Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиПресс-центрДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей нейротехнологий 21.10.17 - 27.10.17
Новости
27.10.2017

Обзор новостей нейротехнологий 21.10.17 - 27.10.17

Двухсторонний микроскоп

“A double-sided microscope to realize whole-ganglion imaging of membrane potential in the medicinal leech” | eLife |  doi: 10.7554/eLife.29839

  имиджинг

Биоинженеры из Калифорнийского технологического института разработали микроскоп, чтобы следить за активностью нейронов в ганглиях с двух противоположных сторон. Активность больших ансамблей клеток ученые наблюдают с помощью метода флуоресцентной визуализации. Но современные микроскопы смотрят на образец сверху и в любой момент времени снимают лишь одну сторону его поверхности. Клетки, находящиеся снизу, не видны, технология захватывает лишь часть популяции. Авторы собрали из обычных оптических деталей микроскоп с двусторонним обзором и протестировали его, наблюдая возбуждение нейронов у пиявок.

Ученые использовали чувствительные к напряжению красители (VSD), которые обнаруживают как потенциалы действия, так и субпороговые возбуждающие и тормозные синаптические потенциалы. Они также взяли высокочувствительные ПЗС-камеры для отслеживания активности нейронов с разрешением в одну клетку. Расположили два флуоресцентных объектива напротив друг друга, выровняв их по вертикали, и поместили между ними стеклянную подложку для образцов. Нервная система пиявки просвечивается, так что хватило одного источника света.

(а) Схема двухстороннего микроскопа. (b) Изображения двух сторон ганглия, одновременно полученные с помощью этого микроскопа. (c) Утвержденные карты вентральных и дорзальных сторон ганглия.

В каждом ганглии пиявок порядка 400 нейронов, клетки расположены в одном слое, но он обертывает ганглий со всех сторон, так что с помощью обычной микроскопии одновременно можно отобразить в лучшем случае половину нейронов. Для нового микроскопа доступны все. Авторы не только впервые зарегистрировали активность большинства нейронов в ганглии, но и сочетали это с электрофизиологической записью и стимуляцией. Пиявка изгибалась в ответ на вызванные потенциалы действия в конкретных нейронах. Это позволило проверить, как VSD визуализация согласуется с фактическими мембранными потенциалами, и установить, как происходит сетевое взаимодействие индивидуальных клеток.

Авторы обнаружили, что в управление сгибанием тела вовлечены не только локальные интернейроны и моторные нейроны, что было установлено ранее, но и многие другие нейроны внутри ганглия. Так двухсторонний микроскоп позволил получить данные из всех клеток, независимо от их местоположения. Авторы пишут, что двусторонняя визуализация дает возможность отследить и проанализировать функциональные связи между нейронами, расположенными на противоположных поверхностях образца, что для современных методов недоступно.

Нейросеть знает, какое видео вы смотрите

“Neural Encoding and Decoding with Deep Learning for Dynamic Natural Vision” | Cerebral Cortex | doi: 10.1093/cercor/bhx268

    нейровизуализация

Инженеры из Университета Пердью в США научили свёрточную нейронную сеть распознавать по фМРТ сканам, что видит человек, и предсказывать активность мозга по видео, которое он смотрит. Они показали, что глубокое обучение позволяет строить модели кодирования и декодирования, которые связывают активность  мозга и входящий видеопоток. Так называемая “кодирующая” модель для каждого видеоролика предсказала картину возбуждения в зрительной коре и вентральном и дорсальном зрительных путях. Модель “декодирующая” по данным фМРТ угадывала, что показано в  видеоролике.

Чтобы обучить и протестировать нейросеть авторы сканировали мозг трех женщин, пока те смотрели видеоролики, лежа в сканере. Клипы по 8 минут показывали людей, животных, пейзажи, сцены в помещениях и т.д. Каждая испытуемая дважды смотрела ролик, по которым сеть учится, и по десять раз те ролики, что затем использовали для проверки работы сети. За несколько дней им пришлось отсмотреть 972 видео общей длительностью 11 с половиной часов. Ученые сканировали мозг каждые две секунды, и декодирование шло почти в режиме реального времени.

Сверточная сеть трансформирует каждый кадр в несколько слоев признаков, начиная от ориентации и цвета в визуальном пространстве (первый слой) до категорий в семантическом пространстве (восьмой). Для кодирования сеть моделирует зависимость между стимулами в видео и ответом в каждом участке коры. Для декодирования она объединяет кортикальные возбуждения для прогноза стимулов.

Кодирующая модель позволяет сопоставить, какие области мозга связаны с узнаванием той или иной сцены. Например, на видео автомобиль едет вдоль здания, и мозг обрабатывает ролик в разных участках коры -- в одном распознает машину, в другом здание. Используя глубокое обучение нейросетей, авторы связали конкретные смысловые единицы из видеопотока и зоны в мозге, где они обрабатываются. Так можно изучать, как мозг разделяет визуальную сцену на части и снова собирает ее в полное понимание сцены.

Они также использовали модели, построенные по данным одного человека, чтобы предсказать и декодировать мозговую деятельность другого. Это значит, что у подхода есть потенциал для широкого применения в исследовании мозга даже у людей с нарушениями зрения. Его можно применить для чтения и восстановления других сенсорных или когнитивных переживаний. Модели глубокого обучения уже доступны для распознавания речи, и декодирование сканов мозга в ответ на речь -- вполне реалистичная цель. Как и расшифровка снов и воспоминаний, поскольку они активируют те же области мозга, что и реально проживаемый опыт.

Редактирование генома нервных клеток в живом мозге

“Virus-Mediated Genome Editing via Homology-Directed Repair in Mitotic and Postmitotic Cells in Mammalian Brain” | Neuron | doi: 10.1016/j.neuron.2017.10.004

  генетическая инженерия

В институте нейронаук им. Макса Планка во Флориде разработали инструмент, который позволяет точно редактировать гены в зрелых нейронах в живом мозге. Это открывает новые возможности в исследованиях, так как прямое редактирование генома в клетках, которые не делятся, ранее было почти недоступно. Теперь же можно заменить выбранные участки ДНК и придать нейронам новые свойства, в том числе для лечения нейродегенеративных заболеваний.

Авторы использовали недавно открытую технологию редактирования генов CRISPR-Cas9 на основе механизма вирусной защиты, первоначально открытого в бактериях. При введении в клетку молекулярная конструкция CRISPR-Cas9 разрезает ДНК точно в заданном месте. Затем клетка восстанавливает разрыв, ориентируясь на гомологичный участок молекулы, который вводят в клетку, чтобы заменить им вырезанный фрагмент. Так из цепочки удаляют выбранный ген и вынуждают клетку вставить на это место заплатку, которую тоже выбрали ученые. Проблема лишь в том, что гомологичная репарация (HDR) работает в делящихся клетках.

Авторы решили придать зрелым нейронам умение восстанавливать ДНК по методу HDR. Они разработали и протестировали способ доставки необходимых молекулярных комплексов при помощи адено-ассоциированного (AAV) вируса, нетоксичного инструмента, который часто используют для эффективной доставки всех видов генов. Для HDR-опосредованного редактирования генома клеткам нужны три компонента: РНК, донорная матрица ДНК (заплатка) и Cas9. Авторы упаковали в вирус первые два и ввели его в нейроны трансгенных мышей, экспрессирующих Cas9. Такие клетки смогли точно восстановить по донорной матрице вырезанный фрагмент генома.

Схема двухвирусной доставки компонентов для редактирования генома в зрелых нейронах. Ниже изображения коры головного мозга мыши, полученные с помощью конфокального микроскопа. 

Затем ученые создали систему из двух вирусов, она позволила применить технологию на животных, которые не были заранее спроектированы для экспрессии Cas9. В опытах на срезах мозга и на взрослых мышах, моделирующих болезнь Альцгеймера, они показали, что зрелые нейроны, давно миновавшие стадию митоза, могут провести HDR-опосредованное редактирование генома. Метод позволяет гибко добавлять, изменять или удалять гены практически в любом типе клетки, в любой области мозга и в любом возрасте. Он сильно расширяет применимость генной инженерии в нейронаучных исследованиях.

Интерфейс: ударьте пальцем о палец

“Pyro: Thumb-Tip Gesture Recognition Using Pyroelectric Infrared Sensing” | 30th ACM User Interface Software and Technology Symposium (UIST 2017) | PDF

   интерфейсы

На конференции по пользовательским интерфейсам UIST 2017 инженеры из Дартмутского колледжа представили технологию Pyro для распознавания мелких жестов. Pyro различает фигуры, которые человек кончиком большого пальца рисует на подушечке указательного. Для людей такие движения естественны, их можно делать быстро, от них не устаешь, а пальцы дают тактильную обратную связь. Устройство работает за счет измерения теплового излучения, исходящего от пальцев, и обеспечивает простой способ ввода, что наиболее перспективно для носимых устройств.

Излучение от пальцев воспринимает инфракрасный датчик (PIR), изготовленный из пироэлектрических материалов (отсюда и название системы). Датчик очень чувствителен к мелким колебаниям излучения, что и позволяет распознавать тонкие жесты. У PIR два пироэлектрических элемента, работающих в противоположной полярности: когда Pyro в режиме ожидания, оба принимают один и тот же поток ИК-излучения от окружающей среды; когда же мимо проходит источник тепла, ближний из элементов чувствует изменение потока раньше другого, а напряженность на них меняется в противоположных направлениях.

Шесть мелких жестов, которые различает система Pyro.

Pyro полностью пассивен, не генерирует активных сигналов и потребляет мало энергии. Вся система с Bluetooth потребляет 247 милливатт. Пассивность дает еще одно преимущество -- Pyro не требует охлаждения, что предпочтительно для носимой электроники. Система состоит из батареи, PIR-датчика и настраиваемой сенсорной платы, включая модуль микроконтроллера Bluetooth и аналоговый интерфейс. В качестве команд ввода Pyro поддерживает шесть жестов для подушечки большого пальца: круг, треугольник, квадрат, знак вопроса, галочка плюс потирание пальца о палец.

Классификатор по модели «случайного леса» различает фигуры в режиме реального времени.

Авторы протестировали прототип устройства на десяти испытуемых. Они создали приложение для SmartWatch, которое управляет видеоплеером: ролик включается «кругом», а «трение» ставит паузу и запускает видео снова. Еще одно приложение создали для Google glass, расположив ИК-датчик за сенсорной панелью рядом с ухом. Жест «галочка» отдает команду сделать фото, а если при этом указательный палец касается панели, то фото автоматически выкладывается в Facebook. Технология работает при разной освещенности, разной температуре рук и устойчива к помехам. Так пассивное зондирование микрожестов обещает сделать взаимодействие с мобильными гаджетами еще более легким и естественным.

21.11.2018Компания «Нейроботикс» приняла участие в выставке MEDICA-2018

Зеленоградские разработчики продемонстрировали в Германии гарнитуру NeuroPlay, Нейротренажер и робота Алису

Подробнее
20.11.2018НейроЧат был представлен на Выставке MEDICA 2018 в Германии

MEDICA – крупнейшая в мире выставка в медицинской индустрии, проводимая ежегодно в Дюссельдорфе, Германия. Она собирает всех ключевых игроков и самые громкие компании, в 17 огромных павильонах можно найти всё, что необходимо самой современной клинике.

Подробнее
20.11.2018Участники второго набора EdTech Акселератора ED2 презентовали достижения

Участники акселератора при поддержке компании «Иннопрактика» и Global Venture Alliance провели пилоты в 18 крупных компаниях, увеличили продажи и привлекли десятки новых партнеров.

Подробнее
16.11.2018Обзор новостей нейротехнологий 10.11.18 - 16.11.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
15.11.2018ИИ в маркетинге, бизнесе и умных городах: как технология внедряется в различные сферы?

Согласно исследованию фирмы MarketsandMarkets, объем рынка искусственного интеллекта составит $190,61 млрд к 2025 году. Рассмотрим подробнее, как AI-технологии применяются в разных сферах в России.

Подробнее
12.11.2018Разработанный в СамГМУ нейротренажер ReviVR представили на международном рынке

12 ноября в рамках Международной специализированной выставки MEDICA в Дюссельдорфе был представлен разработанный Самарским государственным медицинским университетом нейротренажер ReviVR. Международную презентацию не имеющего аналогов в мире изделия провел холдинг «Росэлектроника» Госкорпорации Ростех.

Подробнее
12.11.2018Подведены итоги отбора в Экспортный акселератор НТИ, проводимом РВК в стратегическом партнерстве с PwC

В число компаний-победителей вошла компания «Брейн Девелопмент» с проектом «Юный нейрофизиолог-инженер»

Подробнее
9.11.2018Обзор новостей нейротехнологий 03.11.18 - 09.11.18

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
9.11.2018В Екатеринбурге прошёл форум, посвященный перспективам развития современных нейронаук и нейротехнологий «COGNITIVE NEUROSCIENCE – 2018».

Форум был организован Уральским федеральным университетом, совместно с Уральским государственным медицинским университетом, при поддержке Отраслевого союза "Нейронет"

Подробнее
9.11.201821-23 ноября в Москве пройдет ведущее событие года в области инновационных технологий — Russian Tech Week 2018

Russian Tech Week 2018 — это неделя погружения в мировые технологии, за которую ты получишь знания и связи на которые уйдут годы. На мероприятии выступят более 180+ топовых экспертов, которые шаг за шагом расскажут обо всех возможностях применения инновационных технологий, реальных кейсах и, конечно же, ответят на один из основных вопросов: какие именно новые возможности открывает новые технологии бизнесу и частным лицам.

Подробнее
9.11.20184-5 декабря в Центре международной торговли состоится главное событие в сфере реабилитационной промышленности - III национальный форум реабилитационной индустрии и универсального дизайна «Надежда на технологии»

Форум организован Министерством промышленности и торговли Российской Федерации при участии Национальной ассоциации участников рынка ассистивных технологий «АУРА-Тех»

Подробнее
9.11.2018Саратовский технический университет - опорный ВУЗ региона

Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А. заслуженно считается одним из лучших вузов Саратовской области, вузом с богатой историей и достижениями настоящего времени. О перспективах развития университета рассказывает исполняющий обязанности ректора СГТУ Олег Афонин.

Подробнее
9.11.2018Конкурс среди команд на управление минифондами-акселераторами посевных инвестиций ранних стадий

Венчурный фонд «ТилТех Капитал» совместно с Нейронет, объявляет конкурс среди команд (2-4 человека) на управление минифондами-акселераторами посевных инвестиций ранних стадий

Подробнее
8.11.201814-16 декабря в Москве пройдет Международная конференция по Искусственному интеллекту A!ONE

В программу мероприятия войдут: приветственный ужин ВИП гостей, мастер классы для стартапов, медицинская сессия, биологическая сессия, маркетинговая сессия, финансовая сессия, космическая сессия, практическое применение ИИ в бизнесе (зарубежные кейсы), Аллея стартапов (топ 50 лучших стартапов в области ИИ РФ, СНГ, Польши, США и Финляндии), Хакатон (соревнование между топовыми программистами ИИ с призовым фондом $10.000).

Подробнее
8.11.20186 ноября состоялась экскурсия в передовую лабораторию компании Neurobotics

Принять участие в экскурсии смогли финалисты Neuro Open Day, прошедшего 4 октября, а также молодые специалисты из таких ВУЗов как МГУ им. Ломоносова, МГТУ им. Баумана, МИЭТ

Подробнее
7.11.20183 ноября состоялась I Всероссийская конференция по нейрообразованию и когнитивным наукам в г. Москве

Организаторами конференции выступили компании BiTronicsLab и центр профориентации и довузовского образования «ПРО PSY» МГППУ

Подробнее
2.11.2018Обзор новостей нейротехнологий 27.10.18 - 02.11.18

Самые актуальные новости за неделю

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