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加州大学伯克利分校想通过全息图头欺骗大脑和改变记忆

  如果我们能够编辑我们的感觉,如果我们可以在大脑中粘贴从未见过的图片,剪切多余的疼痛,或者将不存在的气味插入记忆之中,这又如何呢?

  美国加州大学伯克利分校的神经科学家们正在建造这样的设备:把全息图像投射至大脑,一次性激活或抑制数十个,乃至最终是成千上万的神经元,从而模仿大脑活动的真实模式以欺骗大脑和改变记忆。

  视频显示了小鼠大脑中的一小块感觉皮层的三层神经元活动。激活的神经元发出绿色荧光。被全息激光激活的神经元则用紫色箭头表示。全息系统借助显微镜把全息激光投射到大脑,然后激活神经元以模拟真实的大脑活动,并且植入虚假的幻觉。

  研究人员的目标是不断地阅读神经活动,并相应地决定激活哪组神经元以模拟实际大脑反应的模式和节奏,从而在外围神经损伤后替换失去的感觉或控制假肢。

  加州大学伯克利分校Hillel Adesnik实验室的博士后,分子与细胞生物学助理教授Alan Mardinly解释道:“这在神经假肢领域有很大的潜力,因为大脑解释活动要求非常高的精度来解析激活模式。如果你可以读写大脑的语言,你就能够用它的语言说出来,而且这可以更好地解释信息。这只是漫长之路的其中第一步,最终目标是开发出包含更多感官或增强感官的虚拟大脑植入物。”

  研究人员于4月30日把论文发表在了《Nature Neuroscience》期刊,而Mardinly是三位第一作者中的其中一位。他描述了一种全息大脑调节器,其一次最多可以激活50个神经元,而这样的过程1秒可以重复最多300次,每次处理50个神经元。

  Helen Wills Neuroscience Institute学院的负责人,分子和细胞生物学教授Ehud Isacoff(他没有参与至该项研究)指出:“与大脑沟通的技术存在无限的潜力,可以帮助修复由退化性疾病或物理伤害造成的神经损伤。通过将感知编码至人类皮层,你可以帮助盲人重获视力,或者让瘫痪患者感觉到触感。”

  大脑中的2000至3000个神经元中都配有一种蛋白质,当被激光刺激时它们就会启动细胞并产生短暂的活动。关键的突破之一是,寻找一种能够单独瞄准每一个细胞,无需一次性刺激全部的方法。

  这个全息图示例包含50个随机分布在500微米宽,250微米深区域的神经元目标。

  为了只把光线聚焦在细胞体(比人类头发的宽度还小),他们转向由计算机生成的全息术,一种弯曲和聚焦光线以形成三维空间模式的方法,其效果就好像3D图像在空间中漂浮那样。

  在这种情况下,系统利用一个通向大脑的清晰窗口把全息图像投射到大脑皮层表面的一层薄薄的组织中,大约十分之一毫米厚。

  另一位论文第一作者,博士后Nicolas Pgard,以及共同作者,电子工程与计算机科学的主力教授Laura Waller说道:“主要的进步是能够精确地在空间和时间上控制神经元。换句话说,你可以自由激活非常特定的一组神经元,并且是以特有的规模和它们通常工作的速度进行。”

  研究人员让小白鼠在跑步机上行走,并且固定住头部,然后在小鼠大脑的触觉,视觉和运动区域测试了原型。虽然他们没有注意到当大脑受刺激时小鼠出现任何行为改变,但Mardinly表示,他们的大脑活动显示出一种类似于反应感官刺激时的模式。研究人员现正训练小白鼠,以便检测刺激后的行为变化。

  Pgard指出,当前覆盖的大脑区域是0.5平方毫米宽和0.1毫米厚的切片,而这个区域可以放大,从而读取和写入大脑外层或皮层中的更多神经元。另外,激光全息设备最终可以小型化至能够塞进随身携带的背包的大小。

  Mardinly,Pgard和另一位第一作者,博士后Ian Oldenburg合作开发了全息大脑调节器。Mardinly和Oldenburg,以及实验室的研究助理Savitha Sridharan一起开发了更好的光刺激开关。这个开关能够迅速打开和关闭,在大约3毫秒内完成,所以它们可以每秒重新刺激50次以上,这与皮层正常的放电率一致。

  Pgard则开发了全息投影系统。这个系统采用了液晶显示器,能够将来自40W激光器的光线D图案。

  Mardinly指出:“研究人员一直在研究多种技术,但一直无法将其整合在一起。我们则同时解决了大量的技术问题,将它们结合在一起,并最终实现了这项技术的潜力。”

  随着技术的不断改进,他们计划捕捉皮层中的真实活动模式,从而了解如何通过全息系统重现感觉。

  其他共同作者包括研究生Evan Lyall,本科生Kirill Chesnov,以及分子和细胞生物学助理教授Stephen Brohawn。值得一提的是,该研究得到了纽约干细胞基金会,阿诺德和梅贝尔贝克曼基金会,美国国家神经疾病与中风研究所,麦克奈特基金会,西蒙基金会全球大脑合作组织,大卫和露西尔帕卡德基金会,以及美国国防部高级研究计划署的支持。

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