Поступление во внутренние работы нейрона в живущем мозгу является такой кропотливой, сложной и осложненной задачей, что это считают формой искусства, которая может только быть сделана в небольшом количестве лабораторий во всем мире.Внутренние работы нейрона в живущем мозгу обеспечивают огромное количество полезной информации. Например, это предлагает информацию о структурах мозга электрической активности, ее формы и даже профиль которого гены включены в определенный момент.?
Согласно проблеме 6 мая Методов Природы, исследователи в MIT и Технологическом институте Джорджии развили метод, чтобы автоматизировать процесс обнаружения и записи информации от нейронов в живущем мозгу.В сотрудничестве между лабораторией Эда Бойдена, адъюнкт-профессором биотехники и мозговая и когнитивистика в MIT, и Крэйг Форест, доцент машиностроения в Технологическом институте Джорджии, исследователи продемонстрировали, что роботизированная рука, управляемая обнаруживающим клетку компьютерным алгоритмом, имела более высокую точность и уровень скорости в идентификации и записи от нейронов в живущем мозгу мыши, чем человеческий экспериментатор.
Используя эти новые автоматизированные средства процесса, что долго думавшая информация о действиях живых клеток может быть получена, не имея необходимость предоставлять исследователям месяцы обучения. Этот новый метод позволяет ученым классифицировать тысячи различных типов клетки головного мозга и картировать, как они связаны, а также изучают, как больные клетки отличаются от нормальных клеток.?Лес говорит:? «Наша команда была междисциплинарной с начала, и это позволило нам принести принципы машинного дизайна точности, чтобы коснуться исследования живущего мозга».Аспирант леса, Suhasa Kodandaramaiah является ведущим автором исследования и провел прошлые два года как студент посещения в MIT.
Согласно Boyden, члену Media Lab MIT и Института Макговерна Мозгового Исследования, метод мог быть особенно полезным при учащихся заболеваниях мозга, таким как шизофрения, болезнь Паркинсона, аутизм и эпилепсия.Он продолжает:«Во всех этих случаях молекулярное описание клетки, объединенной с [ее] электрическими свойствами и свойствами схемы…, осталось неуловимым. Если мы могли бы действительно описать, как болезни изменяют молекулы в определенных клетках в пределах живущего мозга, он мог бы позволить лучшим целям лекарственного средства быть найденными». Boyden, Лес и Кодэндарамэйа решили автоматизировать 30-летний метод, известный как зажим пятна целой клетки, требующий уровня умения, обычно берущего аспиранта postdoc несколько месяцев, чтобы учиться.
Метод вовлекает приведение крошечной полой стеклянной пипетки в контакт с клеточной мембраной нейрона, затем открывая маленькую пору в мембране, чтобы сделать запись электрической активности в клетке.?После четырех месяцев изучения ручного метода фиксации потенциала говорит Кодэндарамэйа:«Когда я стал довольно хорошим в нем, я мог ощутить, что даже при том, что это – форма искусства, это может быть уменьшено до ряда стереотипных задач и решений, которые могли быть выполнены роботом». Kodandaramaiah и его команда построили роботизированную руку, понижающую стеклянную пипетку в мозг анестезированной мыши с точностью микрометра. Когда рука движется, пипетка контролирует электрическое сопротивление, т.е. меру того, насколько трудный это для электричества, чтобы вытечь из пипетки.
Если нет никаких клеток вокруг, потоки электричества и сопротивление является низким, однако, когда наконечник поражает клетку, электричество не может течь свободно и повышения сопротивления. Пипетка делает шаги на два микрометра, измеряя сопротивление 10 раз в секунду, и как только это обнаруживает клетку, это в состоянии остановиться немедленно так, чтобы это не тыкало через мембрану.Бойден заявляет:«Это – что-то, что робот может сделать это, человек не может». Как только пипетка обнаружила клетку, она применяет всасывание, чтобы сформировать печать с мембраной клетки так, чтобы электрод мог прорваться через мембрану, чтобы сделать запись внутренней электрической активности клетки.
Темп автоматизированной системы точности в обнаружении клеток составляет 90% с 40%-м показателем успешности установления связи с обнаруженными клетками. Новый метод может также использоваться в определении формы клетки путем впрыскивания краски. Исследователи в настоящее время исследуют, чтобы извлечь содержание клетки, чтобы прочитать ее генетический профиль, а также увеличить масштаб числа электродов, чтобы позволить записи от многократных нейронов за один раз.
Они выдвигают гипотезу, что это могло позволить им определять, как связаны различные части мозга.Они находятся также в процессе сотрудничества, чтобы начать категоризировать тысячи типов нейрона в мозгу. Наиболее распространенное средство классификации этого «списка частей» для мозга путем идентификации нейронов их формой, однако, новый метод позволяет нейронам быть далее отнесенными их электрической активностью и генетическим профилем.
Лес объясняет:«Если Вы действительно хотите знать, каков нейрон, Вы можете посмотреть на форму, и Вы можете посмотреть на то, как это стреляет. Затем если Вы вытаскиваете генетическую информацию, Вы можете действительно знать то, что продолжается. Теперь Вы знаете все.
Это – целая картина». Бойден полагает, что это – просто начало использования робототехники в нейробиологии, чтобы изучить живущих животных, учитывая, что робот как их мог быть также использоваться в будущем, чтобы влить препараты в предназначенных пунктах в мозгу или поставить векторы генотерапии. Он надеется, что их изобретение вдохнет нейробиологов, чтобы развить другие формы автоматизированной автоматизации. Например, в optogenetics, с помощью света, чтобы встревожить предназначенные невральные схемы и определить то, что ролевые нейроны играют в функциях мозга.
Заявление этого n? евронаука является одной из нескольких областей биологии, где роботы должны все же оказать большое влияние, Boyden завершает:«Проект генома был сделан людьми и гигантским набором роботов, которые сделают все упорядочивание генома. В направленном развитии или в синтетической биологии, роботы делают много молекулярной биологии.
В других частях биологии роботы важны».?