robogeek.ru

все о роботах и робототехнике

edu.robogeek.ru

все об обучении робототехнике

Роботизированная система отслеживает нейроны мозга

Запись электрических сигналов от нейрона в живом мозге может дать большой объем информации об этой функции нейрона и о том, как он взаимодействует с другими клетками в мозге. Однако выполнять такую запись настолько сложно, что делать это сейчас могут только в нескольких лабораториях нейробиологии во всем мире.

Чтобы обеспечить доступность этой методики инженеры, MIT разработали способ автоматизации процесса, используя компьютерный алгоритм, который анализирует изображения с микроскопа и направляет роботизированную руку к заданной клетке мозга.

Эта технология позволит множеству ученых изучать одиночные нейроны и способы их взаимодействия с другими клетками, чтобы исследовать познание, сенсорное восприятие и другие функции мозга. Исследователи также теперь смогут больше узнать о том, как нервные цепи страдают от расстройства мозга.

Более 30 лет нейрофизиологи используют для регистрации электрической активности клеток мозга метод, известный как фиксация электрического потенциала или пэтч-кламп. Этот метод заключается в использовании крошечной стеклянной пипетки для контакта с клеточной мембраной нейрона и открытия в ней небольшой поры. Для обучения этому методу работы требуется несколько месяцев. Выполнять ее на нейронах в мозге живого млекопитающего еще сложнее.

Пять лет назад Эд Бойден и его коллеги из Массачусетского технологического института и Университета Джорджии разработали способ автоматизации этой методики. Они создали компьютерный алгоритм, который мог бы направлять пипетку к клетке на основе измерения полного электрического сопротивления между пипеткой и клеткой.

Как только пипетка обнаруживает клетку, она может мгновенно остановиться, чтобы не повредить мембрану. Затем электрод может проникнуть через мембрану, чтобы записать внутреннюю электрическую активность ячейки.

Исследователи достигли очень высокой точности с использованием этого метода, но его нельзя было использовать для направления на определенную клетку. Вы не захотите испробовать тысячи клеток, пока не найдете интересующую вас, говорят ученые. Чтобы обеспечить такое точное попадание в цель, исследователи применили автоматизированную фиксацию потенциалов с использованием изображений.

Объединив несколько методов обработки изображений, исследователи разработали алгоритм, который направляет пипетку в клетку-мишень размером примерно в 25 микрон. Используя этот автоматизированный подход, они смогли успешно записать данные из двух типов клеток класса интернейронов, которые ретранслируют сообщения между другими нейронами, и набора возбуждающих нейронов, известных как пирамидальные клетки. Они достигли успеха примерно в 20% случаев, что сопоставимо с работой высококвалифицированных ученых, выполняющих этот процесс вручную.

Чтобы помочь другим лабораториям освоить новую технологию, исследователи планируют рассказать о своем подходе на своем веб-сайте autopatcher.org.

Комментарии

(0) Добавить комментарий

Новые комментарии

Роботы смогут стать частью муравьиной колонии
Гость
11.10.2017
10:36:42
В своем следующем проекте исследователям следует сфокусироваться на повышении качества жизни у тараканов - они (тараканы) намного более близки...
Мой друг – робот. Социокультурные аспекты социальной робототехники
Татьяна
01.10.2017
02:03:46
Отличный курс, очень интересный!