Исследователям удалось успешно создать искусственные нейроны, которые почти идентично реагируют на биологические.
Хорошо известные заболевания и состояния здоровья, такие как болезнь Альцгеймера, сердечная недостаточность или апноэ во сне, могут показаться совершенно не связанными, но на самом деле они имеют одну общую черту – они возникают из-за проблем с нейронами . Повреждение нейронов и / или нервных цепей является серьезной проблемой, которая связана с множеством негативных последствий для здоровья. Таким образом, исследования возможных стратегий восстановления нейронов или потенциальных путей замены поврежденных нейронов находятся на подъеме.
Биоэлектронная медицина является относительно новой областью медицины, которая «имеет дело с электронным контролем физиологической функции, особенно применительно к медицине для компенсации дефектов нервной системы». Основной компонент нервной системы, нейроны, получают и передают информацию с помощью электрических сигналов. Передача информации через нервные импульсы – сложный процесс, который включает в себя контролируемое возбуждение и торможение ионных каналов вдоль нейрона. Ученые в области биоэлектронной медицины работают над созданием «нейроморфных микросхем», которые способны обрабатывать сигналы от нервов и реагировать так же, как биологический нейрон.
Тем не менее, успешное развитие искусственных нейронов оказалось сложной задачей, так как трудно предсказать, как биологические нейроны реагируют на различные стимулы. Но недавно исследователи из Университета Бата совершили прорыв в своих попытках создать искусственные нейроны. В своем исследовании, опубликованном в Nature Communicationsисследователи работали над созданием модели «твердотельного нейрона», которая могла бы точно копировать активность биологического нейрона. Они оценили параметры для своей модели и вывели уравнения, которые представляли бы «внутриклеточные токи и мембранные напряжения» для их аналогового твердотельного нейрона. Кроме того, используя ранее документированные электрофизиологические записи, они смогли оценить параметры для отдельных ионных каналов. Это позволило им «успешно перенести полную динамику нейронов гиппокампа и дыхания» на кремниевый чип.
В целом, исследователи смогли успешно разработать твердотельные нейроны, которые показали ответы, которые были почти такими же, как биологические нейроны, при оценке с различными инъекциями тока. Исследователи приписывают свое успешное достижение трем особенностям своего подхода. Во-первых, они смогли избежать субъективных критериев, установленных для их модели, используя процесс «ассимиляции данных», который позволял оценивать параметры как автоматизированный процесс. Во-вторых, исследователи смогли вывести «физическую модель аппаратного обеспечения» для своей модели твердотельных нейронов и смогли продемонстрировать, что аппаратное обеспечение может успешно интегрировать информацию из биологических нейронов. Третий, исследователи отмечают, что преимущество их подхода заключается в том, что твердотельная модель нейрона является универсальной в том смысле, что она может принимать различные свойства нейронов, например, такие как различные типы ионных каналов. Это позволяет модели твердотельных нейронов «описывать сложные нейроны млекопитающих».
Исследователи смогли разработать методологию, которая способна передавать нейронную информацию из биологического нейрона в твердотельную модель нейрона, а затем из твердотельной модели нейрона в кремниевый чип. Другим замечательным достижением, которого они смогли достичь, является то, что искусственные нейроны, которые они смогли создать, требуют только «одной миллиардной мощности микропроцессора». Исследователи пришли к выводу, что эти результаты «наиболее актуальны для биоэлектронной медицины, где необходимы биоимплантаты малой мощности, которые адаптируются к физиологической обратной связи в реальном времени, и методы лечения хронических заболеваний, основанные на восстановлении пораженных контуров центральной нервной системы».