Los científicos han inventado neuronas artificiales en chips de silicio que se comportan como si fueran reales, un logro único en su tipo con un enorme alcance para que los dispositivos médicos curen enfermedades crónicas. como insuficiencia cardíaca, Alzheimer y otras enfermedades de la degeneración neuronal.

Críticamente, las neuronas artificiales no solo se comportan como neuronas biológicas, sino que solo necesitan una milmillonésima parte de la potencia de un microprocesador, haciéndolos ideales para su uso en implantes médicos y otros dispositivos bioelectrónicos.

El equipo de investigación dirigido por la Universidad de Bath e incluidos investigadores de las Universidades de Bristol, Zúrich y Auckland, describir las neuronas artificiales en un estudio publicado en Comunicaciones de la naturaleza .

Diseñar neuronas artificiales que respondan a señales eléctricas del sistema nervioso como neuronas reales ha sido un objetivo importante en la medicina durante décadas. ya que abre la posibilidad de curar condiciones en las que las neuronas no funcionan correctamente, han tenido sus procesos cortados como en una lesión de la médula espinal, o han muerto. Las neuronas artificiales podrían reparar los biocircuitos enfermos replicando su función saludable y respondiendo adecuadamente a la retroalimentación biológica para restaurar la función corporal.

En insuficiencia cardíaca, por ejemplo, las neuronas en la base del cerebro no responden adecuadamente a la retroalimentación del sistema nervioso, ellos a su vez no envían las señales correctas al corazón, que luego no bombea tan fuerte como debería.

Sin embargo, el desarrollo de neuronas artificiales ha sido un desafío inmenso debido a los desafíos de la biología compleja y las respuestas neuronales difíciles de predecir.

Los investigadores modelaron y derivaron ecuaciones con éxito para explicar cómo responden las neuronas a los estímulos eléctricos de otros nervios. Esto es increíblemente complicado ya que las respuestas son "no lineales"; en otras palabras, si una señal se vuelve el doble de fuerte, no debería provocar necesariamente una reacción el doble de grande, podría ser tres veces más grande o algo más.

Luego diseñaron chips de silicio que modelaron con precisión los canales de iones biológicos, antes de demostrar que sus neuronas de silicio imitaban con precisión la realidad, neuronas vivas que responden a una serie de estímulos.

Los investigadores replicaron con precisión la dinámica completa de las neuronas del hipocampo y las neuronas respiratorias de ratas. bajo una amplia gama de estímulos.

Profesor Alain Nogaret, del Departamento de Física de la Universidad de Bath dirigió el proyecto. Dijo:"Hasta ahora las neuronas han sido como cajas negras, pero logramos abrir la caja negra y mirar dentro. Nuestro trabajo está cambiando de paradigma porque proporciona un método robusto para reproducir las propiedades eléctricas de las neuronas reales con todo lujo de detalles.

"Pero es más ancho que eso, porque nuestras neuronas solo necesitan 140 nanovatios de potencia. Eso es una mil millonésima parte del requerimiento de energía de un microprocesador, que han utilizado otros intentos de hacer neuronas sintéticas. Esto hace que las neuronas sean adecuadas para implantes bioelectrónicos para tratar enfermedades crónicas.

"Por ejemplo, estamos desarrollando marcapasos inteligentes que no solo estimulan al corazón para que bombee a un ritmo constante, sino que utilizan estas neuronas para responder en tiempo real a las demandas que se le imponen al corazón, que es lo que sucede naturalmente en un corazón sano. Otros las posibles aplicaciones podrían estar en el tratamiento de afecciones como el Alzheimer y enfermedades neuronales degenerativas en general.

"Nuestro enfoque combina varios avances. Podemos estimar con mucha precisión los parámetros precisos que controlan el comportamiento de cualquier neurona con alta certeza. Hemos creado modelos físicos del hardware y hemos demostrado su capacidad para imitar con éxito el comportamiento de las neuronas de la vida real. Nuestro tercer avance es la versatilidad de nuestro modelo que permite la inclusión de diferentes tipos y funciones de una gama de neuronas complejas de mamíferos ".

Profesor Giacomo Indiveri, un coautor del estudio, de la Universidad de Zurich y ETF Zurich, agregó:"Este trabajo abre nuevos horizontes para el diseño de chips neuromórficos gracias a su enfoque único para identificar parámetros cruciales de circuitos analógicos".

Otro coautor, Profesor Julian Paton, fisiólogo de la Universidad de Auckland y la Universidad de Bristol, dijo:"Replicar la respuesta de las neuronas respiratorias en bioelectrónica que se puede miniaturizar e implantar es muy emocionante y abre enormes oportunidades para dispositivos médicos más inteligentes que conducen hacia enfoques de medicina personalizada para una variedad de enfermedades y discapacidades".