В новом выпуске "Дайджеста" новостей аватар-технологий от Общественного движения "Россия 2045":
1) Группа нейробиологов из Университета Дьюка научила крысу воспринимать "зрительные" стимулы в инфракрасном диапазоне электромагнитного излучения;
2) Команда ученых из Университета Карнеги Меллон разработала технологию восстановления поврежденных органов с помощью 3D-биопринтинга;
3) Исследователи из Университета Кейс Вестерн Резерв при помощи мозгового имплантата смогли научить парализованного человека управлять рукой;
4) Ученые представили простой анализ крови, позволяющий оценить, умрет ли здоровый человек от острых инфекционных заболеваний в течение следующих 15 лет;
5) Коллектив китайских ученых создал первый в мире нейроинтерфейс, который способен извлекать звуки речи из того, как меняется электрическая активность мозга.
1. Крысу научили чувствовать
Группа нейробиологов из Университета Дьюка научила крысу воспринимать "зрительные" стимулы в инфракрасном диапазоне электромагнитного излучения. По заявлению ученых, это стало возможно за счет первого в истории успешного вживления электродов в зрительную кору грызуна. В 2013 году ученые уже проводили эксперимент, в ходе которого научили крысу "чувствовать" сигналы в инфракрасном диапазоне с помощью электрода, вживленного в соматосенсорную кору головного мозга. В новой серии опытов ученые разместили уже не один, а три электрода с разных сторон головы животного (справа, слева и сверху), что дало крысе возможность воспринимать сигналы, поступающие из любого сектора пространства.
Далее ученые вживили крысам дополнительные электроды в зрительную кору. Теперь сенсор, улавливая инфракрасный сигнал, стимулировал уже другую группу нейронов, создавая визуальные ощущения у крыс. Обучение крыс заняло всего один день, после чего животные стали безошибочно находить поилки с водой по инфракрасным меткам. По мнению авторов исследования, новая работа еще на шаг приближает человечество к появлению сенсорных протезов, расширяющих и дополняющих восприятие реальности за счет включения новых чувств.
2. Биопринтинг
Команда ученых из Университета Карнеги Меллон разработала технологию восстановления поврежденных органов с помощью 3D-биопринтинга. Биопринтинг – весьма перспективное направление развития технологий. Но зачастую 3d-напечатанные конструкции из биоматериалов сминаются под собственным весом. Ученые разработали метод печати мягкими биоматериалами внутри биогеля, который служит поддержкой для 3d-конструкции и впоследствии может растворяться при температуре человеческого тела. Соответственно, нежные биологические 3d-напечатанные молекулы или клетки остаются неповрежденными.
На основе данных МРТ коронарных артерий ученые напечатали их из коллагена, фибрина и альгинатов. В настоящее время группа работает над совершенствованием механизма включения клеток человеческого сердца в 3D-напечатанные тканевые структуры, чтобы сформировать сократительную мышцу сердца.
3. Мозговой имплантат для парализованных
Исследователи из Университета Кейс Вестерн Резерв при помощи мозгового имплантата смогли научить парализованного человека управлять рукой. Как отмечают медики, это первый случай, когда подобная система функционирует без промежуточного компьютера, напрямую передавая импульсы из мозга к электродам в конечности.
Пациенту установили имплантаты в виде двух наборов кремниевых игл, подключенных к двигательной области коры головного мозга, а провода от имплантатов вывели на два разъема в черепе. Сначала для тренировки использовалась виртуальная рука, которой пациент тренировался управлять силой мысли. После того, как пациент научился хорошо контролировать виртуальную руку, к разъемам подключили 16 электродов для функциональной электростимуляции, внедренных в разные участки руки испытуемого.
Напомним, ранее исследователи из Калифорнийского университета при помощи нейроинтерфейса заново научили ходить человека, полностью парализованного ниже пояса. Также исследователи из Баттельского мемориального института при помощи нейроинтерфейса и электростимуляторов на предплечье научили испытуемого сжимать и разжимать руку при помощи силы мысли.
В новом эксперименте с виртуальной рукой пациент управляется гораздо лучше, чем с реальной. Движения пациента получаются грубыми и неточными. Одной из причин подобного расхождения виртуальной модели и реальности специалисты считают сильно ослабевшие от бездействия мышцы парализованного человека. Но все же это еще один серьезный шаг на пути к реабилитации парализованных людей с помощью нейроинтерфейса и мозговых имплантатов.
4. Как определить дату смерти
Американские ученые представили простой анализ крови, позволяющий оценить, умрет ли здоровый человек от пневмонии или других острых инфекционных заболеваний в течение следующих 15 лет.
Изучив десять тысяч добровольцев, исследователи выявили побочный продукт воспалительных процессов – биомаркер GlycA. По всей видимости, его высокий уровень в крови является следствием вялотекущей хронической инфекции или аномально активных иммунных реакций. Связанные с этим биомаркером воспалительные процессы делают человека более уязвимым к опасным инфекциям. Теперь ученым предстоит проделать большую работу, чтобы понять, можно ли как-то снизить риск для здоровья, связанный с этим биомаркером.
5. Нейроинтерфейс электрической активности мозга
Команда ученых из университета Цинхуа в Пекине (Китай) создали первый в мире нейроинтерфейс, который способен извлекать звуки речи из того, как меняется электрическая активность мозга. Это исследование приближает человечество к возможности вернуть дар речи парализованным и немым людям.
Система распознавания речи включает в себя простой электроэнцефалограф, который следит за активностью мозга, а также специальную компьютерную программу, которая декодирует сигнал и преобразует его в буквы и слова. Помимо них, китайские нейрофизиологи разработали особую методику произнесения слов про себя, которая облегчает компьютеру поиск сигнала в ЭЭГ и его расшифровку.
Эта методика позволяет "привязать" каждую букву к определенному цвету, благодаря чему человек будет неосознанно представлять себе последовательность оттенков во время произнесения слова по буквам. Подобный прием, по исследователей, позволил им достичь почти пятикратного увеличения в скорости декодирования сигнала и достичь почти приемлемых показателей. На текущий момент, первый прототип прибора способен распознавать около 50 или 60 символов в минуту.
