文／陳根
在科學實驗中，研究人員往往首先以小白鼠為實驗對象。但動物測試也面臨成本高且耗時，同時無法精確體現(xiàn)人類反應的局限。
近日，來自勞倫斯利弗莫爾國家實驗室（LLNL）的多學科科學家團隊開發(fā)了一款三維“芯片大腦”（brain－on－a－chip），它能夠捕獲體外培養(yǎng)活體腦細胞的神經(jīng)活動，并提出了一種建模交互神經(jīng)元群體及其網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的方式。簡單來說，就是構(gòu)建在芯片上培養(yǎng)腦細胞的模型。
這種在芯片上培養(yǎng)腦細胞的模型，可以用于分析接種在體外片上腦部設備上的腦細胞中形成的神經(jīng)元網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)。盡管已有研究人員從神經(jīng)活動的快照中模擬了基本統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但LLNL的方法是獨特的，因為它可以模擬神經(jīng)元文化的時間動態(tài)－這些神經(jīng)網(wǎng)絡的演變隨著時間的推移而變化。
這意味著，研究人員可以通過其了解神經(jīng)社區(qū)結(jié)構(gòu)，社區(qū)如何演變以及結(jié)構(gòu)如何在實驗條件下變化。雖然目前的這項工作是為2D片上大腦數(shù)據(jù)開發(fā)的，但該過程可以很容易地適應LLNL的3D片上大腦。
具體來說，研究人員使用設計在片上腦部設備中的薄膜多電極陣列（MEA），成功捕獲并收集了神經(jīng)元網(wǎng)絡在通信時產(chǎn)生的電信號。而這些數(shù)據(jù)作為教學工具，團隊將標準的隨機塊模型與包含機器學習組件的稱為高斯過程的概率模型相結(jié)合，以創(chuàng)建時間隨機塊模型（T－SBM）。
此外，模擬神經(jīng)連接變化并建立基線正常神經(jīng)活動的能力可以幫助研究人員使用片上大腦設備來研究藥物等干預措施對導致疾病變化的條件的影響。大腦如暴露于毒素，癲癇或腦損傷等疾病。研究人員可以在芯片上開發(fā)健康的大腦，誘發(fā)癲癇發(fā)作或引入毒素，然后模擬干預的效果以恢復到基線狀態(tài)。
該研究項目首席研究員表示：對于模擬神經(jīng)連接計劃是匯集工程、生物學和計算知識，開發(fā)出一種更能代表人腦生理機能和功能的模型。而這項研究或?qū)⑼苿釉擃I域向著這個終極目標前進。
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