Los científicos han inventado neuronas artificiales en chips de silicio que se comportan igual que las reales: un logro único en su tipo con un enorme alcance para dispositivos médicos para curar enfermedades crónicas, como la insuficiencia cardíaca, el Alzheimer y otras enfermedades de las neuronas. degeneración.
Críticamente, las neuronas artificiales no solo se comportan como las neuronas biológicas, sino que solo necesitan una milmillonésima parte de la potencia de un microprocesador, lo que las hace ideales para su uso en implantes médicos y otros dispositivos bioelectrónicos.
El equipo de investigación, dirigido por la Universidad de Bath e integrado por investigadores de las Universidades de Bristol, Zúrich y Auckland, describe las neuronas artificiales en un estudio publicado en Nature Communications .
Diseñar neuronas artificiales que respondan a las señales eléctricas del sistema nervioso como neuronas reales ha sido un objetivo importante en la medicina durante décadas, ya que abre la posibilidad de curar afecciones en las que las neuronas no funcionan correctamente y sus procesos se han cortado, como en la médula espinal. heridos o han muerto. Las neuronas artificiales podrían reparar biocircuitos enfermos replicando su función saludable y respondiendo adecuadamente a la retroalimentación biológica para restaurar la función corporal.
En la insuficiencia cardíaca, por ejemplo, las neuronas en la base del cerebro no responden adecuadamente a la retroalimentación del sistema nervioso y, a su vez, no envían las señales correctas al corazón, que entonces no bombea tan fuerte como debería.
Sin embargo, desarrollar neuronas artificiales ha sido un desafío inmenso debido a los desafíos de la biología compleja y las respuestas neuronales difíciles de predecir.
Los investigadores modelaron y derivaron con éxito ecuaciones para explicar cómo responden las neuronas a los estímulos eléctricos de otros nervios. Esto es increíblemente complicado ya que las respuestas son ‘no lineales’; en otras palabras, si una señal se vuelve el doble de fuerte, no necesariamente debería provocar una reacción el doble de grande, podría ser tres veces más grande o algo más.
Luego diseñaron chips de silicio que modelaron con precisión los canales de iones biológicos, antes de demostrar que sus neuronas de silicio imitaban con precisión las neuronas vivas reales que respondían a una variedad de estímulos.
Los investigadores replicaron con precisión la dinámica completa de las neuronas del hipocampo y las neuronas respiratorias de ratas, bajo una amplia gama de estímulos.
El profesor Alain Nogaret , del Departamento de Física de la Universidad de Bath , dirigió el proyecto. Él dijo: “Hasta ahora, las neuronas han sido como cajas negras, pero hemos logrado abrir la caja negra y mirar dentro. Nuestro trabajo es un cambio de paradigma porque proporciona un método robusto para reproducir las propiedades eléctricas de las neuronas reales en detalle minucioso.
“Pero es más amplio que eso, porque nuestras neuronas solo necesitan 140 nanovatios de potencia. Eso es una milmillonésima parte del requerimiento de energía de un microprocesador, que han utilizado otros intentos de hacer neuronas sintéticas. Esto hace que las neuronas sean muy adecuadas para implantes bioelectrónicos para tratar enfermedades crónicas.
“Por ejemplo, estamos desarrollando marcapasos inteligentes que no solo estimularán al corazón para que bombee a un ritmo constante, sino que utilicen estas neuronas para responder en tiempo real a las demandas del corazón, que es lo que sucede naturalmente en un corazón sano. Otras posibles aplicaciones podrían estar en el tratamiento de condiciones como el Alzheimer y las enfermedades degenerativas neuronales en general.
“Nuestro enfoque combina varios avances. Podemos estimar con mucha precisión los parámetros precisos que controlan el comportamiento de cualquier neurona con alta certeza. Hemos creado modelos físicos del hardware y demostrado su capacidad para imitar con éxito el comportamiento de las neuronas vivas reales. Nuestro tercer avance es la versatilidad de nuestro modelo que permite la inclusión de diferentes tipos y funciones de una gama de neuronas de mamíferos complejas”.
El profesor Giacomo Indiveri, coautor del estudio, de la Universidad de Zurich y ETF Zurich, agregó: “Este trabajo abre nuevos horizontes para el diseño de chips neuromórficos gracias a su enfoque único para identificar parámetros cruciales de circuitos analógicos”.
Otro coautor, el profesor Julian Paton, fisiólogo de la Universidad de Auckland y la Universidad de Bristol, dijo: “Replicar la respuesta de las neuronas respiratorias en la bioelectrónica que se puede miniaturizar e implantar es muy emocionante y abre enormes oportunidades para una medicina más inteligente”. dispositivos que conducen hacia enfoques de medicina personalizada para una variedad de enfermedades y discapacidades”.
El estudio fue financiado por una subvención del Programa de Tecnologías Emergentes Futuras Horizonte 2020 de la Unión Europea y una beca de doctorado financiada por el Consejo de Investigación de Ingeniería y Ciencias Físicas (ESPRC).
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Dr. Martin Passen, a dedicated nutrition educator with a master’s in nutrition education and nearing completion of a clinical nutrition and dietetics master’s. Passionate about sharing valuable information effectively.