Come registrare 1 milione di neuroni in tempo reale
Un nuovo metodo innovativo potrebbe consentire agli scienziati di tradurre le informazioni provenienti da più di 1 milione di neuroni contemporaneamente, nonché di decodificare l'attività mentre si verifica.
Negli ultimi decenni, la quantità di dati prodotti nella vita di tutti i giorni è esplosa.
Ad esempio, quando cammini per strada, il tuo cellulare raccoglierà informazioni su quanti passi hai fatto.
Quando acquisti qualcosa in un negozio con la tua carta, la banca sa cosa hai comprato, quanto era e dove ti trovavi.
Allo stesso modo, il negozio sa se hai già acquistato qualcosa di simile.
I dati possono essere raccolti in modo più efficiente che mai, ma la sfida ora è capire cosa dovremmo fare con loro (semmai). Abbiamo i numeri, ma ci servono?
Un passo da gigante per le neuroscienze
La situazione è simile nelle neuroscienze, in quanto sono stati fatti enormi passi avanti verso la raccolta di grandi quantità di dati dal cervello. Gli scienziati sono ora in grado di ascoltare e comunicare con un gran numero di cellule cerebrali contemporaneamente.
Sebbene questo progresso si sia dimostrato utile nella diagnosi, nel trattamento e nella ricerca, il suo pieno potenziale non è stato ancora realizzato. La velocità con cui i dati possono essere elaborati una volta raccolti è ancora un ostacolo sostanziale.
L'elaborazione dei dati sta rapidamente diventando un collo di bottiglia per i progressi compiuti in altre aree della neuroscienza. Ad esempio, se i dati dal cervello potessero essere raccolti e compresi in tempo reale, si potrebbero fare enormi passi avanti nel controllo delle braccia robotiche nelle persone paralizzate, o anche nell'aiutare a prevedere crisi epilettiche imminenti.
Affinché questi obiettivi siano raggiunti, vasti oceani di dati devono essere analizzati e calcolati molto rapidamente.
I ricercatori del Neuronano Research Center dell'Università di Lund in Svezia hanno lavorato a questo problema. Hanno escogitato un metodo che ha il potenziale per comunicare in tempo reale con milioni di cellule nervose.
I loro risultati sono stati recentemente pubblicati sulla rivista Neuroinformatica.
Non solo il loro sistema potrebbe ascoltare le chiacchiere delle cellule cerebrali, ma potrebbe anche tradurle in un output significativo quasi istantaneamente, entro 25 millisecondi. Il segreto di questa nuova funzionalità è un formato dati specifico chiamato Hierarchical Data Format e un processo noto come codifica bit.
“La ricodifica dei segnali delle cellule nervose direttamente in bitcode aumenta notevolmente la capacità di archiviazione. Tuttavia, il vantaggio più grande è che il metodo ci consente di memorizzare le informazioni in modo da renderle immediatamente disponibili ai processori dei computer ".
Jens Schouenborg, professore di neurofisiologia, Neuronano Research Center
Il futuro delle neuroscienze
Martin Garwicz - che è anche professore di neurofisiologia presso il Neuronano Research Center - spiega come il loro metodo sia molto più avanti di altri interventi (come l'elettroencefalogramma, in cui gli elettrodi sono posizionati sul cuoio capelluto).
“Immagina di voler sentire di cosa parlano 10 persone nella stanza accanto. Se ascolti appoggiando l'orecchio al muro, sentirai solo dei mormorii, ma se metti un microfono su ogni persona nella stanza, trasforma la tua capacità di capire la conversazione ", dice.
"E poi", aggiunge Garwicz, "pensa di essere in grado di ascoltare un milione di persone, trovare schemi in ciò che viene comunicato e rispondere immediatamente: questo è ciò che rende possibile il nostro nuovo metodo".
Questa nuova metodologia consente il traffico bidirezionale: i messaggi dalle cellule nervose possono essere raccolti e le risposte possono essere restituite. La tecnologia si basa sul modo in cui il traffico viene trasformato in bitcode.
"Un vantaggio considerevole di questa architettura e formato dati è che non richiede ulteriori traduzioni, poiché i segnali del cervello vengono tradotti direttamente in bitcode. Ciò significa un vantaggio considerevole in tutte le comunicazioni tra cervello e computer, non da ultimo per quanto riguarda le applicazioni cliniche ".
L'autore principale dello studio Bengt Ljungquist
In futuro, questo modello potrebbe aiutare le neuroscienze a compiere enormi progressi. Sebbene le interfacce cervello-macchina e le interfacce cervello-computer siano notevolmente migliorate negli ultimi anni, spesso incontrano un blocco quando si tratta di elaborazione dei dati.
Se il sistema bitcode ha esito positivo, questo blocco potrebbe essere spostato dal loro percorso.
