Wissenschaftler haben ein System entwickelt, das künstliche und lebende Neuronen durch einen Memristor verband. Bemerkenswert ist, dass sich die drei Elemente dieses Hybrids in verschiedenen Teilen Europas befanden und über das Internet verbunden waren. Trotz der Entfernung funktionierte das Netzwerk und zeigte die Eigenschaften lebender neuronaler Systeme, zum Beispiel Langzeitpotenzierung. Der Artikel wurde in Scientific Reports veröffentlicht.
Die Funktionsweise des Gehirns basiert auf neuronalen Netzen. Synapsen – Verbindungen von Neuronen – spielen eine Schlüsselrolle bei der Übertragung, Verarbeitung und Speicherung von Informationen zwischen den Zellen dieser Netzwerke. Moderne Technologien ermöglichen es, künstliche Neuronen und Synapsen zu erzeugen sowie Gehirn und Computer zu verbinden.
Memristoren ermöglichen es, eine solche Eigenschaft einer biologischen Synapse als Langzeitpotenzierung zu simulieren: Mit einer Langzeitwirkung eines Neurons auf ein anderes wird die Signalübertragung zwischen ihnen effizienter. Dies sind elektronische Elemente, die ihren Widerstand je nachdem, welche Ladung durch sie fließt, ändern.
Eine Gruppe von Wissenschaftlern aus Großbritannien, Deutschland, Italien und der Schweiz um Alexantrou Serb von der University of Southampton entwickelte ein System, das mithilfe eines Memristors künstliche Neuronen mit biologischen verband und Signale in beide Richtungen übertragen konnte. Das erste Element des Netzwerks ist ein Siliziumneuron, ein integrierter Schaltkreis aus Millionen von Transistoren. Dieses Gerät erzeugte elektrische Impulse, die an einen Memristor und dann über eine Mikroelektrode an ein Neuron im Hippocampus der Maus übertragen und in Kultur isoliert wurden. Die an die Nervenzelle angelegte Spannung ähnelte exzitatorischen postsynaptischen Potentialen (EPSPs), aus denen im Gehirn neurale Impulse gebildet werden. Diese Hybridsynapse wurde Synaptor genannt.
Allgemeiner Schaltplan. AN - künstliche Neuronen, MR - Memristoren, ABsyn und BAsyn - Synapter
Um die jeder Synapse innewohnende Plastizität zu simulieren, wurde über zwei Pole ein Signal an den Memristor angelegt. Die erste diente als Analogon zur präsynaptischen Stimulation; sie erhielt die Erregung von einem künstlichen Neuron. Der zweite diente als postsynaptischer Eingang und gab eine Antwort von einem biologischen Neuron an den Memristor zurück.
Elektrischer Schaltplan. AN - künstliche Neuronen, MR - Memristoren, ABsyn und BAsyn - Synapter, CME - Mikroelektrode, BN - biologisches Neuron
Der zweite Teil des Systems wurde entwickelt, um ein Signal von einer lebenden Zelle an eine Siliziumzelle zu übertragen. Neuronenimpulse wurden mit der Patch-Clamp-Methode aufgenommen, dann durch die Mikroelektrode zum zweiten Memristor und durch diesen zum künstlichen Neuron geleitet. Das Ergebnis war eine Hybridschaltung, die ein Signal von einer Silizium-Nervenzelle zu einem anderen – lebenden – Neuron überträgt.
Die Tatsache, dass sich die Elemente des Systems in verschiedenen Teilen der Welt befanden, macht die Studie noch exotischer: Siliziumneuronen befanden sich in Zürich, Memristoren befanden sich in Southampton und die Kultur von Mausneuronen befand sich in Padua, Italien. Das System verwendet das UDP-Protokoll, um Daten über das Internet zu übertragen.
Um die Eigenschaften von Synaptern zu demonstrieren, beschlossen die Forscher, an ihnen eine langfristige Potenzierung von glutamatergen Synapsen im Hippocampus zu simulieren. Das erste künstliche Neuron fungierte als Schrittmacher: Es erzeugte elektrische Signale einer bestimmten Frequenz. Memristoren spielten die Rolle der postsynaptischen Membran, die die Funktion der Plastizität im Gehirn trägt. Sie waren so programmiert, dass sie den Widerstand als Reaktion auf die Entladungsfrequenz des biologischen Neurons ändern, die durch den postsynaptischen Input aufgezeichnet wurde. Die AMPA-Rezeptoren für Glutamat in Hippocampus-Zellen funktionieren auf die gleiche Weise. Das zweite künstliche Neuron des Netzwerks arbeitete im spontanen Entladungsmodus - es gab spontan Impulse ohne eine bestimmte Frequenz aus, und die biologische Zelle beeinflusste durch den Memristor ihre Aktivität.
Als Reaktion auf eine Periode hochfrequenter Impulse, die von einem künstlichen Neuron gesetzt wurden, erhöhte die lebende Zelle ihre Aktivität und behielt sie auch nach einer Verringerung der Stimulationsfrequenz bei. Dies führte auch zu einer Erhöhung der Spontanaktivität des dritten Elements der Kette. Mit einer Abnahme der Entladungsrate des Schrittmachers entwickelte sich eine Langzeitdepression, bei der die Aktivität sowohl des zweiten als auch des dritten Neurons des Systems abnahm.
Langzeitpotenzierung (LTP) und Depression (LTD). Oben - Entladungsfrequenz des ersten Neurons, in der Mitte - des zweiten (biologischen) Neurons, unten - Memristorwiderstand
Langzeitpotenzierung (LTP) und Depression (LTD). Oben - die Entladungsfrequenz des zweiten (biologischen) Neurons, in der Mitte - des dritten (künstlichen) Neurons, unten - Memristorwiderstand
Dies ist das erste Netzwerk dieser Art, und es kann weiter verbessert und auf medizinische Probleme wie die Behandlung von Herzrhythmusstörungen, Bluthochdruck, Rückenmarksverletzungen und Parkinson angewendet werden.
Memristor-Eigenschaften werden auch verwendet, um Chips zu erstellen, die beim maschinellen Lernen verwendet werden können. 2015 wurde beispielsweise ein neuronales Netz aus Memristoren geschaffen.
