Авторизация
23 ноября 2024 (10 ноября ст.ст)
 

Оживлённый чип отдаёт приказы нервным клеткам

Учёные давно научились снимать электрические
импульсы с нервных клеток. Уже придумана масса таких устройств. Но,
кажется, никто до сих пор не попробовал пойти в обратном направлении: к
электронике, способной произвольно влиять на внутриклеточные
биологические процессы.

 


Биологи из Германии, Италии и Швейцарии, совместно со знаменитым изготовителем чипов — компанией Infineon Technologies
построили микросхему, способную, потенциально, взаимодействовать сразу
более чем с 16 тысячами нейронов, что намного больше, чем во всех
прежних сходных экспериментах.

Ранее
либо чипы работали с очень ограниченным числом нейронов, либо – с
большим числом, но не с каждым по отдельности, а с их группами.

В рамках проекта NACHIP (смотрите также страницу
проекта университета Падуи) исследователи планомерно идут к
удивительной цели – взаимодействию компьютера с набором живых клеток
(индивидуально), с возможностью не только получать от них информацию,
но и влиять на работу генов в этих клетках.

Основные авторы NACHIP: Петер Фромхерц (Peter Fromherz) из отдела мембран и нейрофизики института биохимии Макса Планка (Department of Membrane and Neurophysics), Стефано Вассанелли (Stefano Vassanelli) из отдела физиологии и анатомии человека университета Падуи (Dipartimento di Anatomia e Fisiologia Umana) и Николас Грифф (Nikolaus G. Greeff) из института физиологии университета Цюриха (University of Zurich, Institute of Physiology).

Самое
примечательное в проекте NACHIP то, что отличает его от предшествующих
работ – "двусторонний подход" для решения проблемы тесного и
эффективного взаимодействия живых нейронов и электроники.

Должна
ли электроника стать более "живой", чтобы работать с нейронами, или
нейроны нужно менять, чтобы научить их хорошо взаимодействовать с
чипами?

А зачем выбирать? Нужно
сделать и то, и другое. Так авторы проекта и поступили. С одной
стороны, они использовали методы генной инженерии, чтобы
подкорректировать строение нейронов, сделав их более "общительными", а
с другой – применили новейшие методы микроэлектроники, чтобы
максимально адаптировать чип к нейронам.

 



Один нейрон крысы на микросхеме. Ионный поток в клетке превращает её в составную часть полевого транзистора, позволяя клетке влиять на работу электроники. Опыт Петера Фромхерца (фото с сайта biochem.mpg.de).

Один
нейрон крысы на микросхеме. Ионный поток в клетке превращает её в
составную часть полевого транзистора, позволяя клетке влиять на работу
электроники. Опыт Петера Фромхерца (фото с сайта biochem.mpg.de).


Из этого движения навстречу получилось вот что.

Специальный
чип с поперечником всего в 1 миллиметр содержит 16 тысяч 384
транзистора и сотни конденсаторов. Когда на него высаживаются нервные
клетки, транзисторы получают от них сигналы, а конденсаторы, под
управлением транзисторов, посылают сигналы от электроники – нейронам.

С
точки зрения физики, взаимодействие нейронов и схемы происходит
благодаря перемещению ионов натрия через клеточную мембрану, что меняет
локальный её заряд, на который реагирует транзистор. В свою очередь,
управляемый электроникой заряд на конденсаторе влияет на ионный ток
через мембрану, заставляя нейрон реагировать на "запрос" извне.

Использовав
генную инженерию, исследователи (а работали они сначала с нейронами
улитки, как с более крупными и простыми, а потом – с нейронами крыс,
как с более сложными и меньшими по размеру) модифицировали нейроны
животных, увеличив в их оболочках число ионных каналов и повысив их
активность.

Сам чип также получил
новшества: его покрыли белками, которые в мозге связывают нейроны
вместе (своего рода клей) и также активируют ионные каналы в нейронах.
В чипе были применены транзисторы с уменьшенным шумом, участки для
возбуждения нейронов и соседние с ними транзисторы были сближены до
нескольких микронов, чтобы можно было посылать импульс и получать
отклик от одного единственного нейрона.


Нейроны улитки


Нейроны улитки "прицеплены"
к одной из опытных схем, на поверхности которой радиально расходятся
дорожки — искусственные синапсы (фото с сайта biochem.mpg.de).

Тесное взаимодействие нервных клеток и схемы позволяет
исследователям рассчитывать на следующий шаг: "Должно быть, можно
заставить сигналы чипа влиять на нейрон так, чтобы в нём включался
новый ген, — говорит Вассанелли. — Чип создан. И мы планируем
использовать его, чтобы попробовать включать и отключать гены ".

Как
это будет происходить? Химический состав, который непосредственно
выключал бы ген, должен быть добавлен в лабораторную чашку, содержащую
гибрид нейронов с чипом. Электроника же будет, по замыслу биологов,
определять какая из живых клеток, подсоединённых к чипу, отреагирует на
раствор, а какая – нет, за счёт влияния на работу клеточных мембран.

Итальянский
участник проекта говорит, что такие опыты, с одной стороны, дадут
возможность лучше понять работу нейронов, а с другой, позволят
создавать новые устройства, скажем, чипы с памятью на основе живых
клеток.

Также возможно будет
создание чипов-протезов, помогающих в работе организма при заболеваниях
нервной системы, или просто – чипов, контролирующих состояние здоровья
человека.

Ведь после опытов с
нейронами животных экспериментаторы намерены прийти и к опытам с
человеческими нейронами. Да и задача совмещения миниатюрной электроники
с нервными клетками в организме (а не на лабораторном столе) – уже в
том или ином виде решена.

Вспомним, хотя бы "выключатель боли" или управление электронной почтой при помощи мыслей.

Теперь
вот на горизонте вырисовывается – коррекция работы генов в теле с
вашего компьютера. Ещё один штришок к будущему Homo Electronics?


http://www.membrana.ru

   Голосуем
нравится0
не нравится0
00



Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить об этом редактору. Спасибо!
Оставить комментарий
иконка
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
Случайно
  • Выбор
  • Читаемое
  • Комментируют
Опрос
Встреча Патриарха с папой Римским - это
Немного рекламы
Посетители
счетчик

 

Яндекс.Метрика