Исследователи научились стимулировать активность гиппокампа с помощью нейросети
Продолжая совершенствование технологий восстановления функций головного мозга при нейродегенеративных заболеваниях, учёные ННГУ им. Н.И. Лобачевского создали нейроинтерфейс для моделирования и запуска электрической активности гиппокампа. Управление искусственными нейросигналами может стимулировать формирование памяти и обучаемости мозга. Это первая в России технология восстановления активности в гиппокампе, которая, правда, работает только на срезе мышиного мозга. Результаты опубликованы в журнале Algorithms.
«Эксперимент проводился на срезе мозга лабораторных животных in vitro. Мы записали множество сигналов в здоровом гиппокампе, загрузили эти данные в нейросеть и научили ИИ прогнозировать электрическую активность гиппокампа. Нам удалось воспроизвести сигналы, смоделированные нейросетью, в повреждённом участке мозга и “запустить” нерабочий гиппокамп», – рассказала старший научный сотрудник НИИ нейронаук ННГУ Альбина Лебедева.
По словам учёного, система позволяет управлять параметрами нейросигналов, максимально точно повторяя поведение здорового мозга. Программный комплекс состоит из нейросети, авторского программного обеспечения и платы с электродами для считывания и воспроизведения нейросигналов. Установка позволяет конвертировать цифровые нейросигналы, смоделированные ИИ, в стандартную электрическую активность мозга.
«Технология создана на платформе arduino uno. Нам удалось адаптировать и усовершенствовать код платформы для конвертации и передачи сигналов в гиппокамп. Разработка позволяет регулировать частоту, длительность, амплитуду и форму сигнала», – сообщил автор кода, младший научный сотрудник НИИ нейронаук ННГУ Иван Кипелкин.
Специалистами Центра трансфера технологий Университета Лобачевского осуществлена государственная регистрация программы и получено свидетельство.
«Для эксперимента in vivo в ННГУ создается установка по стимуляции гиппокампа лабораторных животных, оснащённая системой VR: животное будет бежать по шару, перемещаясь в виртуальном лабиринте. Считывать и воспроизводить нейросигналы мы будем в режиме реального времени, это позволит донастроить и усовершенствовать нейроинтерфейс», – рассказала Альбина Лебедева.
В будущем учёные планируют создать имплант-нейрочип для восстановления или улучшения работоспособности гиппокампа, хотя для реального клинического применения такого импланта предстоит преодолеть множество научных, технических и бюрократических проблем.
В разработке нейроинтерфейса принимали участие учёные НИИ нейронаук и кафедры теории управления и динамики систем Института информационных технологий, математики и механики (ИИТММ) ННГУ. Исследования ведутся при грантовой поддержке Российского научного фонда и в рамках госзадания молодёжной научно-исследовательской лаборатории искусственного интеллекта и обработки больших массивов данных.
Текст: пресс-служба ННГУ
Lebedeva, A.V.; Samburova, M.I.; Razin, V.V.; Gromov, N.V.; Gerasimova, S.A.; Levanova, T.A.; Smirnov, L.A.; Pisarchik, A.N. Prediction of Hippocampal Signals in Mice Using a Deep Learning Approach for Neurohybrid Technology Applications. Algorithms 2024, 17, 252. https://doi.org/10.3390/a17060252