehityksen materiaaleja tekoälyn avulla

Professori Patrick Rinken taito luoda ja löytää ympäristö- ja ilmastoystävällisiä materiaaleja tekoälyn avulla on tärkeämpää nyt kuin koskaan aiemmin