Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей нейротехнологий 06.01.18 - 12.01.18
Новости
12.01.2018

Обзор новостей нейротехнологий 06.01.18 - 12.01.18

Внутриклеточные измерения с помощью роботов

“Multi-neuron intracellular recording in vivo via interacting autopatching robots” | eLife | doi: 10.7554/eLife.24656

  роботы

Инженеры из Массачусетского технологического института вместе с коллегами из Технологического института Джорджии придумали, как с помощью робота записать локальный потенциал сразу в нескольких клетках живого мозга. Они усовершенствовали свою прошлую работу, где научили программу управлять манипулятором с микропипеткой. Теперь же программа управляется сразу с четырьмя манипуляторами, что позволяет делать пэтч-кламп в нескольких нейронах.

Методом пэтч-кламп измеряют как надпороговые, так и подпороговые флуктуации потенциала мембраны в одиночных нейронах. Это трудный для применения электрофизиологический инструмент, так как ученым приходится вручную направлять тонкую микропипетку в ткань мозга и подводить ее кончик к мембране отдельной клетки. Авторы автоматизировали этот процесс, создав робота “Автопатчер”. Робот аккуратно вводит пипетку и периодически измеряет сопротивление на ее конце. По мельчайшим изменениям сопротивления он угадывает расстояние до мембраны. 

Система состоит из четырех роботизированных кронштейнов, расположенных радиально, и связанных с ними аппаратур управления сигналом и давлением. Пипетка, держатель пипетки и головной блок усилителя установлены на роботизированные рычаги. Каждая головная ступень подключается к усилителю, который направляет сигналы на компьютер.

Далее инженеры разработали схему с четырьмя автономными автопатчерами, которые работают согласованно. Если бы манипуляторы двигались независимо, то механические возмущения в ткани мозга мешали бы измерениям. Поэтому когда один робот “делает ход”, остальные ждут, и так все совершают маневры поочередно. Используя этот подход, авторы использовали четырех роботов для внутриклеточных записей нескольких нейронов в соматосенсорной и зрительной коре анестезированных мышей и соматосенсорной коре бодрствующей мыши.

Автоматизация локальной регистрации потенциала  in vivo открывает возможность для высокоплотного картирования внутриклеточной активности ансамблей нейронов в живом мозге. Такая задача практически непосильна для человека, если он выполняет ее вручную. Авторы считают, что количество одновременно контролируемых пипеток можно увеличить в три-четыре раза, взяв миниатюрные микроманипуляторы и добавив еще несколько пневматических клапанов в многоканальный блок управления.

Синтезатор речи нового поколения

"Natural TTS Synthesis by Conditioning WaveNet on Mel Spectrogram Predictions" | arXiv:1712.05884 | PDF

    обучение нейросетей

Программисты компании Google, Inc. представили инструмент с нейросетевой архитектурой, который синтезирует речь прямо из печатного текста. Синтезатор получил название Tacotron 2 и звучит практически неотличимо от речи живого человека. Описание нейросети авторы выложили в виде препринта на arXiv, а сэмплы с тестовыми записями можно прослушать на страничке Google: samples.

Система состоит из двух глубоких нейронных сетей. Первая сеть преобразует текст в спектрограмму -- визуальный способ представления звуковых частот во времени. Затем полученная спектрограмма подается в сеть WaveNet, звуковой движок из исследовательской лаборатории AI Alphabet, который читает диаграмму и генерирует соответствующие звуковые волны. Tacotron 2 сам обучается на записях с человеческим голосом. Сеть учится нюансам произношения, таким как громкость, скорость и интонация.

Блок-схема системной архитектуры. Нижняя половина схемы описывает модель, которая переводит последовательность букв в спектрограмму.

Исследователи Google демонстрируют, что Tacotron 2 умеет справляться с труднопроизносимыми словами и именами, а также способен изменять то, как он проговаривает фразу, в зависимости от пунктуации. Например, слова с заглавной буквы акцентируются, как сделал бы человек, указывая, что конкретное слово является важной частью предложения. Авторы предлагают желающим послушать записи, где одну и ту же фразу говорит человек и синтезирует нейросеть, и угадать, какая из них кому принадлежит.

Tacotron 2 станет мощным дополнением к сервису Google Assistant, хотя проблемы остаются. Например, система испытывает трудности с произнесением отдельных слов (таких как «decorum» и «merlot»), а иногда даже произвольно генерирует странные шумы. Кроме того, Tacotron 2 пока не может генерировать аудио в реальном времени и не позволяет управлять сгенерированной речью, например, делать ее произнесение радостным или грустным. Все это интересные исследовательские задачи, и они будут со временем решены.

Измерение активности мозга с помощью автофлуоресценции

“Imaging of Neuronal Activity in Awake Mice by Measurements of Flavoprotein Autofluorescence Corrected for Cerebral Blood Flow” | Frontiers in Neuroscience | doi: 10.3389/fnins.2017.00723

  имиджинг

Японские ученые из Национального института квантовой и радиологической науки и техники разработали метод визуализации активности мозга с помощью самосветящегося белка. Когда нейроны активны, они потребляют больше кислорода, и это отражается на работе митохондрий. Зеленая флуоресценция белка флавопротеина как раз связана с изменениями метаболизма митохондрий в клетках, и этот эффект используют для визуализации.

Проблема, однако, в том, что флавопротеин излучает на длине волны 535 нм, а такой свет поглощается гемоглобином, который тоже прибывает в очаг нейронной активности, так как кислород переносится кровью. В итоге сигнал содержит не только свечение флавопротеина, но также эффекты поглощения и рассеяния света гемоглобином, что дает искаженную картину. Авторы решили задачу удаления артефактов и получили очищенный сигнал свечения, связанный с активностью клеток.

Поверхность коры в краниальном окне одновременно освещается светом двух ламп. Одна камера ловит отраженный свет, другая -- зеленое свечение флавопротеина. 

Они разработали метод коррекции изображений зеленой флуоресценции для устранения эффектов поглощения света и протестировали его на мышах. Животных анестезировали, утоньшили черепную кость в области соматосенсорной коры и наложили на нее стекло, создав таким образом т.н. “краниальное окно”. Через неделю мышей поместили на шар, где они свободно двигались, а голова была закреплена под двумя фотокамерами.

В “окно” светили лампой и измеряли отраженный свет, вычисляя эффекты поглощения волн гемоглобином во время тактильной стимуляции. Одновременно измеряли автофлуоресценцию флавопротеина и корректировали сигнал с учетом полученных значений поглощения. Авторам удалось продемонстрировать точную оценку активности клеток мозга независимо от гемодинамики.

3D-печать искусственны хаксонов

“Engineered 3D-printed artificial axons” | Scientific Reports | doi: 10.1038/s41598-017-18744-6

  биоинженерия

Биоинженеры из Массачусетского технологического института и Гарвардского университета разработали искусственные аксоны для исследований физиологии и поведения клеток. Модель позволяет независимо управлять геометрией волокон, механической жесткостью и функциями молекул-лигандов, тем самым воспроизводя ключевые особенности биологических аксонов в нормальном состоянии и при патологиях.

Все предыдущие модели пренебрегали важным свойством ткани мозга, в частности, нейронных аксонов: чрезвычайно малой механической жесткостью. Однако глиальные клетки очень механикочувствительны -- они оборачивают аксоны миелиновой оболочкой, и жесткость волокон сильно влияет на способность глии выполнять эту работу. Поэтому авторы изготовили цилиндрические волокна из мягких материалов, отразив свойства настоящих аксонов.

Массивы вертикальных волокон однородного диаметра имитируют геометрию пучков аксонов и участков белого вещества и позволяют быстро обнаружить миелиновую оболочку. Горизонтальные волокна позволяют получить высокую производительность миелина на сегмент волокна.

Они учли ключевые физические, механические и поверхностные свойства волокон, а не только функцию электропроводности. Используя технологию 3D печати и биосовместимые полимеры с широким диапазоном механических свойств, инженеры изготовили массивы искусственных аксонов диаметром <10 мкм в вертикальной и горизонтальной ориентациях. Из полидиметилсилоксана (PDMS) образовали эластичные и деформируемые волокнистые матрицы, на основе полигидроксиэтилметакрилата (pHEMA) получили вязкоупругие гидрогели.

Авторы засеяли модель живыми глиальными клетками и наблюдали их миграцию вдоль искусственных аксонов. Со временем олигодендроциты стали покрывать волокна миелиновой оболочкой, полностью обернутые сегменты располагались в диапазоне от 10 мкм до всей длины аксонов (70-120 мкм). Модель позволяет проектировать физические и биохимические сигналы для клеток таким образом, чтобы имитировать конкретные компоненты нервной системы или среды заболевания. Модель in vitro для понимания взаимодействия между глиальными клетками и нейронами представляет как научный, так и технологический интерес.

18.06.2018Онлайн-курс «Нейронет» проходит бета-тестирование на острове Русский

Апробация осуществляется в рамках проекта «Остров 10-21»

Подробнее
15.06.2018В Самаре создали тренажер для реабилитации пациентов после инсульта в VR-среде

ReviVR разработан командой Самарского государственного медицинского университета и пока не имеет аналогов в мире

Подробнее
15.06.2018Обзор новостей нейротехнологий 09.06.18 - 15.06.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
13.06.2018Специалисты по нейротехнологиям расскажут о профессиях будущего

16 июня 2018 г. состоится интерактивное мероприятие «Профессии будущего», участники которого узнают о новейших технологиях, смогут протестировать нейроинтерфейсы и познакомиться с профессиями, о которых еще вчера можно было прочитать в научно-фантастических книгах

Подробнее
8.06.2018Обзор новостей нейротехнологий 02.06.18 - 08.06.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
8.06.2018 НейроЧат в финале "Стартап-ралли" БИОТЕХМЕДА

По результатам питчинга в блоке Biomed кластера конференции Startup Village проект НейроЧат отобран для участия в финале конкурса фармацевтических и медицинских проектов «Стартап-ралли».

Подробнее
7.06.2018Компания BiTronics Lab запускает новый образовательный проект

Академия BiTronics - это образовательная программа в области нейротехнологий для преподавателей основной и дополнительной программ обучения

Подробнее
6.06.2018NeuroChat стал лауреатом премии CES Asia Innovation Awards 2018

Проект НейроЧат примет участие в одной из крупнейших выставок, посвящённых потребительской электронике CES Asia 2018

Подробнее
5.06.2018Завтрак для стартапов в сфере виртуальной реальности

Для привлечения внимания инвесторов к разработкам в области виртуальной реальности проект Neurohub проведет StartUp завтрак по VR. 

Подробнее
1.06.2018Обзор новостей нейротехнологий 26.05.18 - 01.06.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
30.05.2018Открыт набор в онлайн-магистратуру МФТИ по технологическому предпринимательству

МФТИ объявляет о старте набора в онлайн-магистратуру по программе «Технологическое предпринимательство»

Подробнее
30.05.2018Технологии «Нейронет» сыграют важную роль в формировании образа будущей медицины

Множество тем, которые обсуждались на Петербургском экономическом форуме 24-26 мая, касались жизни российского общества - цифровизация экономики, реформы социальных институтов, благотворительность, и, конечно же, вопросы здравоохранения не остались без внимания участников форума.

Подробнее
29.05.2018Обучение нейромаркетингу – шаг навстречу заказчику

В рамках мастер-класса по нейромаркетингу, который пройдет 2 июня 2018 г. в Москве, эксперты в области нейротехнологий расскажут, как современные достижения влияют на ежедневный выбор потребителя и качество товаров.

Подробнее
123242, г. Москва, Малый Конюшковский пер., д. 2, оф. 17