100万個のニューロンをリアルタイムで記録する方法
革新的な新しい方法により、科学者は100万を超えるニューロンからの情報を一度に翻訳し、発生したアクティビティをデコードできるようになる可能性があります。
過去数十年の間に、日常生活で生成されるデータの量は爆発的に増加しました。
たとえば、通りを歩いていると、携帯電話が歩数に関する情報を収集します。
あなたがあなたのカードで店で何かを購入するとき、銀行はあなたが何を買ったか、それがいくらであったか、そしてあなたがどこにいたかを知っています。
同様に、ストアは、以前に同様のものを購入したことがあるかどうかを認識しています。
データはこれまで以上に効率的に収集できますが、現在の課題は、データを使用して何をすべきかを理解することです（もしあれば）。私たちには数字がありますが、それらは私たちにとって何か役に立ちますか？
神経科学の大きな飛躍
脳から膨大な量のデータを収集することに向けて大きな進歩があったという点で、神経科学でも状況は似ています。科学者は、一度に多数の脳細胞を聞いて通信できるようになりました。
この進歩は診断、治療、研究に役立つことが証明されていますが、その潜在能力はまだ十分に発揮されていません。データが収集された後、データを処理できる速度は、依然として大きな障害となっています。
データ処理は、神経科学の他の分野で行われた進歩のボトルネックになりつつあります。たとえば、脳からのデータをリアルタイムで収集して理解できれば、麻痺した人のロボットアームの制御や、差し迫ったてんかん発作の予測を支援することで、大きな飛躍を遂げることができます。
これらの目標を達成するには、膨大な量のデータを非常に迅速に分析および計算する必要があります。
スウェーデンのルンド大学のニューロナノ研究センターの研究者たちは、この問題に取り組んできました。彼らは、何百万もの神経細胞とリアルタイムで通信する可能性のある方法を考え出しました。
彼らの調査結果は最近ジャーナルに掲載されました ニューロインフォマティクス.
彼らのシステムは脳細胞のチャタリングを聞くことができるだけでなく、それをほぼ瞬時に、つまり25ミリ秒以内に意味のある出力に変換することもできました。この新機能の秘訣は、階層データ形式と呼ばれる特定のデータ形式とビットエンコーディングと呼ばれるプロセスです。
「神経細胞の信号をビットコードに直接記録すると、ストレージ容量が劇的に増加します。ただし、最大の利点は、この方法により、コンピューターのプロセッサーがすぐに利用できるように情報を保存できることです。」
Neuronano ResearchCenterの神経生理学教授であるJensSchouenborg
神経科学の未来
Neuronano ResearchCenterの神経生理学の教授でもあるMartinGarwiczは、他の介入（電極が頭皮に配置される脳波など）に先んじて、彼らの方法がどのように進んでいるかを説明します。
「隣の部屋にいる10人が話していることを聞きたいと想像してみてください。壁に耳を当てて聞くと、つぶやきが聞こえますが、部屋の一人一人にマイクを置くと、会話を理解する能力が変わります」と彼は言います。
「そして、100万人の個人の話を聞き、伝達されたもののパターンを見つけ、それに即座に対応できることを考えてください。それが私たちの新しい方法によって可能になります。」とGarwicz氏は付け加えます。
この新しい方法論により、双方向のトラフィックが可能になります。神経細胞からのメッセージを照合し、応答を送り返すことができます。このテクノロジーは、トラフィックがビットコードに変換される方法に依存しています。
「このアーキテクチャとデータ形式の大きな利点は、脳の信号が直接ビットコードに変換されるため、それ以上の変換が不要なことです。これは、特に臨床応用に関して、脳とコンピューター間のすべての通信においてかなりの利点を意味します。」
主任研究著者BengtLjungquist
将来的には、このモデルは神経科学が大きな進歩を遂げるのに役立つ可能性があります。ブレインマシンインターフェースとブレインコンピューターインターフェースは近年大幅に改善されていますが、データ処理に関してはしばしばブロックにぶつかります。
ビットコードシステムが成功した場合、このブロックはパスからシフトされる可能性があります。
