Универсальный интерфейс поможет конструировать живые нейронные сети

В основе платформы лежат открытые технологии

Американские исследователи разработали масштабируемую и недорогую платформу с гибкими настройками для интерфейса с живыми нейронами и их сетями в клеточной культуре и обработки полученных данных. В ее основе лежат фотолитография, стандартные электрофизиологические терминалы, аппаратное обеспечение с открытой конфигурацией и программное обеспечение с открытым кодом. Отчет о работе опубликован в журнале Advanced Science.

Изучение архитектуры и работы нейрональных сетей основывается на регистрации испускаемых ими электрических импульсов. Электрофизиологические исследования мозга живых организмов играют фундаментальную роль в нейронауках, но их детальная интерпретация затруднена из-за сложности устройства нервной системы. Культуры живых нейронов in vitro позволяют изучать их взаимодействия на разных уровнях — одиночных клетках, небольших сетях, более сложных образцах ткани и органоидах. С другой стороны, создание искусственных систем из организованных популяций нейронов с заданными свойствами, геометрией и возможностью ввода-вывода через электронные платформы представляет интерес в плане разработки биологических процессоров и основанных на них вычислительных систем. Ключевое значение для подобных интерфейсов имеют биосовместимые микроэлектродные матрицы (microelectrode array, MEA) — сложные и дорогостоящие устройства, позволяющие одновременно регистрировать электрические сигналы от разных нейронов.

Сотрудники Университетов Иллинойса в Урбане-Шампейне и Индианы в Блумингтоне под руководством Маттиа Газзолы (Mattia Gazzola) поставили перед собой задачу создать универсальную и доступную платформу для экспериментов с живыми нейронными сетями in vitro. Корпус записывающего устройства вырезали лазером из двух акриловых пластин и соединили их поворотной петлей с одной стороны и защелкой с другой, поставив всю конструкцию на виброизолирующие прокладки из мягкой резины.

На нижней пластине расположили четыре скользящие направляющие и 3D-печатные ограничители для центрирования и фиксации MEA-чипов разного размера и конфигурации, на которых инкубируют нейрональные субстраты (чипы изготавливают методом фотолитографии в стандартном чистом помещении). На верхней закрепляется печатная плата с матрицей припаянных пружинных контактов, которые при закрытии устройства совмещаются с подложками электродов MEA. На внешней части этой платы расположены один или несколько разъемов для электрофизиологических электродов Intan, которые по SPI-кабелю соединяются с терминалом сбора данных Open Ephys.

Платы записывающего устройства позволяют подключать до четырех SPI-кабелей, поддерживающих до 128 цифровых потоков данных каждый, то есть дают возможность записывать одновременно до 512 каналов. Соответственно были разработаны MEA с 59, 128, 256 и 512 контактами для использования в зависимости от задач и ресурсов. Также система поддерживает электростимуляцию нейронов с помощью стимулятора Stimjim по пружинным контактам и оптическую стимуляцию 465-нанометровыми светодиодами и лазерами Doric lenses по подключаемому сверху и снизу MEA-чипа оптоволокну. Для кратковременной и долгосрочной записи устройство помещают в инкубаторы различного размера и функционала.

Одиночный 24-часовой эксперимент с 512-канальной 30-килогерцовой записью производит около четырех терабайт данных. Для их обработки авторы разработали систему облачных вычислений. Ее ядро представляет собой платформу конвейерных вычислений на основе Python, которая максимизирует гибкость настроек со стороны пользователя. Серверная часть содержит ключевые функциональные возможности для анализа, включая кэширование, распределение данных, фильтрацию, распознавание спайков и их залпов, анализ методом главных компонент, анализ критичности и разнообразные модули визуализации. Программное обеспечение поддерживает высокопроизводительные вычислительные системы и интегрируется в различные пакеты обработки данных, такие как H5py, Aim UI, Jupyter server, PyInform/IDTxl, Globus APIs, NeuralEnsemble, Kilosort и scikit-learn.

Платформу успешно испытали на двухмерных культурах мышиных нейронов, срезах крысиного мозга и трехмерных биоинженерных органоидах нервной ткани. Кроме того, исследователи модифицировали ее для совместимости с флуоресцентным микроскопом, чтобы одновременно с электрофизиологическими наблюдениями регистрировать активность нейронов с помощью индикаторов тока ионов кальция.

Чтобы продемонстрировать портативность, прочность и надежность установки, ее перевозили в разобранном виде почти за 300 километров из Урбаны-Шампейна в Блумингтон, собирали за полчаса и с адекватной точностью воспроизводили результаты предыдущих испытаний. Всего в ходе тестов авторы получили около тысячи часов записей в течение года. Стоимость платформы составила около 2500 долларов для 59-канального варианта и 12 тысяч долларов для 512-канального, что, по данным исследователей, в 10–25 раз дешевле, чем имеющиеся на рынке системы. Разработка получила название Mind in Vitro (MiV, «разум в пробирке») — так авторы подчеркивают свою цель в перспективе использовать ее для вычислений с помощью живых нейронов. Конфигурацию оборудования и программное обеспечение они выложили в открытый доступ.

О том, какие практические и экспериментальные методы неинвазивной регистрации и визуализации функционирования человеческого мозга существуют в настоящее время, можно почитать в материале «Яркий внутренний мир».

Нашли опечатку? Выделите фрагмент и нажмите Ctrl+Enter.
Google представила семейство мультимодальных моделей Gemini

Самая большая из них превосходит GPT-4 в 30 из 32 тестах. Но ненамного