Manuel akupunktur, doğrudan iğne manipülasyonu yoluyla periferik dokulara dinamik mekanik girdi sağlayan geleneksel bir iğne bazlı stimülasyon yöntemidir ve hem klinik hem de deneysel ortamlarda yaygın olarak kullanılmıştır1,2. Elektroakupunkturun (EA) aksine, manuel akupunktur, yerleştirilen iğnenin fiziksel manipülasyonu aracılığıyla doku deformasyonu ve periferik mekanoreseptörlerin aktivasyonu dahil olmak üzere karmaşık mekanik stimülasyonlar oluşturur2. Bu mekanik bileşenlerin, akupunkturun karakteristik fizyolojik etkilerine önemli katkıda bulunduğu ve somatosensoriyel aferent yolları elektriksel stimülasyondan farklı şekilde etkilediği düşünülmektedir3,4.
Fizyolojikle ilgisi ve yaygın kullanımına rağmen, manuel akupunkturun deneysel uygulaması düşük tekrarlanabilirlik nedeniyle sınırlı kalmaktadır2. Manuel akupunkturun terapötik etkileri; iğne manipülasyon teknikleri, stimülasyon yoğunluğu, frekansı ve süresi dahil olmak üzere, uygulayıcılar ve deneysel koşullar arasında önemli ölçüde farklılık gösterebilen operatöre bağlı faktörlere büyük ölçüde dayanır1. Bu değişkenlik, akupunktur stimülasyonu ile nörofizyolojik sonuçlar arasındaki nedensel ilişkileri kurmaya çalışan mekanistik çalışmalar için büyük bir engel teşkil etmektedir.
Bu sınırlamaların üstesinden gelmek için, frekans, genlik ve süre gibi stimülasyon parametrelerinin hassas kontrolüne olanak tanıdığı için elektro-akupunktur (EA) sıklıkla alternatif bir yöntem olarak benimsenmiştir. Ancak EA, manuel iğneleme ile aktive olanlardan farklı nöral yolları harekete geçirebilen elektriksel bir girdi sunar5. Sonuç olarak, geleneksel manuel akupunkturun temel bir bileşenini temsil eden mekanik stimülasyonun spesifik katkısını izole etmek ve değerlendirmek zor olmaya devam etmektedir. Bu nedenle, mekanistik akupunktur araştırmaları için elektriksel karıştırıcı faktörler olmaksızın kontrollü mekanik stimülasyon sağlayabilen, tekrarlanabilir bir yönteme ihtiyaç duyulmaktadır.
Bu sınırlamayı gidermek için, stimülasyon parametrelerinin kantitatif kontrolüne olanak tanırken vibrasyon tabanlı mekanik stimülasyonu yeniden üretmek amacıyla 2013 yılında mekanik bir akupunktur cihazı (MAI) geliştirilmiştir3,5. Bu cihaz, yerleştirilmiş bir akupunktur iğnesine doğrudan kontrollü vibrasyonel stimülasyon uygulayarak dokuya uygulanan mekanik girdiyi standart hale getirir. Bu yaklaşımı kullanan önceki çalışmalar, mekanik akupunkturun birden fazla deneysel modelde somatosensoriyel, ödül ile ilgili ve otonom nöral devreleri modüle ettiğini göstermiştir4,6,7,8. Örneğin, HT7 akupunktur noktalarındaki mekanik stimülasyon, mezolimbik dopamin devresi, endojen opioid yolları ve somatosensoriyel röle devrelerinin modülasyonu aracılığıyla kokain kaynaklı davranışsal yanıtları ve alkol bağımlılığını hafifletmiştir6,7. Ek olarak, nörojenik noktalara uygulanan kombine mekanik ve elektriksel stimülasyon, merkezi otonom bölgelerdeki opioid aracılı mekanizmalar üzerinden hipertansiyonu baskılamıştır5. Toplamda, bu platformu kullanan yaklaşık 30 çalışma; bağımlılık, otonom düzenleme ve diğer deneysel koşullarda akupunkturun mekanik olarak anlaşılmasına katkıda bulunmuştur.
Yalnızca vibrasyon uygulayan genel stimülasyon sistemlerinin aksine, bu protokol, uyanık sıçanlarda iğne bağlantılı, elektriksiz, vibrasyon tabanlı mekanik akupunktur için entegre bir iş akışı sunmaktadır. Protokol; cihaz montajı, iğne-motor bağlantısı, insersiyon derinliği standardizasyonu, akselerometre tabanlı kalibrasyon, akupunktur noktası lokalizasyonu ve sıçan kokain kaynaklı lokomotor aktivite modelinde HT7 stimülasyonu kullanılarak yapılan temsili davranışsal doğrulamayı bir araya getirmektedir. Bu nedenle, bu makale yeni bir terapötik cihaz sunmak yerine, kontrollü mekanik akupunktur stimülasyonu için tekrarlanabilir bir deneysel protokol sağlamaktadır.
MAI'nin standardize edilmiş ve nicel olarak kontrol edilen çıktısı, veri odaklı analitik yaklaşımlarla gelecekteki entegrasyonlar için faydalı bir platform da sağlayabilir. Vibrasyon frekansı, ivme, yerleştirme derinliği ve stimülasyon süresi gibi stimülasyon parametreleri hassas bir şekilde tanımlanabildiği ve yeniden üretilebildiği için, bu değişkenler hesaplamalı modelleme için yapılandırılmış girdiler olarak hizmet edebilir. Güncel çalışmalar; makine öğrenimi, derin öğrenme ve transfer öğrenimi yaklaşımlarının karmaşık biyomedikal görüntülerde ve vibrasyon tabanlı sinyal veri setlerinde özellik çıkarma, sinyal sınıflandırma, örüntü tanıma ve optimizasyonu geliştirebildiğini göstermiştir9,10,11,12. Benzer yaklaşımlar, sinyal analizini, davranışsal sınıflandırmayı, stimülasyon parametresi optimizasyonunu ve akupunkturla ilişkili yanıtların tahminini desteklemek amacıyla stimülasyon parametrelerini davranışsal, nörofizyolojik ve vibrasyon çıktı verileriyle entegre ederek MAI tabanlı akupunktur araştırmalarına da uygulanabilir. Bu nedenle, MAI tabanlı stimülasyonu makine öğrenimi metodolojileriyle birleştiren gelecekteki çalışmalar, akupunktur araştırmalarının hassasiyetini, tekrarlanabilirliğini ve mekanistik yorumlamasını daha da geliştirebilir.
Önemli bir husus olarak, bu makalede sunulan temsili doğrulama verileri, MAI platformu kullanılarak daha önce yayımlanmış çalışmalardan yeniden üretilmiş, uyarlanmış veya özetlenmiştir. Bu makalenin temel amacı yeni deneysel bulgular rapor etmek değil, aksine deneysel hayvan modellerinde standardize edilmiş mekanik akupunktur stimülasyonunun tekrarlanabilir uygulaması için ayrıntılı, adım adım bir protokol sağlamaktır.