March 8th, 2024
Здесь мы используем HD-MEA для углубления в вычислительную динамику крупномасштабных нейронных ансамблей, в частности, в гиппокампе, обонятельных луковицах и нейронных сетях человека. Фиксация пространственно-временной активности в сочетании с вычислительными инструментами дает представление о сложности нейронного ансамбля. Этот метод улучшает понимание функций мозга, потенциально выявляя биомаркеры и методы лечения неврологических расстройств.
Наше исследование исследует границы нейронных технологий путем интеграции микроэлектродной матрицы на основе КМОП высокой плотности для декодирования нейронных коммуникаций и больших сетей. Мы стремимся ответить на вопрос о том, как нейронная информация в разных масштабах кодируется в уникальных деталях, улучшая наше понимание функций мозга и дисфункций в здоровом и болезненном состоянии. Ориентируясь в сложной области исследований нейронных ансамблей, мы сталкиваемся с такими проблемами, как достижение точного разрешения сигналов во время мозговой активности и обеспечение биосовместимости наших микроэлектродных матриц на основе КМОП.
Эти препятствия имеют решающее значение для точного захвата и интерпретации богатого гобелена нейронного взаимодействия с помощью мультимодальных записей. Наше исследование направлено на устранение критического пробела в нейронауке – отсутствия комплексного метода перекодирования и анализа динамики крупномасштабного ансамбля нейронов с высоким пространственным и временным разрешением. Этот пробел препятствует нашему пониманию сложных мозговых сетей и функций в здоровом и болезненном состоянии.
Наш протокол позволяет осуществлять мультимодальную запись без меток с высоким разрешением в гиппокампе, обонятельной луковице и нейронах, полученных из IPSC человека, предоставляя универсальный инструмент для разнообразных экспериментов. Этот уникальный подход способствует беспрецедентному пониманию динамики нейронов, преодолевая исследовательский разрыв между различными областями мозга и модельными системами, значительно углубляя наше понимание нейронных функций и расстройств. Будущие исследования в нашей лаборатории будут направлены на глубокое изучение нейронных вычислений и динамики от генов до сетей, направленных на установление молекулярных и функциональных сигнатур в здоровье и болезни.
Благодаря передовой биоэлектронике и нейронным технологиям мы сосредоточимся на нейропластичности, обонятельном кодировании, разработке искусственного интеллекта и стратегий улучшения памяти для новых терапевтических средств и интерфейсов мозг-машин.
В данном исследовании используются многоэлектродные массивы высокой плотности (HD-MEA) для изучения вычислительной динамики крупномасштабных нейронных ансамблей в цирках гиппокампа и обонятельного лука, а также в человеческих нейронных сетях. Интеграция пространственно-временной записи активности и вычислительного анализа улучшает понимание сложных нейронных взаимодействий, предоставляя представления о функционировании мозга и потенциальных биомаркерах неврологических расстройств.
High-density CMOS-integrated microelectrode arrays (HD-MEA) enable unprecedented, multimodal, large-scale recordings of neuronal ensemble dynamics, supporting mechanistic de-risking and predictive confidence in neuropharma discovery. This platform bridges ex vivo and in vitro systems, facilitating translational continuity and robust target validation for CNS portfolio advancement. The integration of advanced computational analytics positions this methodology as a reusable enterprise capability for biomarker discovery and neural circuit interrogation.
This HD-MEA methodology integrates seamlessly from early discovery through lead identification and preclinical research, supporting both hypothesis testing and translational biomarker alignment.