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科学家利用微米级机器人实现体外脑神经操控,脑科学迎来新突破

科学家们使用专门制造的微型机器人作为媒介,通过构建复杂而精确的神经网络模型,在体外构造人工神经网络平台,实现高可再现性、形态和功能复杂的神经网络,这将为AI、脑工程等基础性研究提供重要实验依据。

(图片来源:Algorithm-X Lab)

(图片来源:Algorithm-X Lab)

钛媒体9月26日消息,韩国脑科学研究所和大邱庆北科技大学(DGIST)科研团队发布最新研究成果,他们设计并构建了3D电磁驱动的微米级微型机器人,将小鼠胚胎的颅脑神经细胞附着在其表面,通过体外连接方式,在显微镜下精准移动并控制神经细胞,建立针对基础脑科学领域的人工神经网络平台,实现人类通过体外形式利用机器人操控脑神经网络的梦想。

据悉,该研究成果于今晨发表在顶级科学期刊《科学进展》(Science Advances)杂志上。

本论文通讯作者,韩国大邱庆北科技大学(DGIST)的Hongsoo Choi(音译“崔宏秀”)教授告诉钛媒体App,在脑科学研究领域,在体外实现具有高可再现性,形态和功能复杂的神经网络是诸如人工智能和脑工程等各种基础研究的重要研究课题。

“这项研究中,通过使用专门制造的微型机器人作为媒介,开发了一个将神经细胞运输到指定位置的平台。 通过这种方式,可以构建复杂而精确的神经网络模型,同时将细胞损伤降至最低。另外,通过在以这种方式实现的神经网络模型中测量由神经细胞发出的生理信号来验证神经网络连接的形成。”崔宏秀说。

就在不久前的8月29日,埃隆·马斯克(Elon Musk)联合创办的Neuralink公司公布脑机接口(BCI)技术新进展:利用最新发布的手术机器人V2,类似“缝纫机”的效果,将约为一枚硬币大小的脑机接口设备Link V0.9植入到实验猪的大脑,实现电波反馈,引发广泛争议。

实际上,Neuralink公布技术进展,更多属于脑机接口(Brain Machine Interface)领域,这只是脑科学技术的其中一个领域。

脑科学被叫做认知科学,也可称之为神经科学,这是一种探索大脑是如何工作的科学技术。脑科学研究大致可以分为以下三个领域:脑疾病防治研究、脑机接口研究和类脑智能研究。

而崔宏秀团队发表的这篇论文,更多是在类脑智能研究中人工神经网络 (Artificial neural network)领域的新技术成果。

“与马斯克的Neuralink是不同的研究领域,很难直接去比较。”崔宏秀对钛媒体App表示。

根据论文所述,在实验开始之前,科研团队发现,市面上没有对电磁驱动的微型机器人与(人脑)神经是否可以连接进行相关试验研究,且大家对这类型研究抱有很高的兴趣,这让团队找到了新的研究方向,促成了该论文的发布。

崔宏秀教授对钛媒体App表示,尽管有了研究方向,但这一实验研究过程是复杂且具有挑战的。

首先,科研团队使用基于激光的超精密加工设备,制造出由外部磁场驱动和控制的微米级机器人。

据悉,这一微型机器人高27μm,宽5μm,深2μm,顶部具有纵向微槽,且内置可量突信号传输的HD-MEA(离体微电极阵列)芯片,侧面还有翻转指标器(A rollover indicator),以识别微型机器人“排列矩阵”的正确排列顺序。
微型机器人的制造过程示意图(来源:论文)

微型机器人的制造过程示意图(来源:论文)

第二步,科研人员培养从小鼠胚胎的大脑中提取的神经细胞,使其附着在所制造的机器人矩阵的表面,观察神经突(也称为轴突和树突)和神经元细胞体(体细胞)的长出情况,看大小是否易于控制。

第三步,科研人员将微型机器人上的这些神经突引导至其逐渐倾斜的末端,从而将它们缓和到周围的基底上,表征在类似玻璃基板。在玻璃表面上实现500x500μm的神经簇阵列。经过长时间的实验与培育,最终细胞成功长到大约40μm左右。

第四步,通过电荷耦合装置,科研人员在半球形八个电磁线圈中完成叠加磁场部署环境。

最后一步,通过层层挑战,在显微镜下,科研人员刺激并操纵神经簇(ANC)阵列。发现在体外环境下,神经细胞可以最快10秒内到达所需位置,并在1分钟内实现与机器的通信连接,且微型机器人的控制精度在几十μm级别(误差范围约为10%)。

通过这五个步骤,科研人员将所需数量的颅脑神经细胞递送到指定位置,从而展示了颅脑神经网络的可能性。

这一研究显示出,脑神经网络是可以在体外与机器人之间进行连接,人类可以通过微型机器人实现体外脑神经的精准操控,将未知的操纵潜力被激发出来。

科研团队在论文中表示,新技术以高度可重复的方式提供了自然而简单的连接环境,利用小鼠胚胎的脑神经细胞,结合脑科学+机器人,通过目标位置的培育和成长,最终精确实现神经连接和调节神经突触。

崔宏秀教授认为,这项研究的核心是开发基于基础脑科学领域的人工神经网络平台,整个实验过程更多是在检验这一平台是否顺利连接。

当被问及这一研究是否具有局限性时,崔宏秀教授对钛媒体App表示,由于使用的MEA芯片性能不是十分先进,因此在测量信号传输的时候,更多是在2D神经网络环境中,与更复杂的脑组织3D结构数据并不完全一致。未来,科研团队将对3D神经网络的构造、3D神经网络下测量的神经传输信号进行相关实验和研究。

崔宏秀教授表示,未来他们依然会对人工神经网络平台进行深入研究。

“我们希望这项研究成果,为先进的人工神经网络提供可控的体外模型潜在平台。特别是在帕金森氏病和强迫症患者中,利用该技术可以更快做出治疗性干预措施,从而帮助他们缓解伤痛。”科研团队在论文中这样表示。

崔宏秀教授强调,在体外构造神经网络是一项重要的研究任务,可以用作各种基础性研究(如人工智能和脑工程)的平台。这是实现脑科学技术的终极目标——“模拟大脑”(具有像人一样智慧的机器)前的重要步骤。(本文首发钛媒体App,作者 | 林志佳,编辑 | 赵宇航)

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