Как записать 1 миллион нейронов в реальном времени
Новый инновационный метод может позволить ученым одновременно переводить информацию, поступающую от более чем 1 миллиона нейронов, а также декодировать активность по мере ее возникновения.
За последние несколько десятилетий количество данных, производимых в повседневной жизни, резко возросло.
Например, когда вы идете по улице, ваш мобильный телефон собирает информацию о том, сколько шагов вы сделали.
Когда вы покупаете что-то в магазине с помощью карты, банк знает, что вы купили, сколько это было и где вы были.
Точно так же магазин знает, покупали ли вы что-то подобное раньше.
Данные можно собирать более эффективно, чем когда-либо, но сейчас задача состоит в том, чтобы понять, что мы должны с ними делать (если вообще что-то делать). У нас есть цифры - но они нам полезны?
Гигантский скачок в неврологии
Похожая ситуация и в неврологии, поскольку были сделаны огромные успехи в сборе огромных объемов данных из мозга. Ученые теперь могут слушать и общаться одновременно с большим количеством клеток мозга.
Хотя этот прогресс оказался полезным в диагностике, лечении и исследованиях, его потенциал еще не реализован. Скорость, с которой данные могут быть обработаны после того, как они собраны, по-прежнему является серьезным камнем преткновения.
Обработка данных быстро становится узким местом для достижений в других областях нейробиологии. Например, если бы данные из мозга можно было собирать и понимать в режиме реального времени, можно было бы сделать огромный скачок в управлении роботизированными руками у парализованных людей или даже в помощи в прогнозировании неминуемых эпилептических припадков.
Для достижения этих целей необходимо очень быстро анализировать и вычислять огромные массивы данных.
Исследователи из Центра нейронано-исследований в Лундском университете в Швеции работают над этой проблемой. Они придумали метод, который может в реальном времени взаимодействовать с миллионами нервных клеток.
Их выводы были недавно опубликованы в журнале. Нейроинформатика.
Их система могла не только прислушиваться к болтовне клеток мозга, но и переводить ее в значимый результат почти мгновенно - в течение 25 миллисекунд. Секрет этой новой возможности - это особый формат данных, называемый иерархическим форматом данных, и процесс, известный как битовое кодирование.
«Перекодирование сигналов нервных клеток непосредственно в битовый код значительно увеличивает емкость памяти. Однако самым большим преимуществом является то, что этот метод позволяет нам хранить информацию таким образом, чтобы она была немедленно доступна для процессоров компьютеров ».
Йенс Шуэнборг, профессор нейрофизиологии, Исследовательский центр Neuronano
Будущее нейробиологии
Мартин Гарвич, который также является профессором нейрофизиологии в Исследовательском центре Neuronano, объясняет, как их метод намного опережает другие вмешательства (такие как электроэнцефалограмма, при которой электроды помещаются на кожу головы).
«Представьте, что вы хотите услышать, о чем говорят 10 человек в соседней комнате. Если вы слушаете, приложив ухо к стене, вы просто услышите шепот, но если вы поставите микрофон на каждого человека в комнате, это изменит вашу способность понимать разговор », - говорит он.
«А затем, - добавляет Гарвич, - подумайте о том, чтобы иметь возможность слушать миллион человек, находить закономерности в том, что сообщается, и мгновенно реагировать на это - вот что делает возможным наш новый метод».
Эта новая методология обеспечивает двусторонний трафик: сообщения от нервных клеток могут быть сопоставлены, а ответы могут быть отправлены обратно. Технология полагается на способ преобразования трафика в битовый код.
«Существенным преимуществом этой архитектуры и формата данных является то, что они не требуют дальнейшего перевода, поскольку сигналы мозга транслируются непосредственно в битовый код. Это означает значительное преимущество во всех коммуникациях между мозгом и компьютером, не в последнюю очередь в отношении клинических приложений ».
Ведущий автор исследования Бенгт Юнгквист
В будущем эта модель может помочь нейробиологии добиться огромных успехов. Хотя интерфейсы мозг-машина и интерфейсы мозг-компьютер значительно улучшились за последние годы, они часто сталкиваются с препятствиями, когда дело доходит до обработки данных.
Если система битового кода успешна, этот блок может быть сдвинут с их пути.
