Tämä grafeenipohjainen aivoimplantti voi kurkistaa syvälle aivoihin pinnastaan

Löytää tapoja vähentää invasiivisuutta aivoimplantteja voisivat laajentaa huomattavasti niiden potentiaalisia sovelluksia. Uusi hiirillä testattu laite, joka istuu aivojen pinnalla – mutta pystyy silti lukemaan aktiivisuutta syvältä – voisi johtaa turvallisempiin ja tehokkaampiin tapoihin lukea hermotoimintaa.

On jo olemassa useita tekniikoita, joiden avulla voimme kurkistaa aivojen sisäiseen toimintaan, mutta niillä kaikilla on rajoituksia. Vähiten invasiivisia lähestymistapoja ovat mm toiminnallinen MRI, jossa MRI-skanneria käytetään kuvaamaan muutoksia aivojen verenkierrossa, ja EEG, jossa päänahalle asetettuja elektrodeja käytetään poimimaan aivojen sähköisiä signaaleja.

Edellinen edellyttää kuitenkin, että potilas istuu MRI-laitteella, ja jälkimmäinen on liian epätarkka useimpiin sovelluksiin. Kultastandardin lähestymistapaan kuuluu elektrodien sijoittaminen syvälle aivokudokseen korkealaatuisimpien lukemien saamiseksi. Mutta tämä vaatii riskialtista kirurgista toimenpidettä, ja arpeutuminen ja elektrodien väistämätön siirtyminen voivat johtaa signaalin heikkenemiseen ajan myötä.

Toinen lähestymistapa sisältää elektrodien asettamisen aivojen pinnalle, mikä on vähemmän riskialtista kuin syväaivoimplantteja, mutta tarjoaa paremman tarkkuuden kuin ei-invasiiviset lähestymistavat. Mutta tyypillisesti nämä laitteet voivat lukea vain aivojen ulkokerrosten hermosolujen toimintaa.

Nyt tutkijat ovat kehittäneet ohuen, läpinäkyvän pinta-istutteen grafeenista valmistetuilla elektrodeilla, jotka voivat lukea hermotoiminnan syvältä aivoissa. Lähestymistapa perustuu koneoppimiseen ulompien kerrosten ja kaukana pinnan alla olevien signaalien välisten suhteiden paljastamiseksi.

"Laajennamme hermotallenteiden avaruudellista ulottuvuutta tällä tekniikalla", tutkimusta johtanut UC San Diegon professori Duygu Kuzum sanoi. lehdistötiedote. "Vaikka implanttimme sijaitsee aivojen pinnalla, sen suunnittelu ylittää fyysisen havainnoinnin rajat, koska se voi päätellä hermoston toimintaa syvemmiltä kerroksilta."

Itse laite on valmistettu ohuesta polymeerinauhasta, johon on upotettu tiheä joukko pieniä grafeenielektrodeja, joiden halkaisija on vain 20 mikrometriä ja joka on yhdistetty ultraohuilla grafeenilangoilla piirilevyyn. Kirjoittajien mukaan grafeenielektrodien kutistaminen tähän kokoon on huomattava haaste, koska se nostaa niiden impedanssia ja tekee niistä vähemmän herkkiä. He pääsivät kiertämään tämän käyttämällä räätälöityä valmistustekniikkaa platinahiukkasten kerrostamiseksi elektrodeille elektronien virtauksen lisäämiseksi.

Tärkeintä on, että sekä elektrodit että polymeeriliuska ovat läpinäkyviä. Kun ryhmä istutti laitteen hiiriin, tutkijat pystyivät loistamaan laservaloa implantin läpi kuvantamaan soluja syvemmälle eläinten aivoissa. Tämä mahdollisti samanaikaisesti sähköisen tallennuksen pinnasta ja optisesti syvemmiltä aivoalueilta.

Näissä tallennuksissa ryhmä havaitsi korrelaation ulompien ja sisäkerrosten toiminnan välillä. Joten he päättivät selvittää, voisivatko he käyttää koneoppimista ennustaakseen toisensa. He kouluttivat keinotekoista hermoverkkoa kahdelle tietovirralle ja havaitsivat, että se voi ennustaa kalsiumionien aktiivisuutta - hermotoiminnan indikaattoria - hermosolupopulaatioissa ja yksittäisissä soluissa aivojen syvillä alueilla.

Optisten lähestymistapojen käyttäminen aivojen toiminnan mittaamiseen on tehokas tekniikka, mutta se edellyttää, että kohteen pää kiinnitetään mikroskoopin alle ja kallo pysyy auki, mikä tekee siitä epäkäytännöllistä lukea signaaleja realistisissa tilanteissa. Mahdollisuus ennustaa samat tiedot pelkästään pinnan sähköisten lukemien perusteella laajentaisi huomattavasti käytännöllisyyttä.

"Teknologiamme mahdollistaa pidempikestoisten kokeiden suorittamisen, joissa koehenkilö voi vapaasti liikkua ja suorittaa monimutkaisia ​​käyttäytymistehtäviä", sanoi Mehrdad Ramezani, toinen kirjoittajasta. paperi sisään Luonnon nanoteknologia tutkimuksesta. "Tämä voi tarjota kattavamman käsityksen hermotoiminnasta dynaamisissa, todellisissa skenaarioissa."

Tekniikka on kuitenkin vielä kaukana ihmiskäytöstä. Tällä hetkellä ryhmä on osoittanut vain kykynsä oppia korrelaatioita yksittäisissä hiirissä tallennettujen optisten ja sähköisten signaalien välillä. On epätodennäköistä, että tätä mallia voitaisiin käyttää ennustamaan syvää aivojen toimintaa eri hiiren pintasignaaleista, puhumattakaan ihmisestä.

Tämä tarkoittaa, että kaikkien yksilöiden olisi käytävä läpi melko invasiivinen tiedonkeruuprosessi, ennen kuin lähestymistapa toimisi. Kirjoittajat myöntävät, että on tehtävä enemmän löytääkseen korkeamman tason yhteyksiä optisten ja sähköisten tietojen välillä, mikä mahdollistaisi mallien yleistymisen yksilöiden välillä.

Mutta kun otetaan huomioon tekniikan nopeat parannukset, joita tarvitaan sekä optisten että sähköisten lukemien suorittamiseen aivoista, ei ehkä kestä kauaa, ennen kuin lähestymistapa tulee toteuttamiskelpoisemmaksi. Ja se voisi lopulta löytää paremman tasapainon uskollisuuden ja invasiivisuuden välillä kuin kilpailevat tekniikat.

Kuvaluotto: Ohut, läpinäkyvä, joustava aivoimplantti asettuu aivojen pinnalle, jotta se ei vahingoita sitä, mutta tekoälyn avulla se voi silti päätellä aktiivisuudesta syvällä pinnan alla. David Baillot / UC San Diego Jacobs School of Engineering

• SEO-pohjainen sisällön ja PR-jakelu. Vahvista jo tänään.
• PlatoData.Network Vertical Generatiivinen Ai. Vahvista itseäsi. Pääsy tästä.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Tietoa laajennettu. Pääsy tästä.
• PlatoESG. hiili, CleanTech, energia, ympäristö, Aurinko, Jätehuolto. Pääsy tästä.
• PlatonHealth. Biotekniikan ja kliinisten kokeiden älykkyys. Pääsy tästä.
• Lähde: https://singularityhub.com/2024/01/11/this-graphene-based-brain-implant-can-peer-deep-into-the-brain-from-its-surface/