該芯片的誕生，標(biāo)志著在理解和繪制復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面邁出了重要一步，有望為神經(jīng)科學(xué)研究、人工智能發(fā)展以及心理健康研究等多個(gè)領(lǐng)域帶來深遠(yuǎn)影響。
近日，美國(guó)哈佛大學(xué)團(tuán)隊(duì)在神經(jīng)科學(xué)研究領(lǐng)域取得重大突破，成功開發(fā)出一款新型互補(bǔ)金屬氧化物半導(dǎo)體（CMOS）芯片，能夠記錄大量神經(jīng)元間突觸信號(hào)的細(xì)微變化。
研究成果以《通過微孔電極陣列的并行化細(xì)胞內(nèi)記錄來映射數(shù)千個(gè)神經(jīng)元之間的突觸連接》（Synaptic connectivity mapping among thousands of neurons via parallelized intracellular recording with a microhole electrode array）為題，發(fā)表在最新的《自然?生物醫(yī)學(xué)工程》（Nature Biomedical Engineering）雜志上。
相關(guān)論文（來源：Nature Biomedical Engineering）
該芯片的誕生，標(biāo)志著在理解和繪制復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面邁出了重要一步，有望為神經(jīng)科學(xué)研究、人工智能發(fā)展以及心理健康研究等多個(gè)領(lǐng)域帶來深遠(yuǎn)影響。
技術(shù)原理與突破
據(jù)《自然》雜志報(bào)道，這款新型硅芯片采用CMOS工藝制造，每個(gè)像素焊盤集成微孔電極，通過蝕刻鋁鈍化層形成直徑10微米的孔洞，并沉積鉑黑提升電導(dǎo)率。內(nèi)置了 4096 個(gè)微孔電極陣列，每個(gè)微孔電極類似于一個(gè)膜片鉗電極，通過在單個(gè)芯片中集成超過 4000 個(gè)這樣的陣列，研究人員能夠有效監(jiān)測(cè)數(shù)千個(gè)神經(jīng)元的電活動(dòng)。
（來源：Nature Biomedical Engineering）
“這種易用性是我們研究的另一個(gè)重要特點(diǎn)。” 哈佛大學(xué)研究人員、論文第一作者Jun Wang表示，“這種微孔電極的設(shè)計(jì)理念極大地簡(jiǎn)化了制造過程，同時(shí)提高了電極的穩(wěn)定性和耐用性。”
微孔電極通過小電流注入實(shí)現(xiàn)神經(jīng)元膜通透性控制，平均電流強(qiáng)度較納米針減少80%，大幅降低對(duì)細(xì)胞的干擾。實(shí)驗(yàn)顯示，單孔芯片在60分鐘內(nèi)維持90%的細(xì)胞內(nèi)耦合率，動(dòng)作電位振幅達(dá)4.7mV，記錄持續(xù)時(shí)間延長(zhǎng)至32分鐘，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)技術(shù)。
實(shí)驗(yàn)成果
利用該芯片，研究者們已經(jīng)成功繪制了2,000個(gè)大鼠神經(jīng)元之間的7萬多個(gè)突觸連接圖譜，顯著提高了細(xì)胞內(nèi)耦合效率。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，在 4096 個(gè)微孔電極中，平均有超過 3600 個(gè)實(shí)現(xiàn)了與頂部神經(jīng)元的細(xì)胞內(nèi)耦合，并提取突觸后電位（PSP）等亞閾值信號(hào)。
相比2020年開發(fā)的垂直納米針電極技術(shù)，新研發(fā)的微孔電極不僅更容易制造，而且在與神經(jīng)元內(nèi)部耦合上表現(xiàn)更優(yōu)，為大規(guī)模并行細(xì)胞內(nèi)記錄提供了可能。基于此，團(tuán)隊(duì)記錄了超過 7 萬個(gè)連接，這一數(shù)字是此前 300 個(gè)連接記錄的 200 多倍，誤差率僅5%。
“我們已經(jīng)在這方面取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，從這些數(shù)據(jù)中獲得了關(guān)于突觸連接的深刻見解。” 研究人員韓東赫（Donhee Ham）表示。該芯片不僅能夠測(cè)量每個(gè)連接的信號(hào)強(qiáng)度，還能識(shí)別信號(hào)類型，為理解大腦如何處理信息提供了關(guān)鍵線索。
行業(yè)意義
這一成果在神經(jīng)科學(xué)研究領(lǐng)域具有里程碑意義，打破了傳統(tǒng)技術(shù)的局限性：
1、傳統(tǒng)的電子顯微鏡雖然能夠觀察到突觸連接的形態(tài)，但無法測(cè)量和記錄信號(hào)的傳輸過程；
2、膜片鉗電極雖能高精度記錄單個(gè)神經(jīng)元，但通量極低（僅1-5個(gè)神經(jīng)元），難以滿足大規(guī)模研究需求;
3、微電極陣列（MEA，micro electrode array）雖可并行記錄，但靈敏度不足，無法區(qū)分突觸信號(hào)細(xì)節(jié).
新型 CMOS 芯片則結(jié)合了膜片鉗的靈敏度與MEA的高通量?jī)?yōu)勢(shì)，能夠同時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)千個(gè)神經(jīng)元的活動(dòng)，大大拓展了研究的廣度和深度。
（來源：Nature Biomedical Engineering）
“我們的研究成果是神經(jīng)科學(xué)研究領(lǐng)域的一個(gè)里程碑。”韓東赫教授表示，“通過這項(xiàng)技術(shù)，我們不僅能夠測(cè)量每個(gè)突觸連接的信號(hào)強(qiáng)度和類型，還能深入理解這些復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何工作的。”此次研究中，科學(xué)家們還解決了如何分析海量數(shù)據(jù)的挑戰(zhàn)，為未來進(jìn)一步探索大腦功能奠定了基礎(chǔ)。
未來能用在哪些領(lǐng)域？
盡管取得了顯著進(jìn)展，但繪制完整人腦圖譜的任務(wù)仍然任重道遠(yuǎn)。人類大腦擁有約 860 億個(gè)神經(jīng)元，每個(gè)神經(jīng)元平均有 35 個(gè)連接，這意味著大腦中至少有 30.1 億個(gè)突觸連接。面對(duì)如此龐大的數(shù)據(jù)量，如何進(jìn)行有效的分析和處理成為了一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。
研究團(tuán)隊(duì)成員韓東赫表示，他們正在致力于開發(fā)一種可用于活體大腦的新設(shè)計(jì)，以應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)。如果能夠在活體大腦中成功實(shí)現(xiàn)神經(jīng)連接的映射，這一技術(shù)將為多項(xiàng)技術(shù)進(jìn)步提供可能。例如：
1、它可以應(yīng)用于人工智能訓(xùn)練，提高 AI 芯片的效率和計(jì)算能力，從而在不消耗大量電力的情況下實(shí)現(xiàn)巨大的計(jì)算性能；
2、未來若實(shí)現(xiàn)活體大腦部署，該技術(shù)可解析癲癇、阿爾茨海默病等疾病的突觸異常機(jī)制，推動(dòng)精準(zhǔn)治療；
3、高通量記錄能力使其成為評(píng)估神經(jīng)藥物對(duì)網(wǎng)絡(luò)影響的理想工具，加速新藥開發(fā)進(jìn)程。
4、此外，這一技術(shù)還可應(yīng)用于心理健康研究，幫助科學(xué)家更好地理解突觸連接的活動(dòng)（或異常活動(dòng)）如何影響大腦的感知和認(rèn)知功能，有助于揭示突觸連接異常與精神疾病之間的關(guān)系。
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