Estás leyendo la publicación: Los investigadores de Max Plank AI han desarrollado neuronas artificiales biorrealistas que pueden funcionar en un entorno biológico y pueden producir diversas dinámicas de picos
El desarrollo de la electrónica neuromórfica depende de la mímica eficaz de las neuronas. Pero las neuronas artificiales no son capaces de operar en entornos biológicos. Se han creado neuronas artificiales orgánicas que funcionan en base a circuitos osciladores convencionales, que requieren de muchos elementos para su implementación. Se ha informado sobre una neurona artificial orgánica basada en un elemento electroquímico no lineal compacto. Esta neurona artificial es sensible a la concentración de especies biológicas en su entorno y también puede operar en un líquido. El sistema ofrece operación in situ, comportamiento de aumento y especificidad de iones en condiciones biológicamente relevantes, incluidos rangos de concentración fisiológicos y patológicos normales. Mientras que las variaciones en las concentraciones iónicas y biomoleculares regulan la excitabilidad neuronal, las oscilaciones de pequeña amplitud y el ruido en el medio electrolítico alteran la dinámica de la neurona. Se crea una interfaz biohíbrida en la que una neurona artificial funciona sinérgicamente con membranas biológicas y células epiteliales en tiempo real.
Las neuronas son las unidades básicas del sistema nervioso que se utilizan para transmitir y procesar señales electroquímicas. Operan en un medio electrolítico líquido y se comunican a través de espacios entre el axón de las neuronas presinápticas y la dendrita de las neuronas postsinápticas. Para una informática eficaz inspirada en el cerebro, la informática neuromórfica aprovecha las soluciones basadas en hardware que imitan el comportamiento de las sinapsis y las neuronas. La dinámica similar a la de las neuronas se puede establecer con la microelectrónica convencional mediante el uso de topologías de circuitos oscilatorios para imitar los comportamientos neuronales. Sin embargo, estos enfoques pueden imitar solo aspectos específicos del comportamiento neuronal mediante la integración de muchos transistores y componentes electrónicos pasivos, lo que da como resultado un circuito biomémtico voluminoso inadecuado para la biointerconexión directa in situ. Los dispositivos volátiles y no lineales basados en osciladores de par de espín o memristor pueden aumentar la densidad de integración y emular la dinámica neuronal. Las neuronas artificiales basadas en dispositivos memristivos tienen el potencial de una alta densidad de integración debido a su resistencia diferencial negativa.
Los osciladores de par de giro son nanodispositivos magnéticos que funcionan bien con la tecnología de silicio, y su no linealidad y dinámica se han aprovechado recientemente para su reconocimiento de fuente audible y lenguaje hablado. Pero no existe una ruta factible para la biointerconexión con osciladores de par de espín, ya que la dinámica oscilatoria de estos es demasiado rápida en tiempo real y también exigen un entorno magnético. Se han desarrollado otros enfoques para los picos y los circuitos, pero también se encontró que encontraron problemas similares que hacían que las neuronas artificiales fueran insuficientemente capaces. Los dispositivos electroquímicos orgánicos ofrecen una alternativa a la electrónica neuromórfica. Estos componentes electrónicos pueden operar en un entorno más cercano a la biología debido a su naturaleza blanda y su capacidad para interactuar directamente con iones en electrolitos acuosos. El enfoque principal del artículo es informar sobre una neurona de pico artificial orgánica, desarrollada por los investigadores de Max Plank, que tiene grados de control electrobioquímicos y permite la detección neuromórfica in situ y la biointerconexión. Los investigadores crearon además una interfaz biohíbrida en la que las neuronas artificiales funcionan de forma sinérgica con las membranas de las células epiteliales.
Comprender la neurona de picos artificiales orgánicos
La neurona artificial orgánica (OAN) consta de bloques de construcción no lineales compactos hechos de dos transistores electroquímicos orgánicos (OECT) T1 y T2, ambos transistores de tipo p, siendo T1 un transistor de modo de agotamiento y T2 un transistor de modo de mejora. Estos OECT funcionan principalmente en un entorno acuoso y son sensibles a los iones iónicos y poliatómicos. Tanto la puerta como el canal de un OECT están en contacto directo con el electrolito. La compensación de carga iónica-electrónica da como resultado una gran modulación de corriente. Este alto voltaje de puerta produce una alta transconductancia para drenar la modulación de corriente, el sello distintivo de los OECT. Otro atributo esencial de las OECT es la dependencia de la ID de la concentración de iones del electrolito. Para ser más específicos, los iones móviles proporcionados por el electrolito equilibran electrostáticamente las cargas fijas de la fase conductora de iones del canal polimérico. Este equilibrio de Donnan da como resultado una caída de voltaje en la interfaz electrolito/polímero, que se refleja en el voltaje umbral de OECT. Cuando el dispositivo no lineal electroquímico orgánico (OEND) se acopla a un elemento RC para formar un OAN, su respuesta se bifurca, lo que resulta en oscilaciones de voltaje o corriente. Los iones pueden entrar en el núcleo del polímero en OECT y en la nanoescala volumétrica. Los potenciales de acción de OAN están representados por estas oscilaciones basadas en picos. La amplitud y la ventana de las oscilaciones de voltaje/corriente se pueden diseñar con precisión mediante la ingeniería de los voltajes de umbral T1 y T2. El OAN muestra las características más destacadas observadas en la respuesta de aumento de las neuronas biológicas. La tendencia de la neurona a disparar picos en la OAN puede ser modulada por oscilaciones electroquímicas y transmitida por flujos iónicos. Debido a su tiempo de respuesta finito, la OAN tiene un retraso de estímulo-respuesta y se comporta como un integrador temporal. Los gráficos de recurrencia de las amplitudes de pico a pico y los intervalos entre picos muestran que el esquema de codificación cambió de tónico a actividad de explosión inducida por ruido y que el pico fue resistente al ruido en los medios electrolíticos.
Detección neuromórfica basada en picos in situ: concepto
Según estimaciones, el espacio electrolítico extracelular constituye entre el 15 y el 30 por ciento del volumen total del cerebro. Diferentes especies iónicas. Mantiene un equilibrio homeostático de concentración de iones. Pero estas concentraciones de iones se pueden cambiar en diferentes escalas espaciotemporales. Debido a su funcionamiento electrolítico líquido, el OAN exhibe una propiedad de encendido que depende del electrolito huésped. Para que la OAN funcione in situ con membranas biológicas y neuronas, debe ser sensible a rangos de concentración iónica biofísicamente relevantes. Cualquier cambio en el gradiente de concentración iónica entre el medio intracelular y extracelular da como resultado una alteración del umbral/excitabilidad de la neurona biológica, y la activación también puede iniciarse variando estas concentraciones. Como neurotransmisor modulador, la dopamina controla una serie de procesos mentales cruciales, que incluyen la motivación, el aprendizaje, el control motor, la regulación del estado de ánimo y la adicción. A nivel celular, esto puede afectar la excitabilidad neuronal de diferentes maneras a través de la activación sináptica y no sináptica de los receptores de dopamina. La señalización neuronal se caracteriza por el paso de corrientes iónicas hacia adentro y hacia afuera a través de los canales iónicos de las membranas biológicas. Numerosas canalopatías, que pueden dar lugar a importantes trastornos clínicos, como la fibrosis quística y la miotonía congénita, tienen el efecto de desregular estas vías. La respuesta OAN gana realismo biofísico adicional al incorporar rasgos de selectividad y especificidad en el chip similares a los canales iónicos biológicos.
Detalles- Neurona biohíbrida
Una neurona biohíbrida se crea incorporando una neurona biohíbrida entre la puerta y el canal de T1 y consta de un compartimento biológico y otro artificial. Esta neurona funciona tanto in situ como en tiempo real. Estos sistemas biohíbridos se pueden utilizar como modelos in vitro manipulables para la investigación fundamental, como para comprender los mecanismos subyacentes de la señalización neuronal, así como una plataforma para investigar las condiciones fisiopatológicas que afectan la integridad de la barrera de los tejidos biológicos o el impacto de factores fisicoquímicos extraños. señales Un ejemplo identificable del sistema modelo de biomembrana es el prototipo de la línea de células epiteliales Caco-2, un modelo de la barrera epitelial intestinal incorporado con OAN y utilizado para estudios de administración de fármacos y toxicología in vitro. Además, cabe señalar que es necesario tener dimensiones similares en ambos dominios para interconectar OAN con neuronas biológicas. Debido a que las dimensiones del dispositivo son tan cruciales para la respuesta de picos de la OAN, se requiere un diseño cuidadoso de la OAN.
Se ha informado de una OAN basada en electroquímica no lineal que está inspirada en las propiedades de las neuronas biológicas que funcionan en un entorno húmedo. Los fenómenos no lineales son exhibidos por neuronas artificiales que dependen de la composición de los entornos biofísicos del huésped. OAN puede simular El electrolito acuoso que forma esta región extracelular contiene la sensibilidad biológica a las especies iónicas y biomoleculares en un entorno acuático cercano. Se moduló una interfaz biohíbrida que utiliza OAN mediante el uso de membranas biológicas de células epiteliales en tiempo real e in situ. Además, se ha proporcionado una comparación de la tecnología más avanzada. El ruido, el potencial electrolítico y las concentraciones regionales de especies iónicas y biomoleculares particulares afectan la excitabilidad, la dinámica y las características de picos de las neuronas. OAN requiere solo dos transistores, a diferencia de los osciladores de anillo orgánicos típicos, que tienen muchos transistores, lo que hace que OAN sea lo suficientemente capaz como para fusionarse en un solo dispositivo. Considerando que, para aplicaciones prácticas, la variabilidad de los dispositivos de materia blanda y la integrabilidad deben desarrollarse más. Además, se deben usar osciladores biocombustibles y autosostenibles en lugar de alimentar la OAN externamente para emular ciertas vías metabólicas de las neuronas biológicas. Por último, pero no menos importante, las “ventanas de tiempo de memoria” latentes en el contexto de la detección de dopamina pueden servir como base para los fenómenos de aprendizaje en el chip, como la codificación de errores de predicción de recompensa biomolecular.
Este artículo está escrito como un artículo de resumen de investigación por el personal de Marktechpost basado en el trabajo de investigación ‘Una neurona de pico artificial orgánica para detección neuromórfica in situ y biointerfaz‘. Todo el crédito de esta investigación es para los investigadores de este proyecto. Revisar la papel y artículo de referencia.
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