在科學(xué)實(shí)驗(yàn)中，研究人員往往首先以小白鼠為實(shí)驗(yàn)對象。但動(dòng)物測試也面臨成本高且耗時(shí)，同時(shí)無法精確體現(xiàn)人類反應(yīng)的局限。

近日，來自勞倫斯利弗莫爾國家實(shí)驗(yàn)室（LLNL）的多學(xué)科科學(xué)家團(tuán)隊(duì)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(xì)胞的神經(jīng)活動(dòng)，并提出了一種建模交互神經(jīng)元群體及其網(wǎng)絡(luò)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(xì)胞的模型。

這種在芯片上培養(yǎng)腦細(xì)胞的模型，可以用于分析接種在體外片上腦部設(shè)備上的腦細(xì)胞中形成的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)。盡管已有研究人員從神經(jīng)活動(dòng)的快照中模擬了基本統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但LLNL的方法是獨(dú)特的，因?yàn)樗梢阅M神經(jīng)元文化的時(shí)間動(dòng)態(tài)－這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演變隨著時(shí)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(shí)驗(yàn)條件下變化。雖然目前的這項(xiàng)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(yīng)LLNL的3D片上大腦。

具體來說，研究人員使用設(shè)計(jì)在片上腦部設(shè)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(luò)在通信時(shí)產(chǎn)生的電信號。而這些數(shù)據(jù)作為教學(xué)工具，團(tuán)隊(duì)將標(biāo)準(zhǔn)的隨機(jī)塊模型與包含機(jī)器學(xué)習(xí)組件的稱為高斯過程的概率模型相結(jié)合，以創(chuàng)建時(shí)間隨機(jī)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(dòng)的能力可以幫助研究人員使用片上大腦設(shè)備來研究藥物等干預(yù)措施對導(dǎo)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(yù)的效果以恢復(fù)到基線狀態(tài)。

該研究項(xiàng)目首席研究員表示：對于模擬神經(jīng)連接計(jì)劃是匯集工程、生物學(xué)和計(jì)算知識，開發(fā)出一種更能代表人腦生理機(jī)能和功能的模型。而這項(xiàng)研究或?qū)⑼苿?dòng)該領(lǐng)域向著這個(gè)終極目標(biāo)前進(jìn)。
責(zé)編AJX