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机器人可能会从装配线移动到神经外科手术之前使用由细胞检测计算机算法引导的机器人手臂,佐治亚理工学院和麻省理工学院的科学家已经开发出一种方法来识别和记录活体小鼠大脑中的神经元准确性和速度比人类获得生物大脑中神经元内部运作的机会提供了大量有用的信息:它的电活动模式,形状,甚至是在给定时刻打开哪些基因的轮廓然而,实现这一目标是一项艰巨的任务,它被认为是一种艺术形式;很难知道世界上只有少数实验室在实践它但是这很快就会改变:麻省理工学院和佐治亚理工学院的研究人员已经开发出一种方法来自动化从生物大脑神经元中发现和记录信息的过程

研究人员已经证明,由细胞检测计算机算法引导的机器人手臂能够比人类实验者更准确,更快地识别和记录活体小鼠大脑中的神经元

新的自动化过程消除了数月培训的需要,并提供了长时间的培训

寻求有关活细胞活动的信息使用这种技术,科学家们可以对大脑中成千上万种不同类型的细胞进行分类,绘制它们彼此之间的联系方式,并找出患病细胞与正常细胞的区别

该项目是Ed Boyden实验室,Benesse职业发展,麻省理工学院生物工程和脑与认知科学副教授,C佐治亚理工学院机械工程助理教授raig Forest“我们的团队从一开始就是跨学科的,这使我们能够将精密机械设计的原理应用于活脑的研究,”Forest说他的研究生,Suhasa Kodandaramaiah,在过去两年中作为麻省理工学院的访问学生,并且是该研究的主要作者,该研究出现在5月6日的“自然方法”中

该方法在研究精神分裂症,帕金森症等脑部疾病方面特别有用

博伊登说,“在所有这些情况下,细胞的分子描述与其电子和电路特性相结合......仍然难以实现,”博伊顿是麻省理工学院媒体实验室和麦戈文的成员脑研究所“如果我们能够真实地描述疾病如何改变活体大脑内特定细胞中的分子,它可能会找到更好的药物目标”自动化Kodandaramaiah,Boyden和Forest开始自动化一项已有30年历史的技术,称为全细胞膜片钳,其中包括将一个微小的空心玻璃移液管与神经元的细胞膜接触,然后打开一个小孔

用于记录细胞内电活动的膜这项技能通常需要一个研究生或博士后几个月来学习科达达拉迈亚花了大约四个月学习手动膜片钳技术,让他对它的难度有所了解“当我得到相当擅长的它,我能感觉到即使它是一种艺术形式,它也可以简化成一套可以由机器人执行的刻板任务和决定,“他说,为此,Kodandaramaiah和他的同事建造了一个机器人手臂,将玻璃吸管降低到具有微米精度的麻醉鼠标的大脑中随着移动,移液器监测称为电阻抗的特性 - 衡量电子设备的难度从移液管流出的三角形如果没有细胞周围,电流和阻抗低当尖端撞击电池时,电流也不能流动,阻抗上升移液管需要2微米的步长,测量阻抗10倍每秒一旦它检测到一个细胞,就可以立即停止,防止它穿过细胞膜“这是机器人可以做的事情,人类无法做到,”博伊登说,一旦移液器找到一个细胞,就会吸入形成细胞

用细胞膜密封然后,电极可以突破膜以记录细胞的内部电活动机器人系统可以90%的准确度检测细胞,并在大约40%的时间内与检测到的细胞建立连接 研究人员还表明,他们的方法可用于通过注射染料来确定细胞的形状;他们正在努力提取细胞内容以阅读其基因概况霍华德休斯医学研究所Janelia农场校园的组长Karel Svoboda表示他相信该技术将被广泛采用,因为它消除了阻碍更多研究人员的障碍使用膜片钳记录“人类可以做到和机器一样,但对于一个人来说它非常沉闷你会感到厌倦,你开始犯错误机器人只是继续前进,”斯沃博达说,他不是研究团队新技术的开发主要由美国国立卫生研究院,国家科学基金会和麻省理工学院媒体实验室资助

机器人学的新时代研究人员正在努力扩大电极的数量,以便他们可以从多个神经元记录一段时间,可能让他们确定大脑的不同部分是如何连接的

他们还与合作者一起开始分类成千上万的典型在大脑中发现的神经元的大脑这个大脑的“零件清单”不仅可以通过它们的形状来识别神经元 - 这是最常见的分类方法 - 而且还可以通过它们的电活动和基因谱识别“如果你真的想知道什么一个神经元,你可以看看它的形状,你可以看看它是如何发射然后,如果你拿出遗传信息,你真的可以知道发生了什么,“森林说”现在你知道一切这就是整个画面“博伊登说,他认为这只是在神经科学中使用机器人来研究活体动物的开始这样的机器人可能被用于在大脑中的目标点注入药物,或者提供基因治疗载体他希望它也能激发神经科学家对追求其他类型的机器人自动化 - 例如在光遗传学中,使用光来干扰目标神经回路并确定神经元在大脑功能中发挥的因果作用神经科学是其中之一Boyden说:“基因组计划是由人类和一组巨大的机器人完成的,这些机器人可以完成所有的基因组测序

在定向进化或合成生物学中,机器人可以做很多事情

分子生物学,“他说”在生物学的其他部分,机器人是必不可少的“其他共同作者包括麻省理工学院研究生Giovanni Talei Franzesi和MIT博士后Brian Y Chow来源:Anne Trafton,麻省理工学院新闻办公室图片:Boyden Lab

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