Концепция протезирования, т.е. попытка замены недостающей части тела искусственным аналогом, существует уже очень давно. Первые упоминания о протезировании можно найти в записях, датируемых позднее 1500 года до н.э. И в этом нет ничего удивительного, поскольку простейшие формы протезирования действительно просты, а потому могли быть выполнены кустарно и в те далекие времена (вспомните пиратов с их крюками и деревянными ногами).

Однако протезирование не ограничено лишь внешне очевидными проблемами здоровья. Все мы знаем про искусственные суставы, сосуды, клапаны и т.д. Но даже эти аугментации ничто по сравнению с протезированием части мозга, ибо мозг — самый сложный орган нашего тела.

Сегодня мы с вами познакомимся с исследованием, в котором ученые из Токийского университета нашли способ заставить реальные нейроны работать в паре с искусственными. Какие технологии и методики были задействованы в разработке, насколько эффективна связь между синтетическим и биологическим, и какое применение сего открытия на практике? Об этом нам расскажет доклад ученых.

Основа исследования

Мозг человека регулярно сравнивают с компьютером и это сравнение вполне оправдано. Какие-либо заболевания или травмы мозга влияют непосредственно на структурные и функциональные свойства мозговых сетей и цепей, вызывая гибель клеток, потерю синапсов и потерю аксонов. Подобные процессы ухудшают возможности локальной обработки информации и обмена ею между удаленными цепями, нарушая процесс сегрегации и интеграции информации в мозге. Логично, что подобные проблемы необходимо решать.

Одни методы больше нацелены на восстановление — регенерация клеток, другие склоняются к замене — протезирование недостающих «магистралей». Регенеративные методики, разрабатываемые на данный момент, вполне успешно справляются с дефектами на небольших расстояниях. Однако, когда речь идет о потере связи между удаленными участками мозга, они бессильны ввиду сложности перепрограммирования и воссоздания нейронных схем.

Если же не выходит что-то восстановить, значит нужно это заменить. По словам ученых, за последние десятилетия был достигнут внушительный прогресс в реализации нейропротезирования, когда искусственные импульсные нейронные схемы локально способны получать и обрабатывать входные данные в режиме реального времени. При этом входные данные могут предоставляться как локально, так и удаленно; как с помощью электрической, так и с помощью оптогенетической стимуляции.

Вариантов методик в нейроморфной инженерии для создания импульсных нейронных сетей (SNN от spiking neural network) и искусственных синапсов существует достаточно много. Нейроиндуцированные SNN сильно отличаются от своих биологических прародителей, но отлично подходят для вычислений и разработки искусственного интеллекта. А вот нейромиметические SNN более успешно имитируют активность реальных нервных клеток и работают в ускоренном или биологическом (реальном) масштабе времени. Минус данного варианта SNN в том, что его можно воспроизвести программно, а вот в реальности он не работает. В противовес им имеются аппаратные SNN, которые работают в режиме реального времени, имеют низкое энергопотребление и являются встроенными. Такие характеристики являются самыми привлекательными для создания гибридной системы, т.е. для нейропротезирования.

Аппаратные средства СНН15–21 можно классифицировать на две группы: аналоговая реализация и цифровая реализация. Цифровая реализация имеет преимущество в том, что она настраивается и проще в обработке, несмотря на более высокое энергопотребление.

Это все великолепно, заявляют ученые, однако все эти системы SNN ничто, если они не могут работать в паре с реальными биологическими системами. Создать же соединение между искусственным и биологическим пока еще не удавалось.