Содержание
Электронный микроскоп позволил получить полное 3D-изображение мозга дрозофилы
Ученые из США и Великобритании впервые получили полное трехмерное изображение головного мозга взрослой дрозофилы с помощью просвечивающей электронной микроскопии. Это самое подробное на сегодняшний день изображение мозга насекомого. В результате исследования удалось описать все синаптические связи между нейронами головного мозга, а также описать неизвестный ранее тип клеток. Все полученные данные были опубликованы в открытом доступе и могут использоваться научным сообществом, пишут ученые в Cell.
Мозг фруктовой дрозофилы (Drosophila melanogaster) чаще других используется для исследования связей между нейронами, обучением и поведенческими реакциями. Как правило, для изучения трехмерной структуры нейронных связей в головном мозге применяются флуоресцентные белки или рентгеновская микротомография. Также нередко для исследования синаптических связей используют и электронную микроскопию, однако из-за сложной пробоподготовки и необходимости отдельно получать изображения большого количества отдельных срезов, исследовать таким образом крупные объемные изображения отдельных участков нейрональных цепочек (и уж тем более получать коннектом полностью) не удавалось.
Сделать эту задачу выполнимой и впервые получить с помощью просвечивающей электронной микроскопии полное трехмерное изображение головного мозга взрослой дрозофилы, содержащего около 100 тысяч нейронов, удалось группе исследователей из США и Великобритании под руководством Дэйви Бока (Davi Bock) из Медицинского института имени Говарда Хьюза.
Для этого сначала мозг дрозофилы обрабатывался с помощью тяжелых металлов, которые позволяли визуализировать клеточные мембраны. Затем из обработанных препаратов получали отдельные срезы толщиной около 40 нанометров, после чего каждый срез помещался на металлическую решетку и анализировался с помощью просвечивающего электронного микроскопа. Изображения каждого среза были получены с помощью специально спроектированного набора высокоскоростных камер. Скорость записи составляла 30 кадров в секунду (для сравнения, частота кадров у обычного просвечивающего микроскопа — около одного в секунду). Все полученные изображения после этого ориентировались нужным образом и соединялись в единую трехмерную мозаику.
Изображение одного среза (его размер составлял примерно 350 на 750 микрометров) можно было получить всего за 7 минут. Примерно 10 минут уходило на смену образца. Съемка и замена срезов происходили в автоматическом режиме. Всего таким образом было проанализировано более 7 тысяч срезов, в результате чего был получен примерно 21 миллион изображений общим объемом около 106 терабайт. После этого изображения всех срезов соединялись в единую трехмерную картину, в которой затем были визуализированы все синаптические связи, что позволило составить модель полного коннектома мозга дрозофилы.
Разрешение полученных микрофотографий достигало 1 нанометра. По словам ученых, это трехмерное изображение мозга дрозофилы — самое точное из полученных на данный момент. С помощью него удалось исследовать синаптические соединения всех нейронов в голове насекомого. При анализе полученных результатов ученые в первую очередь сфокусировались на тех нейронные цепях, которые проходили через грибовидное тело — участок мозга дрозофилы, в который поступает вся информация от внешних анализаторов.
Например, таким образом удалось идентифицировать все известные клетки Кеньона, а также обнаружить неописанный ранее новый тип клеток, которые располагаются вокруг дендритов клеток Кеньона и выполняют вспомогательные функции.
Все полученные данные и программы, написанные для их анализа авторы работы выложили в открытый доступ, так что теперь ими могут пользоваться для своих исследований и другие ученые. Исследователи надеются, что эти данные позволят сильно ускорить изучение головного мозга дрозофилы и понять, как и по каким путям происходит передача сигналов при поведенческой активности насекомого.
Для исследования карты нейрональных связей в мозге дрозофилы используются и другие методы. Например, впервые полную модель коннектома ученым удалось построить с помощью модифицированного метода рентгеновской кристаллографии. Также для этих целей ученые предлагали использовать методы, основанные на искусственном интеллекте, с помощью которых, например, был построен атлас нейронной активности мозга дрозофилы, связывающий поведение и двигательную активность насекомых с работой отдельных групп нейронов.
Александр Дубов
Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.
Вместо мозга – электронный гаджет / Наука / Независимая газета
Тэги: электронные гаджеты, техническая реальность, интернет, мозг, физиология, анатомия
Человек с детства приспосабливается к тому стилю интерактивности, который ему предлагают электронные гаджеты. Фото автора
Мозг, возможно самый сложный объект в нашей Вселенной, оказывается и самым чувствительным, самым тонко настраиваемым и самым… непредсказуемым. На мозг, на его работу, физиологию, даже на анатомию действует буквально все, самые неожиданные факторы, на которые и не подумаешь никогда.
Ровно год назад, например, появилось сообщение, что доктор Симона Кюн из Института Макса Планка (ФРГ) зафиксировала малый размер так называемого полосатого тела мозга у людей, смотрящих порно. Эта часть мозга включена в систему награды (она обрабатывает информацию о награде и мотивированном поведении).
Открытие было сделано после анализа мозга 64 здоровых мужчин 21–45 лет. Ученые оценивали корреляцию между объемом мозга, его реакцией на предъявление «веселых» картинок и то, как часто мужчины смотрели их. Так были выявлены явные различия в мозге у мужчин, регулярно смотревших порно, и мужчин, воздерживавшихся от этого. Чем больше мужчина смотрел порно, тем меньше было его полосатое тело мозга.
Что поделаешь… Издержки культурной эволюции. Недаром отец психоанализа Зигмунд Фрейд говорил: «Анатомия – это судьба». Но сегодня мы все находимся на том витке этой спирали культурной эволюции, когда уже сами можем влиять на свою судьбу, или, по-другому – на анатомию. Впрочем, влияние это происходит зачастую помимо нашей воли. И влияет на нас созданная нами же техническая реальность.
Некоторые эксперты ставят вопрос еще более радикально. Доктор технических наук, профессор Борис Кудрин, например, уверенно заявляет: «Совершенно однозначно, что техническая реальность умнеет и вытесняет нас отовсюду, откуда только может.
.. После проигрыша чемпиона мира Гарри Каспарова шахматной программе Deep Blue (11 мая 1997 года, матч состоял из шести партий. – «НГ-наука») дискуссии о том, может ли машина мыслить, потеряли всякую актуальность. Точнее, впрочем, будет сказать так: машина, конечно, пока не может мыслить, но ее интеллект по многим параметрам – быстрота реакции, быстрота счета, возможность принятия решений в неопределенных ситуациях – безусловно, выше, чем у человека».
В итоге профессор Кудрин приходит к выводу, что это именно техническая реальность диктует условия, по которым отныне идет наше, представителей вида Homo sapience, развитие. «Человек есть животное, осознавшее возможности искусственного», – подчеркивает Борис Кудрин.
Действительно, сейчас все чаще возникают дискуссии… может ли человек мыслить? По крайней мере может ли он мыслить самостоятельно, осознанно? Парадоксальность такой постановки проблемы только кажущаяся на первый взгляд.
Телеканал Euronews сообщил недавно: «Оказывается, не только устройства приспосабливаются к потребностям человека, но и человек приспосабливается к тому стилю интерактивности, который ему предлагают электронные гаджеты.
Это выяснилось в результате масштабного исследования, которое провели специалисты из Цюрихского университета».
Швейцарские исследователи изучали активность отдельных нейронов и зон головного мозга, которые участвуют в таких уже обыденных манипуляциях, как набор текста с помощью клавиатуры мобильного телефона или планшета. Выяснилось, что современные touch-screen вызывают повышенную активность нейронов в отличие от тех мобильных телефонов, у которых используются кнопочные клавиатуры прежнего стиля.
Euronews приводит слова одного из исследователей. «Обладатели смартфонов используют другие отделы головного мозга и используют их иначе, чем те, кто сохранил привычку набирать на клавиатуре мобильных предыдущего поколения, – говорит Арко Гош. – Связи, которые устанавливаются между кончиками пальцев и нейронами, оказываются более глубокими, а результат, с нашей точки зрения, выглядит так: возникают иные привычки работы не только с текстами, но и с информацией в принципе».
В настоящее время в мире имеется не менее 2 млрд смартфонов, что, как утверждает Арко Гош, говорит о том, что интеллектуальные навыки Homo sapience стоят на пороге крупных изменений.
Сегодня человек не пользуется технологиями – он живет ими. Со всеми вытекающими отсюда последствиями. Технологическая одержимость порой поддается описанию только в жанре записи в истории болезни…
В 2012 году Агентство Би-би-си сообщило, что группа ученых из Академии наук Китая установила: в головном мозгу людей, страдающих зависимостью от Интернета, происходят такие же изменения, как у тех, кто пристрастился к алкоголю и наркотикам. Установлено это было с помощью магнитно-резонансной томографии (МРТ) головного мозга 35 человек в возрасте от 14 до 21 года. У 17 из них была выявлена интернет-зависимость: эти люди положительно ответили на вопрос: «Предпринимали ли вы неоднократные и безуспешные попытки контролировать свое пользование Интернетом, сокращать его или вовсе прекратить?»
По итогам сканирования мозга этих пациентов и сравнения результатов с томографией здоровых людей были обнаружены явные перемены в работе белого вещества.
В частности, нарушения механизмов работы нервных тканей, отвечающих за эмоции, принятие решений и самоконтроль.
«Результаты нашей работы показывают, что интернет-зависимость может иметь такие же психологические и нервные механизмы, как при зависимостях от веществ или расстройствах контроля над побуждениями», – отмечал глава исследовательской группы Хао Лэй в журнале PloS ONE. По словам профессора Гюнтера Шумана из лондонского Кингс-Колледжа, похожие процессы ранее были выявлены в головном мозге людей, которые страдают зависимостью от видеоигр.
А вот результаты совсем свежего исследования.
Специалисты Университета Сассекса выяснили, что одновременное использование смартфонов, ноутбуков, планшетов и других гаджетов меняет саму структуру мозга. У тех, кто злоупотребляет многозадачностью, снижается плотность серого вещества.
Обследование с помощью МРТ 75 взрослых людей показало, что те из них, кто имеет привычку одновременно пользоваться несколькими медийными устройствами (компьютеры, смартфоны, телевизоры, а также бумажные СМИ), обладают менее плотным серым веществом в передней поясной коре – области мозга, отвечающей за когнитивные (познавательные) функции и контроль над эмоциями.
Результаты этой работы опубликованы также в журнале PLoS ONE.
Таким образом, «размягчение мозга» – это, оказывается, не просто бытовая метафора на грани ругательства. Человек ничего не может выдумать принципиально нового, чего бы уже не было заложено потенциально в его природе.
И, патологическая иногда, зависимость человека от гаджетов – это, возможно, лишь подсознательная реакция нашего мозга на потенциальную угрозу оказаться отключенным от информационных потоков (сенсорная депривация). Ведь еще в 2009 году было установлено психологами, что 15 минут пребывания в сенсорной депривации (то есть при полном отсутствии внешних раздражителей) достаточно для того, чтобы у людей начались галлюцинации. Результаты этих экспериментов публиковались в Journal of Nervous and Mental Disease («Журнал нервных и психических расстройств»).
Похоже, что человек как биологический вид попал в некое подобие замкнутого порочного круга. Иллюзию спасения из этой дурной самоповторяющейся бесконечной зависимости от созданной им самим же второй природы – техники и технологий человек ищет… в технике и технологиях.
Et cetera, et cetera…
В эксперименте ученых из Thrill Laboratory и колледжа Голдсмитс, о котором пишет английская Daily Mail, приняли участие более 100 человек. Одна группа добровольцев смотрела анимационный фильм в стереоформате 3D, а другая – в 2D. До и после просмотра участники выполнили когнитивные тесты, предназначенные для оценки памяти, времени реакции и когнитивных функций. В итоге достоверно было подтверждено, что скорость когнитивной переработки информации среди добровольцев, смотревших фильм в 3D, выросла на 23%, а время реакции снизилось на 11%. Специалисты отмечают: улучшения весьма существенны. По предположению ученых, 3D-фильмы способны предотвратить возникновение когнитивных нарушений.
И опять здесь не обошлось без МРТ-сканирования мозга непосредственно во время просмотра фильма. У участников, смотревших 3D-фильм, активность мозга оказалась выше. Эти добровольцы были на 7% сильнее увлечены процессом просмотра. Судя по всему, просмотр 3D-фильмов очень похож на процесс наблюдения за событиями реальной жизни…
В общем, загадка 170 млрд клеток, из которых 86 млрд – нейроны, находящихся у нас между ушей, интригует посильнее, чем сакраментальное «Есть ли жизнь на Марсе?».
Но, быть может, самая главная интрига в том, что неизвестно, кто кого приручил: мы мозг или мозг нас.
Внедрение электроники в мозг
Хирург. 2016 авг; 14(4): 213–218.
doi: 10.1016/j.surge.2016.03.003
Информация об авторе Примечания к статье Информация об авторских правах и лицензиях Отказ от ответственности
Существует расширяющийся интерфейс между электронной инженерией и нейрохирургией. Быстрый прогресс в области микроэлектроники и материаловедения, обусловленный в основном потребительским спросом, вдохновляет и ускоряет разработку нового поколения диагностических, терапевтических и протезных устройств для имплантации в нервную систему. В этой статье рассматриваются некоторые фундаментальные научные данные, лежащие в основе их разработки, и описываются некоторые возможности и проблемы их использования в нейрохирургии.
Ключевые слова: Нейрохирургия, Электроника, Микроэлектромеханическая система, Сенсор
Чарльз Бэббидж изобрел первые механические вычислительные устройства в 1820-х годах.
1 Сегодняшние компьютеры имеют преимущественно микроэлектронную основу, и их производительность, эффективность и доступность продолжают быстро и предсказуемо улучшаться 2 , 3 (см. A). К 1980-м годам это позволило разработать портативных электронных устройства. Теперь еще меньшие по размеру и более энергоэффективные микроэлектронные устройства позволяют перейти от портативных к носимым имплантируемый . В тандеме с улучшением понимания нейробиотических интерфейсов и вычислительных механизмов мозга такие достижения открывают новые способы инвазивного мониторинга, взаимодействия и вмешательства в нервные системы.
Открыть в отдельном окне
(a) Тенденции, показывающие быстрое и постоянное увеличение вычислительной мощности и уменьшение размеров микрочипов в последние десятилетия (на основе данных из ссылок 2 , 3 ). (b) Составные части архетипической микроэлектромеханической системы.
Микроэлектромеханические системы (МЭМС) сочетают в себе миниатюрные механические и электромеханические элементы. 4 Их физические размеры варьируются от нескольких миллиметров до значительно меньше одного микрона. Функциональные элементы MEMS показаны на B. Компоненты преобразования MEMS (микросенсоры и микроприводы) преобразуют энергию из одной формы в другую и имеют особое значение в биомедицинских приложениях. В настоящее время существует широкий спектр микродатчиков, в том числе те, которые измеряют температуру, давление, магнитные поля, излучение, импеданс, силы инерции и различные химические соединения. К микроприводам относятся инструменты, способные абляции тканей (например, с использованием тепла, света или ультразвука), и инструменты для контролируемой доставки биологически активных молекул (таких как химиотерапия или нейротрансмиттеры). Другие включают микроклапаны для управления потоком жидкости, оптические переключатели для модуляции или перенаправления света и микрорезонаторы.
Методы производства, используемые для МЭМС, аналогичны методам, используемым для серийного производства в промышленности интегральных схем. Как только производство достигает масштаба, это служит для снижения производственных затрат и повышения надежности и функциональности. MEMS (и их наноразмерный эквивалент, NEMS) позволяют разрабатывать полные системы на кристалле: датчики собирают информацию, которая обрабатывается локально и используется для управления исполнительными механизмами, которые изменяют аспекты окружающей среды. В имплантированном in vivo , эта модель имеет множество потенциальных применений.
Полезно отметить, что сама нервная система управляется электронными сигналами: ионы в растворе перемещаются по связанным с мембраной каналам в нейронах, в то время как электроны движутся внутри твердотельных решеток микроэлектронных полупроводников. Таким образом, гибридизация двух систем для создания нейробионического интерфейса является логичным предложением, хотя и сопряженным с многочисленными биологическими и инженерными проблемами. Гибридные системы не только предлагают новые способы мониторинга и вмешательства, но и могут связывать нейроны с протезами-эффекторами; тем самым предлагая средства восстановления функции, обходя область повреждения нервной системы. Это устраняет очень ограниченную способность нервной системы восстанавливаться или реорганизовываться и, наконец, может позволить нейрохирургам смягчить первичная черепно-мозговая травма. В этой статье описываются некоторые проблемы и возможности МЭМС, имплантированных в ЦНС.
ЦНС — это неумолимая среда, в которую нельзя вмешиваться вообще, не говоря уже об имплантации электрических устройств. Сложная нейроанатомия в относительно небольшом масштабе, заметная васкуляризация и заметная хрупкость — все это проблемы при имплантации. Помимо этих практических хирургических соображений, фундаментальной проблемой для всех бионических систем является интерфейс между живой тканью и имплантированным материалом. 5 Реакция хозяина на имплантацию инородного тела обычно приводит к инкапсуляции. В головном мозге это принимает форму глиоза, что приводит к изоляции электрода или имплантированного компонента. 6 В идеале имплантированные системы должны индуцировать минимальную реакцию на инородное тело, обеспечивая близкое, долгосрочное взаимодействие со специфическими клетками (или даже субклеточными компонентами). Эти проблемы отбросили обширные исследования в области материаловедения и электротехники, направленные на создание симпатического взаимодействия и долгосрочной функциональной связи между нейронами и микроэлектронными системами.
Для нейропротезных устройств также требуется интерфейс с вычислительным аппаратом мозга. Это огромный вызов. Человеческий мозг содержит ∼86 миллиардов нейронов, каждый из которых имеет ∼7000 синапсов, совместно выполняющих ∼12 × 10 15 вычислений в секунду. a Различные типы нейротрансмиттеров, переменное влияние глиальных клеток и динамическая ультраструктура еще больше усложняют ситуацию. Более того, нейронная организация и связность развиваются во время развития, старения и в ответ на патологию.
Хотя электронная передача сигналов занимает центральное место в обеих областях, остаются фундаментальные различия в вычислительной стратегии. 7 Большинство микроэлектронных платформ работают в последовательном, жестком и отказоустойчивом режиме. Напротив, нервные системы состоят из динамических взаимосвязанных нейронов с присущей им отказоустойчивостью (см. Ресурсы).
Открыть в отдельном окне
Сравнение компонентов и методов работы нервной системы и компьютеров на основе кремния (воспроизведено из [7]).
Помимо этих биологических и инженерных проблем, существуют этические соображения при вмешательстве в мозг. Его сложность в сочетании с его значением в человеческом существовании требует веских оправданий для такого рода вмешательств. Сохранение автономии и защита конфиденциальности являются ключевыми и напрямую связаны с поддержанием доверия во время разработки и внедрения новых нейротехнологий. 8
Внутрикортикальная имплантация электродов или любых компонентов МЭМС является высокоинвазивной. Существует неизбежное повреждение паренхимы вместе с риском кровотечения, инфекции или судорог. Инородные тела вызывают активацию и миграцию микроглии и астроцитов. Реактивный глиоз вокруг электродов препятствует электрической проводимости, а также вызывает локальную гибель нейронов. Улучшение нашего понимания абиотического: биотического интерфейса является ключевым. Большая часть фундаментальной научной работы в этой области связана с попытками гибридизации микроэлектроники с простыми нейронными сетями 9.0023 in vitro ; прагматичная среда, в которой можно оттачивать технологии. Одной из основных задач является создание долговременной симпатической связи между ключевыми компонентами обработки нейронов (ионными каналами) и электронными компонентами (электродами и транзисторами). Несколько групп решают эту задачу, пытаясь получить топографический контроль над нейроном или нейритом (в среде, способствующей долгосрочному выживанию) и используя это для управления его взаимодействием с электродами. 9 , 10 , 11 , 12 , 13 , 14
Тестируемые методы с применением года. Использование . С. СПАРТИКА СВЯЗАЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СПАСИТАЦИИ ОБЩЕСТВЕННЫЕ СТАРИТАЦИОПОРИ. печатайте проадгезивные белки (такие как витронектин или фибронектин) на заданной поверхности (часто кремниевых пластинах), чтобы определить специфическую клеточную адгезию. 15 Точно так же струйные принтеры использовались для нанесения проадгезивных веществ на цитофобные фоны. 16 Этот метод позволил успешно создать паттерны нейронов гиппокампа и глии крыс. Изменение шероховатости поверхности или других топографических характеристик также может быть использовано для информирования об адгезии нейронов. 17 Некоторые из этих методов подходят для использования с многоэлектродными решетками (MEA). Например, Маркони и соавт. совмещенная микроконтактная печать (с использованием кремниевого шаблона) с многоканальным MEA, чтобы контролировать расположение нейронов гиппокампа, а также регистрировать электрофизиологические характеристики. 18 Аналогично, Boehler et al. выровняли полимерный штамп на основе кремния («покрытый полилизином») с подложкой, содержащей МЭА. 19 Нижележащие электроды регистрировали спайковую активность определенных участков нейронной сети.
Помимо взаимодействия со специфическими нейронными компонентами, необходимы лучшие стратегии для поддержания долгосрочного и надежного контакта между липидным бислоем поляризованного нейрона и оксидным слоем кремния. Ключевыми переменными являются сопротивление и расстояние. Новые конструкции электродов являются одним из способов улучшения и поддержания этого контакта. Углеродные нанотрубки (УНТ) являются электропроводящими и имеют превосходный межфазный электрический импеданс. 20 Соркин и др. культивирует нейроны на островках УНТ размером 20 мкм на фоне кварца. 21 Нейроны переплетаются и прикрепляются к этим островкам УНТ, обеспечивая высокоточный электрический интерфейс. Другой подход включает изменение природы интерфейса электрод/нейрон путем доставки биоактивных молекул во время или после имплантации. Например, рядом с электродом или имплантированным устройством могут быть введены нейротрофические факторы (для облегчения роста нейритов и сохранения нейронов) или противовоспалительные препараты. 22 , 23 Все эти технологии основаны на симпатичных, минимально разрушительных, высококанальных, субклеточных инструментах имплантации MEMS.
Имплантированные электронные системы уже хорошо зарекомендовали себя в некоторых нейрохирургических учреждениях (например, при глубокой стимуляции мозга и стимуляции блуждающего нерва) и экспериментально используются в других (например, в инвазивных нейропротезных устройствах). По мере развития соответствующих технологий расширяются области применения.
Мультимодальные датчики внутричерепного давления, температуры и насыщения мозга кислородом являются признанными инструментами в отделениях нейрореанимации с хорошими ресурсами. Чаще всего однократное, временное, 9Проводная матрица датчиков 0023 размещается через трепанационное отверстие, при этом измерения в реальном времени используются для оптимизации физиологических параметров, таких как церебральное перфузионное давление и оксигенация мозга, а также для определения необходимости интервальной компьютерной томографии или хирургического вмешательства. Эти устройства очень мало изменились за последние десятилетия и используют старые технологии. Датчики MEMS следующего поколения могут значительно расширить этот подход. Например, Канг и соавт. недавно разработали миниатюрный биорезорбируемый датчик температуры и давления из нанопористого кремния с размерами всего 1 мм × 2 мм × 0,08 мм 24 (см. ). Испытания in vivo внутричерепного давления в головном мозге крыс хорошо сравнимы с существующими методами. Уникально то, что сам датчик со временем растворяется под воздействием биологических жидкостей (таких как спинномозговая жидкость), оставляя только биосовместимые конечные продукты. Он также поддается беспроводной передачи информации.
Открыть в отдельном окне
Адаптировано из Ref. [24] (а) Схематическое изображение биоразлагаемого датчика давления. На вставке показано расположение кремниево-наномембранного тензодатчика. (б) Оптическая микрофотография тензометрической области. (c) Изображение всего устройства. Внешний диаметр иглы для подкожных инъекций составляет 1 мм.
При лечении глиомы имплантированные матрицы датчиков, встроенные в полость резекции, могут обеспечить раннее обнаружение рецидива опухоли, а не с помощью интервальной МРТ, как это происходит в настоящее время. Такие массивы могут обнаруживать изменения импеданса ткани, гипоксии, pH или температуры, чтобы охарактеризовать и идентифицировать признаки прогрессирования опухоли. Такие системы раннего предупреждения позволили бы применять вторичную терапию упреждающе, а не реактивно, а также могли бы помочь отличить истинную прогрессию опухоли от радионекроза (хорошо описанная проблема в нейроонкологии). Кроме того, сочетание массива датчиков с компонентом МЭМС, способным повреждать соседние ткани, позволит немедленно обработка на месте . Локально применяемая терапия (например, гипертермия, вызванная пропусканием тока между двумя электродами, или ультразвуком, или УФ-светом, или высвобождением аликвоты химиотерапевтического препарата) может иметь лучший протокол побочных эффектов, чем системно применяемая терапия, проникновение в ткани которой также ограничено гематоэнцефалический барьер.
Датчики на основе МЭМС также играют роль в улучшении лечения гидроцефалии. Первичным лечением гидроцефалии по-прежнему является шунтирование спинномозговой жидкости (обычно дренирование в брюшную полость). Несмотря на спасение жизней, шунты имеют высокую частоту отказов и по своей сути являются грубыми устройствами. Несмотря на то, что были разработаны клапаны с регулируемым расходом и регулируемым давлением, существует потребность в системах, способных обеспечить более продвинутое управление, обратную связь и связь. «Умный шунт» такого рода разрабатывался десятилетиями. 25 Надежные датчики в шунтах могут передавать информацию о функционировании шунта, давлении спинномозговой жидкости и наличии инфекции. Точно так же датчики MEMS могут играть роль в лечении дегенеративных состояний позвоночника. Датчики, измеряющие давление или ускоряющие силы, могут направлять разработку интеллектуальных имплантатов, способных, например, улучшать состояние при болезни смежного уровня или вытягивании транспедикулярных винтов. Для всех этих систем, в которых внутренние переменные передаются в реальном или близком к реальному времени, необходимы надежные и безопасные системы для передачи и интеграции данных. Благодаря беспроводной передаче данных на смартфоны, подключенные к Интернету, такие датчики становятся частью «интернета вещей».
Стимуляция головного мозга, позвоночника и периферической нервной системы — хорошо зарекомендовавший себя аспект современной «функциональной» нейрохирургии. Глубокая стимуляция мозга (DBS) имеет хорошую доказательную базу при болезни Паркинсона, 26 эссенциальном треморе и дистонии, 27 и рефрактерных хронических болевых синдромах. 28 Его использование в других контекстах (например, рефрактерная депрессия, обсессивно-компульсивное расстройство, эпилепсия, расстройства пищевого поведения, зависимость, снижение когнитивных функций) находится в стадии изучения. Стимуляторы периферической нервной системы (например, стимуляторы затылочного и блуждающего нервов) также широко используются в клинической практике.
Важно отметить, что современные устройства несколько грубоваты в своем взаимодействии; стимуляция относительно больших областей ткани без разбора. Например, в DBS при болезни Паркинсона это приводит к нежелательным когнитивным и эмоциональным побочным эффектам. В тандеме с улучшенным пониманием нервных цепей, характерных для конкретных заболеваний, усовершенствованные устройства МЭМС предлагают средства стимуляции нервной системы с большей специфичностью и деликатностью. Например, ранние итерации оборудования DBS теперь уступают место меньшим, более сложным и более совершенным электродам, способным к более целенаправленной стимуляции. 29 , 30
Растущая область in vivo пьезоэлектрической очистки энергии (при которой движение тканей тела используется для выработки электричества) также предлагает путь к удовлетворению долгосрочных энергетических потребностей имплантированных электроприборы, без батареек. 31 По мере появления этих возможностей растет и интерес со стороны промышленности. 32
Нейропротез создает de novo связь между нервной системой и внешним миром, опосредованная промежуточным компьютером. Благодаря включению протеза «эффектор» новое соединение может обеспечить поведение. Простые нейропротезные устройства ввода существуют уже несколько десятилетий, в первую очередь кохлеарный имплант, который использует электронику для преобразования звука и почти в реальном времени для стимуляции кохлеарного нерва. Патология, поражающая любой компонент ЦНС ниже коры (или любую структуру, иннервируемую ЦНС), теоретически поддается этой форме терапии. Электрическая активность регистрируется в функционирующих областях коры (например, моторной коре), затем расшифровывается почти в реальном времени и используется для управления эффектором (например, роботизированной рукой). Это позволяет обойти область патологии (например, травму спинного мозга) и восстановить функциональное взаимодействие с внешним миром. Степень, в которой новая деятельность может принести пользу в реальном мире, зависит как от лежащей в основе патологии, так и от точности самого нейропротеза. Текущие сетки электродов, используемые для записи из коры, могут записывать и «переводить» только небольшую часть активности коры. По мере того, как устройства становятся меньше и взаимодействуют с более высоким разрешением, нейропротезы станут более точными. Современные протезы варьируются от электрической инвалидной коляски до роботизированной конечности с иннервацией9.0015 33 на синтетический экзоскелет, на искусственный сфинктер. Однако эффектор или протез не обязательно должны взаимодействовать с материальным миром. Скорее, он может существовать в виртуальном онлайн-мире, проявляющемся в виде электронного аватара. Управление человеком BCI экранным компьютерным курсором иллюстрирует осуществимость этой концепции. 34
Благодаря достижениям в области микроэлектроники и нейробиологии появляются новые терапевтические возможности. Превращение этих достижений в новые методы лечения является сложной задачей и потребует инновационного сотрудничества между инженерами, биологами, хирургами и промышленностью.
Автор был поддержан Wellcome Trust (номер гранта: 097480/Z/11/Z) клинической докторской премии под эгидой Эдинбургского клинического академического курса (http://www.ecat.ed.ac.uk) .
a Это приближение основано на предположениях о 86 миллиардах нейронов, связанных через 7000 синапсов на нейрон, возбуждающихся со средней частотой 20 Гц, что приводит к 1,204 × 10 16 событий возбуждения в секунду. Более того, это приближение не позволяет оценить другие «расчеты», относящиеся, например, к взаимодействиям глии и нейронов или нейропептидам.
1. Суэйд Д. Пингвин; Лондон: 2002. Двигатель различий: Чарльз Бэббидж и стремление построить первый компьютер. [Google Scholar]
2. Куми Дж., Берард С., Санчес М., Вонг Х. Влияние исторических тенденций на электрическую эффективность вычислений. IEEE Annals Hist Comput. 2010;33(3):46–54. [Google Scholar]
3. Danowitz A., Kelley K., Mao J., Stevenson J.P., Horowitz M., CPU D.B. Запись истории микропроцессора. Коммунальный АКМ. 2012;55(4):55–63. [Академия Google]
4. Лышевский С.Е. 2-е изд. КПР Пресс; Флорида: 2005. Нано- и микроэлектромеханические системы: основы нано- и микроинженерии. [Google Scholar]
5. Уоллес Г.Г., Моултон С.Е., Кларк Г.М. Электродно-клеточный интерфейс. Наука. 2009; 324:185–186. [PubMed] [Google Scholar]
6. Поликов В.С., Треско П.А., Райхерт В.М. Реакция ткани головного мозга на хронически имплантированные нервные электроды. J Neurosci Методы. 2005; 148:1–18. [PubMed] [Академия Google]
7. Хьюз М.А., Шипстон М. Дж., Мюррей А.Ф. На пути к «кремниевому компьютеру»: технологические успехи и проблемы. Фил Транс Рой Сок А. 2015; (2046): 373. [PubMed] [Google Scholar]
8. Совет Наффилда по биоэтике. Совет Наффилда по биоэтике; Лондон: 2013. Новые нейротехнологии: вмешательство в мозг. [Google Scholar]
9. Zeck G.N., Fromherz P. Неинвазивный нейроэлектронный интерфейс с синаптически связанными нейронами улитки, иммобилизованными на полупроводниковом чипе. ПНАС. 2001;98(18):10457–10462. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
10. Рот Э.А., Сюй Т., Дас М., Грегори К., Хикман Дж.Дж., Боланд Т. Струйная печать для высокопроизводительного формирования клеточных паттернов. Биоматериалы. 2004;25(17):3707–3715. [PubMed] [Google Scholar]
11. Xie C., Hanson L., Xie W., Lin Z., Cui B., Cui Y. Неинвазивное закрепление нейронов с помощью массивов наностолбиков. Нано Летт. 2010;10(10):4020–4024. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
12. Морин Ф., Нисимура Н. , Гриском Л., ЛеПиуфле Б., Фудзита Х., Такамура Ю. Ограничение связности нейронных сетей, культивируемых на массивах микроэлектродов, с помощью микрофлюидные технологии: шаг к функциональным чипам на основе нейронов. Биосенс Биоэлектрон. 2006;7:1093–1100. [PubMed] [Google Scholar]
13. Деливопулос Э., Мюррей А.Ф., Маклеод Н.К., Кертис Дж.К. Управляемый рост нейронов и глии с использованием микроструктур парилена-C на фоне SiO2. Биоматериалы. 2009;30(11):2048–2058. [PubMed] [Google Scholar]
14. Хьюз М.А., Бантинг А., Бреннан П.М., Кэмерон К., Мюррей А.Ф., Шипстон М.Дж. Создание паттернов нейронных сетей человека на фотолитографически сконструированных подложках из диоксида кремния, функционализированных глиальными аналогами. J Biomed Mat Res A. 2014;102(5):1350–1360. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
15. Csucs G., Michel R., Lussi J.W., Textor M., Danuser G. Микроконтактная печать новых сополимеров в сочетании с белками для клеточно-биологических приложений. Биоматериалы. 2003;24(10):1713–1720. [PubMed] [Google Scholar]
16. Санджана Н. Метод быстрой гибкой струйной печати для формирования паттернов диссоциированных нейронов в культуре. J Neurosci Методы. 2004;136(2):151–163. [PubMed] [Google Scholar]
17. Доуэлл-Месфин Н.М., Абдул-Карим М.-А., Тернер А.М.П., Шанц С., Крейгхед Х.Г., Ройсам Б. Топографически измененные поверхности влияют на ориентацию и рост нейронов гиппокампа. Дж. Нейронная инженерия. 2004; 1(2):78–9.0. [PubMed] [Google Scholar]
18. Marconi E., Nieus T., Maccione A., Valente P., Simi A., Messa M. Возникающие функциональные свойства нейронных сетей с управляемой топологией. ПЛОС ОДИН. 2012;7(4):e34648. 6. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
19. Boehler MD, Leondopulos S.S., Wheeler B.C., Brewer G.J. Сети гиппокампа на надежных узорчатых субстратах. J Neurosci Методы. 2012;203(2):344–353. [Статья PMC free] [PubMed] [Google Scholar]
20. Габай Т., Бен-Давид М., Калифа И. , Соркин Р., Абрамс З.Р., Бен-Джейкоб Э. Электрохимические и биологические свойства углерода Многоэлектродные массивы на основе нанотрубок. Нанотехнологии. 2007;18(3):035201. [PubMed] [Академия Google]
21. Соркин Р., Гринбаум А., Дэвид-Пур М., Анава С., Аяли А., Бен-Джейкоб Э. Процесс запутывания как механизм закрепления нейронов на шероховатых поверхностях. Нанотехнологии. 2008;20(1):015101. [PubMed] [Google Scholar]
22. Юэ З., Моултон С.Э., Кук М., О’Лири С., Уоллес Г.Г. Контролируемая доставка нейробионических устройств. Adv Drug Deliv Rev. 2013;65(4):559–569. [PubMed] [Google Scholar]
23. Бартельс Дж., Андреасен Д., Эхирим П., Мао Х., Зайберт С., Райт Нейротрофический электрод: метод сборки и имплантации в двигательную речевую кору человека. J Neurosci Методы. 2008;174(2):168–176. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
24. Кан С.-К., Мерфи Р.К., Хван С.-В., Ли С.М., Харбург Д.В., Крюгер Н.А. Биорезорбируемые кремниевые электронные датчики для головного мозга. Природа. 2016; 530(7588):71–76. [PubMed] [Google Scholar]
25. Лутц Б.Р., Венкатараман П., Брауд С.Р. Новые и улучшенные способы лечения гидроцефалии: поиск умного шунта. Сург Нейрол Инт. 2013;4(Приложение 1):S38–S50. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
26. Глубокая стимуляция мозга при болезни Паркинсона. КРАСИВЫЙ; 2003 г. https://www.nice.org.uk/guidance/ipg19.Руководство по интервенционным процедурам NICE [IPG19] Получено из: [Google Scholar]
27. Глубокая стимуляция мозга при треморе и дистонии (исключая болезнь Паркинсона) NICE; 2006. https://www.nice.org.uk/guidance/ipg188 Руководство по интервенционным процедурам NICE [IPG188]. 2011. https://www.nice.org.uk/guidance/ipg382 Руководство по интервенционным процедурам NICE [IPG382] Получено из: [Google Scholar]
29. Timmermann L., Jain R., Chen L., Maarouf M., Barbe M.T., Allert N. Управление током из нескольких источников при глубокой стимуляции субталамического ядра при болезни Паркинсона (исследование VANTAGE): нерандомизированный , проспективное, многоцентровое, открытое исследование. Ланцет Нейрол. 2015;14(7):693–701. [PubMed] [Google Scholar]
30. Hariz M., Blomstedt P., Zrinzo L. Будущее стимуляции мозга: новые цели, новые показания, новые технологии. Мов Беспорядок. 2013;28(13):1784–1792. [PubMed] [Академия Google]
31. Митчесон П.Д., Йетман Э.М., Кондала Рао Г., Холмс А.С., Грин Т.С. Сбор энергии от движения человека и машины для беспроводных электронных устройств. Процедура IEEE. 2008;96(9):1457–1486. [Google Scholar]
32. Famm K., Litt B., Tracey K.J., Boyden E.S., Slaoui M. Открытие лекарств: толчок для электроцевтики. Природа. 2013; 496:159–161. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
33. Hochberg L.R., Bacher D., Jarosiewicz B., Masse N.Y., Simeral J.D., Vogel J. Дотягиваться и хвататься людьми с тетраплегией с помощью роботизированной руки с нейронным управлением. Природа. 2012;16(485):372–375. [Бесплатная статья PMC] [PubMed] [Google Scholar]
34. Хохберг Л.Р., Серруя М.Д., Фрихс Г.М., Муканд Дж.А., Салех М. , Каплан А.Х. Нейронный ансамбль управления протезами человека с тетраплегией. Природа. 2006; 442: 164–171. [PubMed] [Google Scholar]
Электронный мозг | Жидкая Земля
$root.artistsMenu.setActiveLabelMemberBand(id)»>•••
$root.artistsMenu.setActiveLabelMemberBand(id)»>свернуть
по
Жидкая земля
поддерживается
Пустое пространство
Шан
dj_wildparty
djtinybb
Джиммидин93
мариушетренард
Диджей Вебсерфер
Прилив
клейманфатер
страстооранжевая гуава
спайцевом
Фенттон
анназатак
loufloresколлекция
пуэнтани
Хосе Гвинн
Альфи Опасность
Коди Крис
абареума
и. е
матти__г
Иордания dxc
Кевинсуэйзи
люкерейнольдс06
Джесс.
Лео Юки
фото
кобас14
стажер де пудре
Наданн
Эскапист
Пропущенный вызов76
Леви
nhn_khanh
кассир
зузибабе
СЕКИТОВА
Джейсон Спирайдес
чандлерджек1996
джазовая музыка
backnbodyhertz
будущий компьютер
Коэн Янсен
отдельно
Джонни Чу
тамахори
оранжевый
Холли
snᴉsɐlB
тройной сок
рембиналь
KeyZix (фунт)
Дэвид Балтинс
Нина БК
jd_uk27
шир хан
парра710
сакка
Нако
Фридрих Рафаэль
еще.