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与在斯坦福制定的生活细胞一起使用的人工突触

时间:2022-02-13 11:58:04来源:

2017年,斯坦福大学研究人员提出了一种模仿大脑有效和低能量的神经学习过程的新设备。它是一个突触的人工版本 - 神经递质在神经元之间沟通的差距 - 由有机材料制成。2019年,研究人员将它们的九个人工突触组合在一起,表明它们可以同时编程以模仿大脑的并行操作。

现在,在6月15日的一篇文章中,他们已经测试了他们的人工突触的第一个生物冬小版本,并证明它可以与活细胞通信。从该设备源的未来技术可以通过直接响应来自大脑的化学信号来起作​​用。该研究是与Istituto Italialo di Tecnologia(IIT IIT IIT)的研究人员合作进行的,在意大利和Eindhoven技术大学(荷兰)。

“本文真正突出了我们在能够与生活互动的材料的独特优势,”斯坦福和纸上的共同高级作者,材料科学与工程教授Alberto Salleo说。“细胞很幸福坐在软聚合物上。但兼容性更深:这些材料与同一分子神经元一起使用。“

虽然其他脑集成装置需要电信号来检测和处理大脑的消息,但是通过电化学发生这种设备和生物电池之间的通信 - 虽然材料只是来自其邻居的另一个神经元接收消息。

神经元如何学习

生物冬小人的人工突触由两个软聚合物电极组成,通过填充有电解质溶液的沟槽分离 - 该突触裂缝的一部分分离在大脑中的沟通神经元分离。将活细胞置于一个电极顶部时,这些细胞释放的神经递质可以与该电极反应以产生离子。这些离子在沟槽穿过沟槽到第二电极并调节该电极的导电状态。其中一些更改保存,模拟了本质上发生的学习过程。

“在生物突触中,基本上一切都是通过突触交界处的化学相互作用来控制的。每当细胞相互沟通时,他们正在使用化学,“斯坦福和纸上的共同领导作者的研究生斯科特凯恩说。“能够与大脑的天然化学互动给出了该装置的效用。”

2017年照片Alberto Salleo,材料科学与工程副教授,以及研究生斯科特·凯特,表征了先前人工突触设计的电化学特性。他们最新的人工突触是一种与活细胞集成的生物喂布装置。

这种过程模仿生物突触中看到的相同类型的学习,这在能量方面非常有效,因为计算和存储器存储在一个动作中发生。在更传统的计算机系统中,首先处理数据,然后稍后移动到存储。

为了测试其设备,研究人员使用释放神经递质多巴胺的大鼠神经内分泌细胞。在他们耗尽他们的实验之前,他们不确定多巴胺如何与其材料相互作用 - 但它们在第一反应时看到其装置状态的永久性变化。

“我们知道反应是不可逆转的,所以它有意义,它会导致装置的导电状态永久变化,”凯恩说。“但是,难以知道我们是否达到了我们在纸上预测的结果,直到我们看到它发生在实验室中。那是我们意识到潜在的潜在突触的长期学习过程。“

第一步

这种生物中的设计是在此类早期阶段,目前研究的主要重点只是使其工作。

“这是一个示威性,这种通信融合化学和电力是可能的,”Salleo说。“你可以说这是迈向脑机界面的第一步,但这是一个微小的,微小的第一步。”

既然研究人员已经成功测试了他们的设计,他们正在找出未来研究的最佳路径,这可能包括脑激发电脑,脑机接口,医疗设备或神经科学新研究工具的工作。他们已经致力于如何在更复杂的生物环境中更好地使设备功能更好,这些生物设置含有不同类型的细胞和神经递质。

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参考:“具有神经递质介导的生物冬次突触的塑性”,斯科特T. Keene,Claudia Lubrano,Setareh Kazemzadeh,Armantas Melianas,Yaakov Tuchman,Giuseppina Polino,Paola Scognamiglio,LucioCinà,Alberto Salleo,Yoeri Van de Burgt和Francesca Santoro,6月15日2020,自然材料.DOI:
10.1038 / s41563-020-0703-y

额外的斯坦福共同作者包括Marantas Melianas,材料科学与工程的博士后研究员,以及材料科学与工程研究生。Istituto Italiano di Tecnologia和Universitàdi napoli Federico II的Claudia Lubrano是本文的共同主导作者。Yoeri Van de Burgt eindhoven Technology of Istituto Italiano di Tecnologia的Francesca Santoro是共同高级作者。本文的其他共同作者包括来自Istituto Italiano di Tecnologia(意大利),埃因霍温理工大学(荷兰和CICCI研究(意大利)的研究人员。Salleo是斯坦福Bio-X和吴尖神经科学研究所的成员,以及Precourt能源研究所的联盟。

该研究由国家科学基金会,半导体研究公司,斯坦福毕业生奖学金,Knut和Alice Wallenberg基金会的斯坦福和欧盟Horizo​​ n 2020研究和创新计划提供资金。

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