Una neurona artificial intercambia dopamina con células cerebrales de rata como una real


rap«>Un dispositivo eléctrico capaz de enviar y recibir señales químicas de las neuronas podría usarse en interfaces cerebro-máquina

Tecnología


8 de agosto de 2022

Ilustración abstracta de una neurona

Ilustración abstracta de una neurona

Rostislav Zatonsky/Alamy

Una neurona artificial capaz tanto de liberar como de recibir dopamina en relación con células de rata reales podría usarse en futuras interfaces humano-computadora.

La mayoría de las interfaces cerebro-máquina miden señales eléctricas simples en las neuronas para obtener información sobre la función cerebral. Pero gran parte de la información en las redes neuronales, como el cerebro, está codificada en neurotransmisores como la dopamina, sustancias químicas que las neuronas usan para enviarse mensajes entre sí.

«El lenguaje nativo del cerebro es el químico, pero todas las interfaces cerebro-máquina actuales usan un lenguaje eléctrico», dice Benhui Hu de la Universidad Médica de Nanjing en China. «Así que diseñamos una neurona artificial para imitar la forma en que se comunica una neurona real».

La neurona consta de un sensor compuesto por un electrodo de grafeno y nanotubos de carbono, que pueden detectar la liberación de dopamina. Si el sensor detecta suficiente, un componente llamado memristor desencadena la liberación de más dopamina en el otro extremo a través de un hidrogel activado por calor.

Hu y su equipo demostraron que la neurona puede enviar y recibir dopamina en comunicación con las células cerebrales de rata en una caja. También podría activar un músculo de ratón a través del nervio ciático y mover una mano robótica.

El memristor de la neurona artificial puede alterar la cantidad de dopamina necesaria para desencadenar la liberación de la sustancia química. Esto es similar a cómo las neuronas en el cerebro cambian la cantidad de neurotransmisores enviados entre conexiones en respuesta a estímulos externos, un rasgo llamado plasticidad que es esencial para el aprendizaje.

“En realidad, tiene mucho potencial para expandirse a sistemas de aprendizaje más sofisticados. Puedes hacer muchas cosas nuevas e interesantes aquí”, dice Yoeri van de Burgt de la Universidad Tecnológica de Eindhoven en los Países Bajos.

Aunque el volumen del dispositivo lo hace inadecuado para todas las aplicaciones actuales de interfaz cerebro-máquina, el hecho de que pueda comunicarse químicamente de dos maneras podría hacerlo adecuado para muchas interfaces diferentes con el cuerpo, como en las prótesis, dice.

Referencia de la revista: Electrónica naturalDOI: 10.1038/s41928-022-00803-0

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