Ta možganski vsadek na osnovi grafena lahko z njihove površine pokuka globoko v možgane

Ta možganski vsadek na osnovi grafena lahko z njihove površine pokuka globoko v možgane

Časovni žig: 11. januar 2024 2:45
Ta možganski vsadek na osnovi grafena lahko pokuka globoko v možgane iz svoje površinske podatkovne inteligence PlatoBlockchain. Navpično iskanje. Ai.

Iskanje načinov za zmanjšanje invazivnosti možganski vsadki bi lahko močno razširili svoje potencialne aplikacije. Nova naprava, preizkušena na miših, ki sedi na površini možganov - vendar lahko še vedno bere aktivnost globoko v njih - bi lahko vodila do varnejših in učinkovitejših načinov za branje nevronske aktivnosti.

Obstaja že vrsta tehnologij, ki nam omogočajo vpogled v notranje delovanje možganov, a vse imajo omejitve. Minimalno invazivni pristopi vključujejo funkcionalni MRI, kjer se MRI skener uporablja za slikanje sprememb krvnega pretoka v možganih in EEG, kjer se elektrode, nameščene na lasišču, uporabljajo za zajemanje možganskih električnih signalov.

Prvi zahteva, da pacient sedi v napravi MRI, drugi pa je preveč nenatančen za večino aplikacij. Pristop zlatega standarda vključuje vstavljanje elektrod globoko v možgansko tkivo za pridobitev odčitkov najvišje kakovosti. Toda to zahteva tvegan kirurški poseg, brazgotinjenje in neizogiben premik elektrod pa lahko sčasoma povzroči poslabšanje signala.

Drug pristop vključuje polaganje elektrod na površino možganov, kar je manj tvegano kot globoki možganski vsadki, vendar zagotavlja večjo natančnost kot neinvazivni pristopi. Toda običajno lahko te naprave berejo samo aktivnost nevronov v zunanjih plasteh možganov.

Zdaj so raziskovalci razvili tanek, prozoren površinski vsadek z elektrodami iz grafena, ki lahko berejo nevronsko aktivnost globoko v možganih. Pristop temelji na strojnem učenju za odkrivanje odnosov med signali v zunanjih plasteh in tistimi daleč pod površjem.

"S to tehnologijo širimo prostorski doseg nevronskih zapisov," je dejal Duygu Kuzum, profesor na UC San Diego, ki je vodil raziskavo. Sporočilo za javnost. "Čeprav se naš vsadek nahaja na površini možganov, njegova zasnova presega meje fizičnega zaznavanja, saj lahko sklepa o živčni aktivnosti iz globljih plasti."

Sama naprava je izdelana iz tankega polimernega traku, v katerega je vdelan gost niz drobnih grafenskih elektrod s premerom le 20 mikrometrov in povezanih z ultratankimi grafenskimi žicami na vezje. Krčenje grafenskih elektrod na to velikost je precejšen izziv, pravijo avtorji, saj dvigne njihovo impedanco in jih naredi manj občutljive. Temu so se izognili tako, da so uporabili posebno tehniko izdelave za nanos platinastih delcev na elektrode za povečanje pretoka elektronov.

Bistveno je, da so tako elektrode kot polimerni trak prozorni. Ko je ekipa vsadila napravo v miši, so raziskovalci lahko skozi vsadek usmerili lasersko svetlobo, da bi slikali celice globlje v možganih živali. To je omogočilo istočasno električno snemanje s površine in optično iz globljih predelov možganov.

V teh posnetkih je ekipa odkrila korelacijo med aktivnostjo v zunanjih in notranjih plasteh. Zato so se odločili preveriti, ali bi lahko uporabili strojno učenje za napovedovanje enega iz drugega. Usposabljali so umetno nevronsko mrežo na dveh podatkovnih tokovih in odkrili, da lahko napove aktivnost kalcijevih ionov – indikator nevronske aktivnosti – v populacijah nevronov in posameznih celic v globljih predelih možganov.

Uporaba optičnih pristopov za merjenje možganske aktivnosti je zmogljiva tehnika, vendar zahteva, da je glava subjekta fiksirana pod mikroskopom in da lobanja ostane odprta, zaradi česar je branje signalov v realističnih situacijah nepraktično. Možnost predvidevanja istih informacij, ki temeljijo izključno na površinskih električnih odčitkih, bi močno povečala praktičnost.

"Naša tehnologija omogoča izvajanje dolgotrajnejših poskusov, v katerih se subjekt prosto giblje in izvaja zapletene vedenjske naloge," je povedal Mehrdad Ramezani, soavtor papir v Naravna nanotehnologija o raziskavi. "To lahko zagotovi bolj celovito razumevanje nevronske aktivnosti v dinamičnih scenarijih resničnega sveta."

Čeprav je tehnologija še daleč od uporabe pri ljudeh. Trenutno je ekipa dokazala le sposobnost učenja korelacije med optičnimi in električnimi signali, zabeleženimi pri posameznih miših. Malo verjetno je, da bi ta model lahko uporabili za napovedovanje globoke možganske aktivnosti iz površinskih signalov v drugi miški, kaj šele pri osebi.

To pomeni, da bi morali vsi posamezniki opraviti dokaj invaziven postopek zbiranja podatkov, preden bi pristop deloval. Avtorji priznavajo, da je treba narediti več, da bi našli povezave na višji ravni med optičnimi in električnimi podatki, ki bi omogočile posploševanje modelov med posamezniki.

Toda glede na hitre izboljšave tehnologije, potrebne za izvajanje optičnih in električnih odčitkov iz možganov, morda ne bo dolgo, dokler pristop ne postane bolj izvedljiv. In končno bi lahko vzpostavil boljše ravnotežje med zvestobo in invazivnostjo kot konkurenčne tehnologije.

Avtorstvo slike: tanek, prozoren, upogljiv možganski vsadek sedi na površini možganov, da jih ne poškoduje, vendar lahko s pomočjo umetne inteligence še vedno sklepa na aktivnost globoko pod površino. David Baillot / UC San Diego Jacobs School of Engineering

Časovni žig:

Več od Središče singularnosti