Shanechi和她的团队找到了一种方法，可以通过开发新的刺激波形并创建新的机器学习模型来预测电刺激会对多个大脑区域的个人大脑活动产生何种影响。他们与纽约大学神经科学教授Bijan Pesaran合作，在实际的大脑刺激实验中证明了该模型的成功。
为此，他们设计了两种工具：一种新颖的电刺激波，用于绘制大脑活动图；和新的机器学习技术，可以从刺激过程中收集的大脑数据中学习地图。 Shanechi说：“我们的波随时间随机改变其幅度和频率，使我们能够看到并预测大脑对各种刺激剂量的反应。”就像万能钥匙可以打开任何一扇门一样，该波可以应用于任何人的大脑，并提供有关其对刺激反应的个性化地图。为了检验他们的假设，研究人员将其波应用到大脑的四个不同区域。在每种情况下，他们都能够首次预测多个区域大脑活动的结果。
这意味着医生可能很快就能通过改变刺激的幅度和频率，逐案实时地个性化“剂量”的深部大脑刺激。可以将其视为增加或减少药丸中毫克数的大脑刺激形式。对于患有精神疾病（如无法治疗的抑郁症或焦虑症）的人而言，影响是巨大的。
Shanechi和她的团队先前已经开发了机器学习技术来解码精神障碍的症状，例如大脑活动产生的情绪。现在，凭借新的能力可以更好地预测刺激如何单独影响大脑活动，他们寻求将他们的发现结合到针对精神障碍的个性化疗法上。