Acest implant cerebral pe bază de grafen poate privi adânc în creier de la suprafața acestuia

Acest implant cerebral pe bază de grafen poate privi adânc în creier de la suprafața acestuia

Marca temporală: 11 ianuarie 2024 2:45
Acest implant cerebral pe bază de grafen poate cerceta adânc în creier de la suprafața sa PlatoBlockchain Data Intelligence. Căutare verticală. Ai.

Găsirea modalităților de reducere a invazivității implanturi cerebrale ar putea extinde foarte mult aplicațiile lor potențiale. Un nou dispozitiv testat pe șoareci, care se află pe suprafața creierului – dar poate încă citi activitatea în adâncime – ar putea duce la modalități mai sigure și mai eficiente de a citi activitatea neuronală.

Există deja o varietate de tehnologii care ne permit să privim în funcționarea interioară a creierului, dar toate vin cu limitări. Abordările minim invazive includ RMN funcțional, unde un scaner RMN este utilizat pentru a vizualiza modificările fluxului sanguin din creier și EEG, unde electrozii plasați pe scalp sunt utilizați pentru a capta semnalele electrice ale creierului.

Primul necesită totuși ca pacientul să stea într-un aparat RMN, iar cel de-al doilea este prea imprecis pentru majoritatea aplicațiilor. Abordarea standard de aur implică introducerea electrozilor adânc în țesutul cerebral pentru a obține citiri de cea mai înaltă calitate. Dar aceasta necesită o procedură chirurgicală riscantă, iar cicatricile și deplasarea inevitabilă a electrozilor pot duce la degradarea semnalului în timp.

O altă abordare implică așezarea electrozilor pe suprafața creierului, ceea ce este mai puțin riscant decât implanturile cerebrale profunde, dar oferă o precizie mai mare decât abordările non-invazive. Dar, de obicei, aceste dispozitive pot citi doar activitatea neuronilor din straturile exterioare ale creierului.

Acum, cercetătorii au dezvoltat un implant de suprafață subțire și transparent, cu electrozi fabricați din grafen, care pot citi activitatea neuronală adânc în creier. Abordarea se bazează pe învățarea automată pentru a descoperi relațiile dintre semnalele din straturile exterioare și cele aflate mult sub suprafață.

„Extindem raza spațială a înregistrărilor neuronale cu această tehnologie”, a spus Duygu Kuzum, profesor la UC San Diego, care a condus cercetarea, în un comunicat de presă. „Chiar dacă implantul nostru se află pe suprafața creierului, designul său depășește limitele percepției fizice, deoarece poate deduce activitatea neuronală din straturile mai profunde.”

Dispozitivul în sine este fabricat dintr-o bandă subțire de polimer încorporată cu o gamă densă de electrozi minusculi de grafen de doar 20 de micrometri și conectați prin fire de grafen ultra-subțiri la o placă de circuit. Reducerea electrozilor de grafen la această dimensiune este o provocare considerabilă, spun autorii, deoarece le crește impedanța și îi face mai puțin sensibili. Ei au rezolvat acest lucru folosind o tehnică de fabricație personalizată pentru a depune particule de platină pe electrozi pentru a stimula fluxul de electroni.

În mod crucial, atât electrozii, cât și banda de polimer sunt transparente. Când echipa a implantat dispozitivul la șoareci, cercetătorii au reușit să strălucească lumina laser prin implant pentru a imaginea celulele mai adânc în creierul animalelor. Acest lucru a făcut posibilă înregistrarea simultană electric de la suprafață și optic din regiunile mai profunde ale creierului.

În aceste înregistrări, echipa a descoperit o corelație între activitatea din straturile exterioare și cele interioare. Așadar, au decis să vadă dacă ar putea folosi machine learning pentru a prezice unul din celălalt. Ei au antrenat o rețea neuronală artificială pe cele două fluxuri de date și au descoperit că ar putea prezice activitatea ionilor de calciu - un indicator al activității neuronale - în populațiile de neuroni și celule individuale din regiunile mai profunde ale creierului.

Utilizarea abordărilor optice pentru măsurarea activității creierului este o tehnică puternică, dar necesită ca capul subiectului să fie fixat la microscop și ca craniul să rămână deschis, ceea ce îl face nepractic pentru citirea semnalelor în situații realiste. A fi capabil să prezică aceleași informații bazate exclusiv pe citirile electrice de suprafață ar extinde foarte mult caracterul practic.

„Tehnologia noastră face posibilă efectuarea de experimente de durată mai lungă în care subiectul este liber să se miște și să efectueze sarcini comportamentale complexe”, a spus Mehrdad Ramezani, co-primul autor al unui studiu. hârtie înăuntru Natură Nanotehnologia asupra cercetării. „Acest lucru poate oferi o înțelegere mai cuprinzătoare a activității neuronale în scenarii dinamice, din lumea reală.”

Cu toate acestea, tehnologia este încă departe de a fi folosită la oameni. În prezent, echipa a demonstrat doar capacitatea de a învăța corelațiile dintre semnalele optice și electrice înregistrate la șoareci individuali. Este puțin probabil ca acest model să poată fi folosit pentru a prezice activitatea profundă a creierului din semnalele de suprafață la un alt șoarece, darămite la o persoană.

Aceasta înseamnă că toți indivizii ar trebui să treacă printr-un proces destul de invaziv de colectare a datelor înainte ca abordarea să funcționeze. Autorii admit că trebuie făcut mai mult pentru a găsi conexiuni de nivel mai înalt între datele optice și electrice, care ar permite modelelor să se generalizeze între indivizi.

Dar având în vedere îmbunătățirile rapide ale tehnologiei necesare pentru a efectua citiri atât optice, cât și electrice din creier, s-ar putea să nu treacă mult până când abordarea devine mai fezabilă. Și în cele din urmă ar putea atinge un echilibru mai bun între fidelitate și invazivitate decât tehnologiile concurente.

Credit imagine: Un implant cerebral subțire, transparent și flexibil se află pe suprafața creierului pentru a evita deteriorarea acestuia, dar cu ajutorul inteligenței artificiale, poate încă deduce activitatea adânc sub suprafață. David Baillot/UC San Diego Jacobs School of Engineering

Timestamp-ul:

Mai mult de la Singularity Hub