美国用石墨烯传感器技术研究人脑
- 2014/10/23 10:14:20 4997
- 来源：仪表网
了解大脑解剖结构和功能是神经科学的长期研究目标，也是美国总统奥巴马“脑科学计划”的重中之重。基于电子学的监测和神经信号刺激是研究脑功能的支柱技术，而新兴的光学技术可以利用光子取代电子对神经网络结构进行可视化，从而为探索大脑功能提供新机遇。如果能将电子学与光学技术协同使用，两者优势互补，可以获得更清晰、分辨率更高的脑结构图像。然而，要将这两者结合具有挑战性，因为常规的金属电极厚度太大（大于500纳米），难以透光，这使得电子学成像方法与许多光学方法不相容。
美国防部先进项目研究局（DARPA）与威斯康辛大学麦迪逊分校的研究人员共同研发出一项人脑研究技术，可探究人脑神经结构与功能的联系。该技术用石墨烯做传感器，厚度仅相当于4个原子，可兼容光学和电学手段同时观测。研究报告近刊登在《自然·通讯》杂志上。
为了克服这些挑战，美国国防先期研究计划局（DARPA）创造性地提出了小型化、透明接触、电光结合的概念验证方法。在DARPA可靠神经接口技术（RE-NET）项目的支持下，美国威斯康辛大学麦迪逊分校的研究人员开发了新的脑结构研究技术，相关的细节发表在《自然·通信》期刊上。
DARPA项目经理道格·韦伯称，这项技术表明对大脑中神经网络活动进行可视化和量化具有重大的突破潜力。利用该技术，可以在大范围快速观测神经网络的活动，地深入了解大脑结构和功能，更重要的是，可以了解大脑各结构的关系，以及这些关系如何随着时间推移或因伤病而发生变化。
新的设备将石墨烯附着在柔性的塑料衬里上，使其贴合组织的形状。石墨烯传感器具有导电性，但仅有4个原子的厚度，其厚度小于1纳米，比目前的接口传感器厚度小数百倍。由于厚度极小，在较宽的波长范围内都具有很强的透光性。而且，石墨烯对生物系统无毒性，明显不同于以前厚度很大、难以制造且可能具有毒性的传感器合金材料。
这项技术结合了三个领域的前沿技术：石墨烯技术，这项技术使研究者获得了2010年的诺贝尔物理学奖；超分辨率荧光显微镜，其研究人员获得了2014年诺贝尔化学奖；光遗传学，这涉及细胞遗传修饰创建特定的光反应性蛋白质。
RE-NET项目旨在开发了解和克服神经接口失效机理的新工具和技术。DARPA希望推动下一代神经技术来揭示神经网络和功能之间的关系。RE-NET计划和DARPA在该研究领域的后续项目希望通过利用新工具来测量电/光脉冲刺激下的神经元的物理运动和反应。因此，这项技术不仅可以提供更好的观察神经系统自身机能的机会，而且可以通过对刺激和反射回路进行精心调制，探索神经信号和大脑之间的因果关系。这对于研究人员了解大脑、治疗脑部伤病具有重大的促进作用。
DARPA为响应奥巴马政府的脑科学计划启动了一批旨在提到对大脑动态和机制的了解、推进相关技术应用的项目。除RE-NET项目之外，其他项目还包括革命性假肢、恢复编码存储器集成神经装置、重组和可塑性加速伤势恢复、提高抗压等。DARPA还在研制用于神经科学研究和治疗的传感器（如手本体感觉和触摸界面、电子处方），以及将模拟大脑用于复杂信号处理和数据分析领域。
“这一技术表明，在对脑部神经网络活动进行可视化和量化处理方面，我们或许会有重大突破。”DARPA项目主管多哥·韦伯说。
据报道，这一新设备利用石墨烯做传感器，可以导电，但厚度不到一纳米，并且比现在的金属触点细了几百倍。这么细的材料可以让大部分波段的几乎所有光通过，从而使光学和电学手段在这里相互兼容。此外，石墨烯对生物系统无毒害，比之前的试验材料进步了许多。
石墨烯获2010年诺贝尔物理学奖，超分辨荧光显微镜摘得了2014年化学奖。目前，脑功能研究的技术支柱是神经元信号电子监控与模拟，而新兴的光学技术利用光子进行研究，从而为神经网络结构的可视化以及脑结构开发开辟了新路。电子技术和光学技术相互区别同时优势互补，如果一起利用，将可能有利于进行高分辨率脑部研究。在此次研究之前，这些技术的融合并非易事，因为传统的金属电极太厚，往往大于500纳米，所以难以透光，进而与许多光学技术不兼容。
透析脑部的解剖结构与功能一直是神经科学领域所追求的目标，同时也是奥巴马政府“人脑计划”研究项目的重中之重。DARPA希望下一代神经科学技术可以反映出神经网结构和功能的关系。科研人员希望提升这一新研发工具的性能，从而可以同时测量任意移动目标的神经元功能、动态和行为。
韦伯说：“现在，我们有机会直接一探究竟，去观察、测量和模拟神经回路，从而探索这些联系，并确认大脑回路的功能。这一发现能帮助我们有效了解和治愈脑部创伤与疾病。”
40多年来，该机构从互联网、定位系统、隐身战机、激光武器到当前炙手可热的X-37B空天飞机，几乎涉及了从基础研究到应用的所有领域，着美国乃至世界军民高技术研发的潮流，是美国科技竞争力的保证。因此，本项技术不光为人脑研究提供了“既看得见又测得准”的新方法，有望推动人工智能研究和人机物理接口开发，同时还是研究美国高科技布局并寻找弯道超车途径的一个典型案例。
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