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常见问题:Nero混合系统

04 Nov 2016

关于培养皿中神经元的研究的7个事实。

在现代神经科学中,有大量不同的方法来进行大脑实验研究。 它们彼此的时间和空间分辨率不同。 有方法(脑电图和磁共振成像),它们使我们能够看到大脑活动作为一个整体,但他们通常具有差的时间和空间分辨率。 因此,我们可以看到如何激活这个或大脑的区域,但不知道个体细胞如何工作。 其他方法允许我们注册高时间分辨率 - 1 ms或更高,因为单个细胞工作。 但是我们只能看到大脑的一小部分。

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1.为了了解与大脑的适应性行为相关联的动态,那就是,由于这人类和其他动物的想法或被训练如何,我们需要的空间分辨率在细胞水平,并在毫秒的时间尺度。 同时你想看到整个神经网络,这涉及到一个特定的行为。 因此,我们看到在现代科学中存在一个技术问题:没有方法结合高细胞和时间分辨率与覆盖整个大脑的能力。 为了改善它,可以通过促智药 : 素高捷疗 , Cogitum ,Phenotropil,Picamilon,Pantogam。

2.现在神经科学正在开发将解决这个问题新的实验模型。 一种方法是使用具有透明组织的动物,例如,鱼胚胎Danio rerio。 固定的动物,以便能够对每个细胞进行脑活动的光学记录,并且放置在包括要解决的行为问题的虚拟环境中。

积分神经元网络研究的一种替代方法建议去除一部分脑细胞,并将它们种植在具有营养培养基的杯子中。 这个网络,由“管”中的数万个神经元组成,被称为神经元文化。 如果你覆盖杯子的底部一个特殊的涂层,细胞生长单层,我们可以很容易地注册每个细胞发生了什么。 使用薄层细胞比使用整个大脑的复杂三维结构更容易。

动作电位和基因表达的改变- 3.我们可以在培养皿中,电活性生长的神经元观察。 不幸的是,这些过程在大脑中的贡献将很难解释,因为你需要一个大脑,文化中的神经元的行为缺席。意想不到的决定是有必要连接神经元文化与机器人。 因此,理想的透明“大脑”被添加到“身体”。 该机器人通过各种传感器看到环境,我们可以通过嵌入在杯的底部的电极,传输到我们的神经网络或另一个激活神经元和神经元培养反应,传输机器人的控制。 这允许你放在这样的系统神经混合行为问题的前面,例如在迷宫中的动物。

4.在大脑中,几十亿个细胞,其中的每一个位于大脑内,只有与其它神经元的通信。 单个神经元不知道什么是人需要什么。 想象一下,你正在写一篇文章,你面对着如何表达这个或那个想法的艰巨任务,你通过在大脑中发现的细胞的相互作用决定它,只看到其他细胞。 这是生物体作为整体的转移问题在单个细胞水平的问题,这是神经科学的根本和紧迫的问题之一。看到整个神经网络的能力,看看作为细胞的结果如何有行为的变化确定高潜力神经杂交系统作为脑功能的细胞机制的研究的实验模型。

5.神经混合系统已自本世纪初,当第一实验进行训练的神经元文化中积极的研究。 在第一个实验中,不使用机器人,文化必须学会如何在正确的时间给出正确的答案。 然后,他们开始出现一个模型结合文化与虚拟,然后真正的机器人。 现在在这个领域的世界雇用大约五到六组。 但是应该注意,仍然有一个良好的协议神经混合训练系统。 也许它不存在。 神经杂交在脑研究技术的最前沿。 很可能是关于文化和大脑神经元网络的工作的相似性的基本假设是不真实的。 或者我们找不到正确的语言与神经元文化交流,这将允许把任务放在它的前面,我们希望它被决定。

6.神经混合动力系统进行了研究不仅有科学家,也是艺术家。 澳大利亚实验组Simbiotika与美国研究员史蒂文·波特进行了一个实验,创造一个“半死”的艺术家。 “半死”是描绘机器人手臂的神经元文化管理的艺术家。 也许他的创意生涯神经混合艺术家的巅峰是2004年写的“像素”的产物,与马列维奇的黑色正方形。

7.在与两个方向相关的研究神经混合系统立即前景。 首先,超过概念上,试图增加自由度的数量,这可以学会控制神经元网络。 因为今天所有的模型 - 一个模型的碰撞避免与障碍物的类型。 机器人自主地进入某个方向,当他到达障碍物时,它给予神经元文化的信号,并且神经元文化必须给出正确的答案,机器人远离墙壁。 它使用一个自由度。 显然,对于充分的研究,研究需要引入更大的自由度,机器人可以向右,左,建立一个组合的行动。

第二个方向是技术 - 是现代神经成像方法的引入,因为到目前为止,在培养物中仅仅研究细胞的电活性,而不是在它们中发生的细胞内过程。 例如,细胞的神经元培养将涉及特定的训练发作,而另一部分不参与。 为了鉴定那些导致学习的细胞,可以使用它们,其中基因c-fos的启动子(其编码参与与神经元可塑性相关的分子级联中的转录因子)的转基因动物应当是绿色荧光蛋白。 这种绿色荧光蛋白,将在研究的时候出现在细胞中,我们可以看到发出绿色的细胞 - 这些细胞允许我们的机器人神经混合我们的系统学习。

如果我们能够在这两个方向移动,创造更复杂的学习模型和新技术在文化中的可塑性,在神经科学将是一个新的实验模型,这将开放广泛的机会,研究细胞内学习机制,记忆。

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