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DOI: 10.3791/66473-v
Brett Addison Emery*1, Shahrukh Khanzada*1, Xin Hu*1, Diana Klütsch1, Hayder Amin1,2,3
1Group of "Biohybrid Neuroelectronics (BIONICS)",German Center for Neurodegenerative Diseases (DZNE), 2Faculty of Medicine Carl Gustav Carus,Technical University Dresden, 3Dresden Center for Intelligent Materials (DCIM),Technical University Dresden
Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.
This study employs high-density multi-electrode arrays (HD-MEA) to examine the computational dynamics of large-scale neuronal ensembles in hippocampal and olfactory bulb circuits, as well as human neuronal networks. The integration of spatiotemporal activity recording and computational analysis enhances the understanding of complex neuronal interactions, providing insights into brain function and potential biomarkers for neurological disorders.
여기서는 HD-MEA를 사용하여 대규모 신경 앙상블, 특히 해마, 후각 전구 회로 및 인간 신경 네트워크의 계산 역학을 탐구합니다. 계산 도구와 결합된 시공간 활동을 캡처하면 신경 앙상블 복잡성에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 이 방법은 뇌 기능에 대한 이해를 높여 잠재적으로 신경 장애에 대한 바이오마커 및 치료법을 식별합니다.
우리의 연구는 신경 통신 및 대규모 네트워크를 디코딩하기 위한 고밀도 CMOS 기반 미세 전극 어레이를 통합하여 신경 기술의 최전선을 탐구합니다. 우리는 여러 척도에 걸친 신경 정보가 어떻게 고유하고 세부적으로 인코딩되는지에 대한 답을 제공하여 건강과 질병의 뇌 기능 및 기능 장애에 대한 이해를 높이는 것을 목표로 합니다. 신경 앙상블 연구의 복잡한 영역을 탐색하면서 우리는 뇌 활동 중에 정확한 신호 분해능을 달성하고 CMOS 기반 미세 전극 어레이의 생체 적합성을 보장하는 것과 같은 과제에 직면해 있습니다.
이러한 장애물은 다중 모드 기록을 사용하여 신경 상호 작용의 풍부한 태피스트리를 정확하게 캡처하고 해석하는 데 중추적인 역할을 합니다. 우리의 연구는 신경 과학의 중요한 격차, 즉 높은 공간 및 시간 해상도로 더 큰 규모의 신경 앙상블의 역학을 다시 코딩하고 분석하는 포괄적인 방법의 부족을 해결합니다. 이 격차는 복잡한 뇌 네트워크와 건강과 질병의 기능에 대한 우리의 이해를 방해합니다.
당사의 프로토콜은 해마, 후각 전구 및 인간 IPSC 유래 뉴런 전반에 걸쳐 멀티모달, 레이블 없는 고해상도 녹음을 가능하게 하여 다양한 실험을 위한 다목적 도구를 제공합니다. 이 독특한 접근 방식은 신경 역학에 대한 비할 데 없는 통찰력을 촉진하여 다양한 뇌 영역과 모델 시스템 간의 연구 격차를 해소하고 신경 기능 및 장애에 대한 이해를 크게 발전시킵니다. 우리 연구실의 향후 노력은 유전자에서 네트워크에 이르는 신경 계산 및 역학을 심층적으로 연구하여 건강과 질병의 분자 및 기능 서명을 연결하는 것을 목표로 합니다.
첨단 생체 전자 공학 및 신경 기술을 통해 신경 가소성, 후각 코딩, AI 개발, 새로운 치료법 및 뇌 기계 인터페이스를 위한 기억력 향상 전략에 중점을 둘 것입니다.
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