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サイボーグはもはやサイエンスフィクションではありません。 多くの場合、脳に埋め込まれた電極を使用して、ニューロン情報をコンピューターやロボットアームなどの外部システムを制御できるコマンドに変換するブレインマシンインターフェイス（BMI）の分野は、実際にしばらく前から存在しています。 起業家のElon Muskの会社であるNeuralinkは、 BMIシステムをテストする 2020の終わりまでに人間の患者に。

長期的には、BMIデバイスは神経障害の症状を監視および治療し、手足を制御するのに役立ちます。 しかし、彼らはまた、人工知能を設計するための青写真を提供し、直接脳と脳のコミュニケーションを可能にすることもできます。 ただし、当面の主な課題は、移植および手術中の脳組織および細胞の損傷を回避するBMIを開発することです。

BMIは10年以上にわたって存在し、能力を失った人々を支援しています 手足を制御する、 例えば。 しかし、従来のインプラントは、多くの場合シリコン製で、実際の脳組織よりも数桁硬いため、 不安定な録音と損傷 周囲の脳組織に。

彼らはまたにつながることができます 免疫応答 脳はインプラントを拒否します。 これは、人間の脳が保護された要塞のようなものであり、この閉じた要塞の兵士のような神経免疫システムが、病原体やBMIなどの侵入者からニューロン（脳細胞）を保護するためです。

柔軟なデバイス

損傷と免疫反応を回避するために、研究者はいわゆる「フレキシブルBMI」の開発にますます注目しています。 これらはシリコンインプラントよりもはるかに柔らかく、実際の脳組織に似ています。

それぞれが髪の毛よりもはるかに小さい、数万個の柔軟な電極のウェーハ。 スティーブ・ジャーベットソン/フリッカー, のCC BY-SA

たとえば、Neuralinkは最初に設計された 柔軟な「スレッド」と挿入器 –以前のインプラントよりもはるかに柔軟な、小さなスレッド状のプローブ–人間の脳を直接コンピューターにリンクします。 これらは、脳の手術中に挿入した後、脳の免疫反応が電極を拒絶する可能性を最小限に抑えるように設計されました。

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一方、 リーバーグループ ハーバード大学では最近、実際のニューロンに非常に似ているため、脳が偽者を特定できないミニメッシュプローブを設計しました。 これら バイオにヒントを得たエレクトロニクス ニューロン電極体と神経神経線維に類似したサイズと柔軟性を備えたポリマーでカプセル化されたプラチナ電極と極細金ワイヤで構成されています。

げっ歯類に関する研究は、そのようなことを示しています ニューロン様プローブ 脳に挿入されたときに免疫応答を誘発しないでください。 彼らは、ニューロンの機能と移動の両方を監視することができます。

セルに移動する

現在使用されているほとんどのBMIは、ニューロンの外部に漏れる電気的な脳信号を拾います。 神経信号を部屋の中で生成された音のように考えると、現在の録音方法は部屋の外の音を聞くことです。 あいにく、信号の強度は、壁、つまりニューロン膜のフィルタリング効果によって大幅に低下します。

たとえば義肢をより正確に制御するために最も正確な機能的測定値を達成するには、電子記録装置がニューロン内部に直接アクセスする必要があります。 この細胞内記録で最も広く使用されている従来の方法は、「パッチクランプ電極」です。電解液で満たされた中空のガラス管と、孤立した細胞の膜に接触する記録電極です。 しかし、マイクロメートル幅のチップは、細胞に不可逆的な損傷を引き起こします。 さらに、一度に記録できるセルはわずかです。

これらの問題に対処するために、最近開発しました ヘアピンのような3Dナノワイヤトランジスタアレイ 複数のニューロンから細胞内電気活動を読み取るために使用しました。 重要なことは、識別可能な細胞損傷なしでこれを行うことができたことです。 当社のナノワイヤは非常に薄く柔軟で、ヘアピン形状に簡単に曲げられます。トランジスタは約15x15x50ナノメートルです。 ニューロンが部屋の大きさであれば、これらのトランジスタはドアロックの大きさになるでしょう。

細胞膜の感触を模倣する物質でコーティングされたこれらの超小型で柔軟なナノワイヤプローブは、最小限の労力で細胞膜を通過できます。 また、最大のライバルであるパッチクランプ電極と同じレベルの精度で細胞内チャターを記録できます。

明らかに、これらの進歩は、脳から脳へのコミュニケーションのような複雑なタスクを達成するために必要な、正確で安全なBMIに向けた重要なステップです。

少し怖いかもしれませんが、最終的に、私たちの医療専門家が私たちの体をよりよく理解し、病気を治療し、長生きできるようにするためには、現代科学の限界を押し広げて可能な限り最高のものにすることが重要です仕事をするためのツール。 これが可能になるためには、人間と機械の間の最小侵襲交差が避けられません。

著者について

Yunlong Zhao、エネルギー貯蔵およびバイオエレクトロニクスの講師、 サリー大学

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