В Курчатовском институте разработали самообучающийся спинной протез

Специалисты Курчатовского института совместно с коллегами из Казанского федерального университета разработали модель, которую можно использовать в создании самообучающихся нейропротезов для пациентов с повреждением спинного мозга. Ученым удалось добиться от протезов такой естественной передачи сигнала, будто между группами нейронов не было разрыва. Об этом "Газете.Ru" рассказали в Курчатовском институте.

Устройство создано на основе мемристоров – аналоговых микроэлектронных компонентов, способных имитировать синаптическую пластичность, которой обладают нейроны мозга. Синапс — это контакт между нейронами, который передаёт сигнал от одной клетки к другой.

Исследователи записали активность "ансамблей" нервных клеток, связанных друг с другом в модельной нейронной сети, регулирующей аналог моторной активности одной из конечностей животного. После разрыва синаптической связи между группами этих нейронов контакты-синапсы были заменены мемристорами, которые "обучили" проводить сигналы с определенной пропускной способностью.

"В будущем на основе такого же принципа можно будет создать адаптивный нейропротез с мемристивными синапсами, который возьмет на себя роль поврежденного участка спинного мозга. Такой протез устанавливался бы на спинной мозг и получал сигналы от стимуляции и динамическую обратную сенсорную связь от неповрежденных конечностей. В процессе получения такого обратного отклика устройство будет способно самонастраиваться и адаптироваться под конкретные моторные навыки пациента", – рассказала "Газете.Ru" лаборант-исследователь группы нейроморфных систем лаборатории технологий искусственного интеллекта НИЦ "Курчатовский институт" Мария Серенко.

Самообучаемые мемристивные устройства помогут вернуть людям с повреждением спинного мозга естественную двигательную активность. При этом вполне возможно, что нейронный протез позволит не только восстановить моторные навыки, но и приобрести новые, – например, не просто снова начать ходить, но и научиться танцевать, – считают разработчики.