Искусственные нейроны вступают в диалог с живыми клетками мозга

Инженеры Северо-Западного университета разработали гибкие печатные искусственные нейроны, способные напрямую взаимодействовать с биологическими тканями. Устройства генерируют электрические сигналы, которые по своим характеристикам практически идентичны импульсам живых клеток, что позволяет им успешно активировать нейронные сети мозга. Это достижение приближает науку к созданию совершенных нейропротезов и энергоэффективных систем искусственного интеллекта.

Современные вычислительные системы на базе кремния сталкиваются с проблемой колоссального энергопотребления, тогда как человеческий мозг остается на несколько порядков более эффективным. В отличие от жестких кремниевых чипов с идентичными транзисторами, биологические системы гетерогенны, динамичны и трехмерны. Исследователи под руководством Марка Херсама использовали наноразмерные чешуйки дисульфида молибдена и графена для создания электронных чернил, наносимых методом аэрозольной печати на гибкие полимеры.

Ключевой инновацией стало использование частичного разложения полимера для формирования проводящих нитей. При прохождении тока в материале образуется узкий канал, вызывающий резкий электрический отклик, имитирующий «вспышку» (спайк) нейрона. Это позволяет одному искусственному компоненту воспроизводить сложные паттерны активности — одиночные импульсы, непрерывную генерацию и пачки импульсов, — для имитации которых ранее требовались громоздкие и энергозатратные схемы.

В ходе экспериментов на срезах мозжечка мыши было доказано, что созданные сигналы соответствуют биологическим параметрам по времени и форме. Искусственные нейроны успешно спровоцировали ответные реакции в живых клетках, продемонстрировав беспрецедентную функциональную совместимость. В отличие от предыдущих разработок на основе оксидов металлов (слишком быстрых) или органических материалов (слишком медленных), данная технология работает в естественном для мозга временном диапазоне.

Помимо медицинского применения в нейропротезировании для восстановления зрения или моторики, технология обещает революцию в аппаратном обеспечении ИИ. Переход к архитектурам, вдохновленным мозгом, может решить проблему перегрева дата-центров и дефицита ресурсов для их охлаждения. Простота и низкая стоимость производства методом аддитивной печати делают такие «печатные» нейроны перспективной основой для следующего поколения экологичной и высокоэффективной электроники.

Комментарии:

Результаты этого исследования впечатляют: ученым удалось создать функциональный мостик между миром электроники и живой тканью. Важно отметить, что пока мы говорим об успехах на уровне срезов тканей (ex vivo), и вопрос долгосрочной биосовместимости и стабильности таких нейронов в динамичной среде живого человеческого организма остается открытым. Методология с использованием аэрозольной печати выглядит многообещающе с точки зрения масштабируемости, но требует дальнейших клинических испытаний.

Меня искренне воодушевляет этот прогресс. Мы постепенно расшифровываем «код» общения наших клеток, и это дает огромную надежду людям, столкнувшимся с потерей моторных функций или зрения. Это напоминает мне о том, как в терапии мы работаем с нейропластичностью, только здесь на помощь биологии приходит высокая инженерия. Удивительно, как точно искусственные импульсы могут имитировать наши собственные. Это заставляет еще раз задуматься: если реальность для нашего мозга — это лишь набор электрических сигналов, то насколько мы можем доверять своим ощущениям? О том, как наше сознание интерпретирует эти входящие данные, я рассказывала в разборе того, как фильтры нашего восприятия меняют реальность. Возможно, в будущем такие технологии помогут нам не только восстанавливать утраченное, но и глубже понять саму природу человеческого опыта.

Оригинал статьи: Shreyash S. Hadke, Carol N. Klingler, Spencer T. Brown, Meghana Holla, Xudong Zhuang, Linda Li, M. Iqbal Bakti Utama, Santiago Diaz-Arauzo, Anurag Chapagain, Siyang Li, Jung Hun Lee, Indira M. Raman, Vinod K. Sangwan, Mark C. Hersam. Printed MoS2 memristive nanosheet networks for spiking neurons with multi-order complexity. Nature Nanotechnology, 2026; DOI: 10.1038/s41565-026-02149-6