Наша географияЗаявка на членство+7 916 848-78-01info@rusneuro.net
О НейроНетеНаша миссияЧлены союзаНовостиСМИ о насДокументыАрхивКонтакты
Новости / Обзор новостей нейротехнологий 24.06.17-30.06.17
Новости
30.06.2017

Обзор новостей нейротехнологий 24.06.17-30.06.17

Магниты в глазах для нормализации зрения

“Magnetic Oculomotor Prosthetics for Acquired Nystagmus” | Ophthalmology | doi: 10.1016/j.ophtha.2017.05.028

 

D:\Denis\work\Медтехника.jpg  D:\Denis\work\Образование.jpg  D:\Denis\work\Развл и спорт.jpg зрительные протезы

 

Британские медики имплантировали магниты в глазницу пациента, чтобы избавить его от судорожного дрожания глазных яблок. При патологическом нистагме глаза непроизвольно и ритмично подергиваются, и человек ощущает, что зрительное поле постоянно движется. Становится трудно удерживать взгляд, зрение падает, и жить полноценно с таким диагнозом тяжело. Излечению патологический нистагм не поддаётся, часто он связан с разными проблемами в нервной системе, и лекарств для него пока не нашли. Зато в Университетском колледже Лондона и Оксфордском университете нашли другой выход: две пары магнитов.

 

Поскольку неврология нистагма не до конца понятна, авторы сосредоточились на самом эффекте, не углубляясь в причины на уровне ЦНС. Они показали, что дрожание глазного яблока можно убрать механически специальным протезом, независимо от причин. В клинику обратился 49-летний водитель грузовика, который потерял работу из-за нистагма. Его безуспешно лечили разными препаратами, и он убедил врачей придумать нечто совсем другое. Они рискнули стабилизировать глазное яблоко, поместив один магнит в глазодвигательную мышцу, а другой магнит закрепили на дне глазной ямки.

 

D:\Denis\work\June_5\pix\1.jpg

 

Рентгенограмма показывает положение магнитов в трех вариантах взгляда: нейтрально, вверх и вниз. Обратите внимание на смещение малого магнита  в мышце относительно большого магнита в глазной ямке.

 

Магниты создают силу, она удерживает их от взаимного расхождения. Но глаз все же должен нормально двигаться, и цель была в том, чтобы снять дрожание, но позволить естественные скачки (саккады), необходимые для зрения. К общей удаче, саккады требуют от мышц больших усилий, чем патологический нистагм, и магниты подобрали так, чтобы они создали промежуточный уровень напряжения, не мешая обычной работе мышц. Магнит на дне глазной ямки был толщиной 2 мм и 3.73 мм в диаметре; в мышцу имплантировали магнитный диск диаметром 3 мм и толщиной 1 мм. Операцию сделали на оба глаза.

 

После процедур и реабилитации пациент заново прошел тесты. Дрожание глаз ушло, острота зрения повысилась, а весь функциональный диапазон движений глаза остался нетронутым. За четыре года, прошедших после операции, пациент сохранил новый уровень зрения. Стал жить нормальной жизнью и вернулся к работе. Следует, конечно, иметь в виду, что статья описывает медицинский кейс – единичный пример. Но, по словам авторов, их исследование открывает новую область применения магнитных имплантатов для оптимизации движения частей тела.

 

 

Уточнение оптогенетики

“A calcium- and light-gated switch to induce gene expression in activated neurons” | Nature Biotechnology | doi:10.1038/nbt.3902

 

D:\Denis\work\Нейрофарма.jpg  D:\Denis\work\Медтехника.jpg  D:\Denis\work\Образование.jpg  D:\Denis\work\Маркетинг.jpg  оптогенетика

 

В Институте неврологии Макса Планка во Флориде придумали новую методику, совместив кальциевый имиджинг с оптогенетикой. Традиционно за работой нейронов ученые следят с помощью белков-индикаторов, они светятся в ответ на поток ионов кальция. Там, где клетки активны, поток ионов растет, и возникает флуоресценция. Но метод не сильно поможет, если вы хотите узнать, какие именно нейроны в данном участке мозга сработали в точно заданный момент. Новый инструмент под названием Cal-Light позволит это сделать.

 

Авторы методики синтезировали два белка, их части (домены) связываются при росте уровня ионов, и образуется хитрая молекулярная конструкция. Если вдобавок посветить на нее синим светом, то фермент внутри отрежет ей «хвост», тот отправится в ядро клетки и заставит включиться ген флуоресцентного белка EGFP. Так клетка выдаст зеленое свечение. Схема кажется сложной, но все молекулярные события происходят за мгновение. В итоге, используя Cal-Light, вы видите лишь те нейроны, которые активны в момент подачи синего света.

 

D:\Denis\work\June_5\pix\2.jpg

 

Методом Cal-Light найдена популяция нейронов, связанных с выученным нажатием на педаль. Затем  поведение было подавлено подачей желтого света  на эти клетки.

 

Это полезно, если нужно выделить группу клеток, связанных с конкретным актом поведения. Например, нажатием мыши на педаль. Исследователи так и проверили свой метод в действии. Они ввели с помощью вирусов в моторную кору все требуемые молекулярные конструкты и вставили в оба полушария по тонкому оптоволокну. Синий лазер включался ровно тогда, когда мышь нажимала на педаль, чтобы получить порцию питья. Так авторы увидели, клетки какого типа были активны в этот момент.

 

Далее они провели дополнительный опыт, доставив этим клеткам галородопсин. Это молекула, своего рода ионная помпа, снижающая возбудимость нейрона. При попадании на нее желтого света, помпа начинает усиленно прокачивать ионы и подавляет активность клетки. Авторы включили вместо синего желтый, и мышь перестала нажимать на педаль. Так они убедились, что найденные при помощи Cal-Light клетки напрямую связаны с выученным действием. В перспективе метод позволит изучать группы нейронов, лежащие в основе сложного поведения, ощущений и когнитивных функций.

 

 

Разведка США видит семантические категории на сканах мозга

“Predicting the brain activation pattern associated with the propositional content of a sentence: Modeling neural representations of events and states” | Human Brain Mapping | doi: 10.1002/hbm.23692

 

D:\Denis\work\Маркетинг.jpg  D:\Denis\work\Нейроассист.jpg  D:\Denis\work\Образование.jpg  D:\Denis\work\Развл и спорт.jpg  трекинг состояний

 

С помощью машинного обучения ученые из Университета Карнеги-Меллон, США построили модель, которая связывает различные смысловые единицы с паттернами активации мозга и позволяет по снимку фМРТ угадать «сложные» мысли человека в момент сканирования. Работа финансировалась в рамках программы Knowledge Representation in Neural Systems (KRNS) Агентством передовых исследований в сфере разведки (IARPA). Программа призвана изучить то, как мозг представляет и комбинирует понятия. Это поможет построить когнитивную систему анализа разведывательных данных на основе принципов представления знаний в нейронных сетях мозга человека.

 

Авторы опирались на тот факт, что любые естественные высказывания содержат, как правило, разные типы смысловых элементов: размер, цвет, место и время, живое/неживое и т.п. Они построили 240 фраз и выделили в них 42 семантические единицы. Например, понятию «судья» семантически близки такие единицы как человек, социальные нормы, знание и коммуникация. Далее, они учли тематические роли слов в предложениях и общий контекст, создаваемый той или иной фразой. Главное предположение авторов состояло в том, что разные смыслы будут сильнее активировать разные области мозга.

 

D:\Denis\work\June_5\pix\3.jpg

 

(A) Области мозга, связанные с четырьмя крупномасштабными семантическими факторами: люди (желтый), места (красный), действия и их последствия (синий) и чувства (зеленый). (B) Облака слов, связанные с каждым крупномасштабным семантическим фактором.

 

В экспериментах участвовали семь испытуемых, им предъявляли фразы типа «журналист взял интервью у судьи» или «вечером ресторан был полон». В этот же момент им делали функциональную томографию. Затем снимки анализировал алгоритм, который соотносил их с данными о смысловых единицах. Он обучался на снимках мозга в отношении 239 фраз, и тестировался на 240-й. Такую перекрёстную проверку провели по всем высказываниям. В результате, программа из скана мозга могла извлечь смысловые единицы предъявленной фразы с 87%-ной точностью.

 

Модель работала и в обратную сторону. По каждой фразе она строила прогноз активации мозга. По словам авторов, их метод позволил преодолеть ограничения фМРТ, связанное с тем, что сигналы от разных концепций накладываются друг на друга, когда человек читает текст. Слова идут подряд, и сложно вычленить паттерны активации, вызванные каждым понятием. Авторы планируют расширить алфавит смысловых единиц и построить карту всех типов знаний в мозге.

 

 

Волновая машина работает на ультрафиолете

“Making waves in a photoactive polymer film” | Nature | doi:10.1038/nature22987

 

D:\Denis\work\Медтехника.jpg  D:\Denis\work\Нейрофарма.jpg  D:\Denis\work\Развл и спорт.jpg материалы

 

Инженеры из Технологического университета Эйндховена и Кентского государственного университета разработали новый материал, который генерирует механические волны под воздействием света. Молекулы азобензола часто включаются в жидкокристаллические полимерные пленки (LCN), чтобы сделать их фоточувствительными. Авторы, путем включения в LCN производных азобензола с быстрой термической релаксацией, создали фотоактивную полимерную пленку. Она деформируется при освещении ультрафиолетом, мгновенно возвращает форму по окончании воздействия света и таким образом создает непрерывные, направленные, макроскопические волны.

 

 

D:\Denis\work\June_5\pix\4.jpg

 

 

Молекулы жидких кристаллов ориентированы перпендикулярно поверхности на одной стороне пленки и параллельно на другой. Направление, в котором движутся волны, зависит от того, как пленка повернута к свету. а. Если планарной стороной, волна распространяется от источника. b. Если гомеотропной стороной, волна распространяется к источнику.

 

Генерация и распространение волн обусловлены самозатенением пленки. Хотя материал выглядит прозрачным, он полностью поглощает ультрафиолет, и волна оставляет за собой тень. Пленку закрепили с обоих концов так, чтобы расстояние между ними было чуть меньше длины самой пленки,  а источник света находился под углом. Непрерывное движение волны изменяет положение областей, открытых и скрытых от облучения, и эти изменения рождают обратную связь, которая управляет волнами. Открытые области, куда попадает УФ-излучение, в свою очередь, зависят от угла падения света.

 

Авторы проверили, как распространение волн можно применить на практике. Так, они показали, что песок, расположенный на одном конце пленки, где начинается волна, непрерывно транспортируется на другой конец. Песок можно даже сбросить с пленки. Когда его вес мешает движению волны, LCN внезапно высвобождает энергию, выбрасывая его вдали от пленки. Они также использовали LCN для переноса объекта, который был намного тяжелее и больше, чем пленка. Наконец, они заключили пленку в пластиковую рамку и создали, таким образом, робота, который двигался с помощью волн под воздействием света.

 

 

D:\Denis\work\June_5\pix\5.jpg

 

b. Схема фотоадаптированной локомоции. Короткие концы активной LCN планарной стороной вверх (c) или гомеотропной стороной вверх (d), прикреплены к рамке. Направление движения зависит от стороны, которая подвергается воздействию света.

 

Прежде чем фотоактивные пленки смогут использоваться в реальном мире, нужно решить, как интегрировать LCN в сложные машины. Необходимо усилить эффективность, с которой свет преобразуется в локальные деформации, приспособить источники низкой энергии и создать системы со сложным движением. Механические свойства LCN можно улучшить, объединив их с другими полимерами. Авторы ожидают, что фотоактивные пленки станут кандидатными материалами для использования в энергосберегающих устройствах, механизмах самоочистки и миниатюрных транспортных системах для использования в труднодоступных местах.

 

 

Введение электродов в мозг с помощью жидкости

“Fluidic Microactuation of Flexible Electrodes for Neural Recording” | BioArxiv | doi: 10.1101/155937

 

D:\Denis\work\Медтехника.jpg  D:\Denis\work\Нейрофарма.jpg  инвазивные интерфейсы

 

Тонкие и ультрагибкие электроды, вводимые в мозг, почти не вызывают иммунной реакции и дают высокое качество записи активности клеток. Но есть проблема: чем гибче имплантируемый зонд, тем сложнее его доставить в глубину именно из-за того, что он легко гнется. Ученые вводят такие электроды с помощью игл и чехлов, которые затем вынимаются. Это травмирует ткани и снижает качество считывания сигналов. В Университете Райса в Хьюстоне придумали новую стратегию имплантации гибких микроэлектродов и обошлись без внешних опор или упрочняющих средств.

 

Вместо этого инженеры использовали поток вязкой текучей среды в микрожидкостном канале для создания напряжения в структуре электрода – эффективно упрочняя его без увеличения площади сечения. Жидкость, текущая в канале, создает тяговую силу за счет разности скоростей и распределяет давление, приложенное сверху, вдоль всего волокна, удерживая его под напряжением. Такая технология жидкостного микропривода позволяет точно регулировать вставку гибких электродов. Для доказательства концепции авторы провели ультрагибкими электродами электрофизиологические записи в живой гидре, срезах мозга мыши и в мозге анестезированных крыс.

 

D:\Denis\work\June_5\pix\6.jpg

 

 

 

(а) Схема двухслойного микрофлюидного устройства. (b) СЭМ-изображение микроэлектрода диаметром 12 мкм внутри канала. (c) Линии потока в микрожидкостном устройстве. Более 93% от общего объема вводимой жидкости отводится к боковым отверстиям, сводя к минимуму количество жидкости, подаваемой в выходной канал. (d) Микрофлюидное введение микроэлектрода: жидкость создает сопротивление, и волокно входит прямо. При попытке механического введения (e) микроэлектрод гнется при контакте с поверхностью и не проникает внутрь.

 

Для исследования использовали зонды на основе углеродных нанотрубок диаметром от 12 до 25 мкм. Авторы изготовили микрожидкостные микроприводы из двух слоев полидиметилсилоксана (PDMS), используя метод репликации. Жидкость течет через канал, содержащий электрод, но отводится от места имплантации, минимизируя повреждение ткани. Максимальная глубина ввода зонда (4 мм) ограничена длиной микрожидкостного канала, что составляет 10 мм для устройств, которые использовали на крысах. Используя более длинные микроэлектроды и более длинные каналы, силу сопротивления можно увеличить. Авторы ожидают, что вскоре они смогут управлять доставкой электродов в более глубокие области.

 

Они также планируют увеличить количество имплантируемых зондов за счет создания микроприводов с несколькими каналами. И раз челночные устройства не нужны, электроды можно будет размещать очень близко друг к другу. Это повысит чувствительность нейронных интерфейсов. Сочетание ультрагибких тонких электродов и флюидных микроприводов высокой плотности прибавит возможности для записи крупных нейронных популяций.

 

Автор: Денис Тулинов

 

15.08.2017Андрей Иващенко рассказал талантливым школьникам про Нейронет

Андрей Иващенко, участник рабочей группы «Нейронет», выступил с лекцией на тему «Новый технологический уклад Нейронет» перед студентами летней Олимпиадной школы МФТИ. 

Подробнее
11.08.2017ОТКРЫТ ПРИЕМ ЗАЯВОК ДЛЯ УЧАСТИЯ В КОНКУРСЕ УМНИК ПО ТЕМАТИКАМ НЕЙРОНЕТ

Фонд содействия инновациям совместно с Отраслевым союзом НейроНет запустили сбор заявок на участие в программе «УМНИК» по тематикам, связанным с технологиями НейроНет (интерфейсы человеко-машинного взаимодействия, нейросети, Bigdata, IoT и другие).

Подробнее
11.08.2017Коммерческие перспективы нейроинтерфейса "Нейробелт"

Компания «Нейроботикс», участник Отраслевого союза, разработала технологию нейроуправления различными устройствами – от квадрокоптеров до систем «умного дома» и антропоморфных роботов. 

Подробнее
11.08.2017Обзор новостей нейротехнологий 05.08.17-11.08.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
11.08.2017Молодежное сообщество Нейронет «CommOn» составило свой рейтинг российских хакспейсов

В рейтинг вошли девять центров, семь из которых находятся в Москве, один в Санкт-Петербурге и один в Тюмени

Подробнее
4.08.2017Обзор новостей нейротехнологий 29.07.17-04.08.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
1.08.2017В России впервые восстановили зрение при помощи бионического протеза глаз

Москва, 1 августа 2017 года. В международном пресс-центре «Россия сегодня» прошла пресс-конференция, посвященная успешному опыту проведения операции по восстановлению зрения при помощи бионического протезирования.

Подробнее
31.07.2017Искусственный интеллект – тема к обсуждению

11 июля стартовал прием заявок на два из четырех тематических направлений Всероссийского конкурса инновационной журналистики Tech in Media’17, организованного АО «РВК»: «Науки о жизни» и «Искусственный интеллект». Последний день приема работ по данным направлениям – 15 сентября.

Подробнее
28.07.2017Обзор новостей нейротехнологий 22.07.17-28.07.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
26.07.2017В МФТИ стартовал хакатон DeepHack.Turing

Организаторами мероприятия выступила команда проекта iPavlov, реализуемого в рамках дорожной карты «Нейронет». Соревнование является одним из этапов глобального конкурса The Conversational Intelligence Challenge (www.convai.io), в финале которого команда-победитель DeepHack.Turing примет участие.  

Подробнее
14.07.2017Уральский федеральный университет подписал меморандум о сотрудничестве с Отраслевым союзом «Нейронет»

Совместно с промышленниками и правительством вуз будет развивать среду информационного обмена.

Подробнее
14.07.2017Обзор новостей нейротехнологий 08.07.17-14.07.17

Самые актуальные новости за неделю

Подробнее
12.07.2017Mail.Ru Group впервые в России провела технологический Science Slam

Digital-зона была организована при поддержке Отраслевого союза «НейроНет

Подробнее
10.07.2017Обзор новостей нейротехнологий 01.07.17-07.07.17

Самые актуальные новости за неделю

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