CC BY
8УДК 57.013
ИССЛЕДОВАНИЕ ИНТЕГРАЦИИ ИСКУССТВЕННЫХ АДАПТИВНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ С НЕЙРОНАЛЬНЫМИ СЕТЯМИ ГИППОКАМПА МЫШЕЙ
йО!
Бельтюкова А. В.1, Лебедева А. В.1, Мищенко М. А.1, Герасимова С. А.1, Федулина А. А.1, Белов А. И.1, Михайлов А. Н.1, Казанцев В. Б.1,2
1 ННГУ им. Н. И. Лобачевского
2 Балтийский федеральный университет им. И. Канта beltyukovann.anna@gmail.com
Аннотация: Исследование направлено разработку и изучение взаимодействия гибридной мемристивной нейроморфной системы с живыми ней-рональными сетями гиппокампа с целью замещения утраченных функций его отдельных участков, что может считаться технологией создания интерфейса мозг-компьютер.
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, мемристор, гиппо-камп, память
I. ОСНОВНАЯ ИДЕЯ ИССЛЕДОВАНИЯ
В условиях быстро стареющего населения слабоумие и потеря памяти становятся все более злободневными для наших глобальных систем здравоохранения [1]. Создание искусственных нейро-морфных имплантатов, нейроморфных мемристивных устройств, позволяющих регулировать и модулировать электрически возбудимые клетки, а также замещать поврежденные участки мозга, в настоящее время является одним из прорывных направлений в нейропротезировании и регенеративной медицине [2—7]. Также популярным направлением является использование таких устройств в информационных и телекоммуникационных технологиях — разработка автоматических интеллектуальных нейро-подобных систем синхронизации и управления, систем распознавания, кодирования и декодирования информации [8]. Таким об-
разом, исследование взаимодействия искусственных нейронных сетей и мемристивной связи с живыми нейронами гиппокампа грызунов является актуальной проблемой в нейробиологии и технологиях.
II. МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ
А. Этическое заявление Все протоколы экспериментов в этом исследовании были рассмотрены и одобрены Комитетом по биоэтике Национального исследовательского института биологии и биомедицины Нижегородского государственного университета им. Н. И. Лобачевского.
Б. Подготовка среза гиппокампа Все эксперименты проводились на мышах линии C57BL/6 в возрасте 60—70 дней.
1. Для регистрации нейрональной активности единичных нейронов были приготовлены переживающие срезы гиппокампа мыши толщиной 300 мкм, полученных с использованием вибра-тома (MicromHM 650 В; Thermo Fischer Scientific). Срезы постоянно находятся в нарезочном растворе (sACSF) составом (в мМ): NaCl 85, KCl 2.5, NaH2PO4 1, NaHCO3 26, Sucrose 50, D-Glucose 10, CaCl2 0.5, MgCl2 7 (температура +4 оС) (pH 7,3—7,4; Осмолярность 295 ±5 мОсм). Далее срезы помещаются в тот же раствор на 30 минут (температура +34 оС). Срезы инкубируются в растворе HEPES составом (в мМ): NaCl 92, KCl 2.5, NaH2PO4 1.2, NaHCO3 30, HEPES 20, D- Glucose 25, sodium ascorbate 5, Thiourea 2, sodium pyruvate 3, CaCl2 2H2O 2, MgSO4 7H2O 2 (температура +21 оС) (pH 7,3—7,4; осмолярность 305±5 мОсм). Растворы постоянно насыщаются газовой смесью, содержащей 95 % O2 и 5 % CO2. Через час после приготовления, срез помещается в рабочую камеру микроскопа и усилителя Heka EPC 10 USB с 40-кратным объективом. Срез в камере постоянно суперперфузируется раствором, замещающим цереброспинальную жидкость (ACSF) составом в (мМ): NaCl 127, KCl 1, KH2PO4 1.2, NaHCO3 26, D- Glucose 10, CaCl2 2.4, MgCl2 1.3 (pH 7,3—7,4; осмолярность 300±10 мОсм), который постоянно насыщается карбогеном. Регистрирующий и стимулирующий микроэлектроды — стеклянные, вытягивались с помощью Sutterinstruments ModelP-97. Регестрирующий заполнялся внутриклеточным раствором составом (в мМ): D-Glucose 105, KCl 30, Mg- ATP 4, EGTA 0.3, Na- GTP 0.3, phosphocteatine 10, HEPES 10
(pH 7,3; осмолярность 285±5 мОсм), сопротивление наконечника пипетки составляло 4—7 MОм. Стимулирующий микроэлектрод заполнялся раствором ACSF, подключался к стимулятору. Стимулирующий электрод помещается участке CA1 в относительно удаленном окружении от пирамидальных нейронов, регистрирующий электрод присасывает к подходящему пирамидальному нейрону в участке CA1. Исследовались изменения амплитуды ответа при изменении амплитуды и длительности стимуляции. В течение всего эксперимента поддерживался один протокол стимуляции. Он состоял из 5 последовательных стимулов с увеличивающейся длительностью стимуляции (0.2, 0.5, 1, 2, 5 мс). Последовательности стимулов подается с постоянной амплитудой стимула (15—20 мА, 30—40 мА, 60—80 мА). Каждый нейрон стимулировался со всеми тремя амплитудами стимула. Запись данных осуществляется с помощью программного обеспечения PatchMaster.
2. Для регистрации локальных полевых потенциалов были приготовлены переживающие срезы гиппокампа мыши толщиной 350 мкм. Для нарезки срезов использовался вибратом (MicromHM 650 В; Thermo Fischer Scientific). Срезы помещаются в раствор ACSF. Этот раствор постоянно насыщается карбогеном. Для морфологического анализа использовали микроскоп Olympus BX51W1 с 10Х объективом. Внеклеточный потенциал регистрировали с помощью стеклянного микроэлектрода. Электрод был заполнен раствором ACSF. Сопротивление наконечника пипетки составляло 4—8 МОм. Электрод был установлен в держатель головки предусилителя Axon Instruments CV-7B, подключенной к плате преобразования сигналов National Instruments и усилителю биосигналов Axon 700B. Для электростимуляции областей гиппокампа использовался биполярный электрод из нержавеющей стали. Этот электрод был подключен к стимулятору (Digitimer Ltd., Англия). Визуализация и запись данных проводились с использованием программного обеспечения MultiClamp 700B и WinWCP. В течение эксперимента поддерживалось несколько протокол стимуляции, составленных по распределению Пуассона. Протоколы включают в себя различное количество стимулов (8—10), последовательность стимулов идет с различной длительностью стимуляции (0.500— 0.865 мс), с различной длительностью интервала между стимулами (0.01—0.5 мс). Последовательности стимулов подается с различной амплитудой стимула (0.03—0.500, 1 мА). Каждый срез стимулировался случайно составленным протоколом.
3. Для регистрации локальных полевых потенциалов были приготовлены переживающие срезы гиппокампа мыши толщиной 400 мкм. Для нарезки срезов использовался вибратом MicromHM 650V (Германия) и нарезочный раствор составом (в мМ): K-gluconate 140, Na-gluconate15, HEPES 10, NaCl4, EGTA 0.2 (температура +4 оС) (pH 7,2—7,3; осмолярность 305±5 мОсм). Срезы помещаются в раствор ACSF. Через 30 минут после приготовления, срез помещается в рабочую камеру микроскопа и усилителя Heka EPC 10 USB с 10Х объективом. Срез в камере постоянно су-перперфузируется раствором ACSF. Регистрирующие — два стеклянных микроэлектрода, заполнылись раствором ACSF. Сопротивление наконечника пипетки составляло 4—7 МОм. Для стимуляции использовался стимулирующий биполярный электрод из нержавеющей стали. Эти электроды были размещены в разные участки гиппокампа в соответствии с двумя протоколами (рис. 1). Исследовалась изменения амплитуды ответа при изменении амплитуды стимуляции и при наличии механического повреждения в СА3 области.
per. i.iek-ipo.i 2
Про ты ко,] 1
Протокол 2
Рис. 1. Протоколы регистрации локальных полевых потенциалов в целях обучениямемристивного устройства в составе ИНС модели Ходжкина-Хаксли
В течение всего эксперимента поддерживался один протокол стимуляции. Он состоял из 6 последовательных стимулов с увеличивающейся амплитудой стимуляции (0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 1 мА). Протокол применялся на здоровый и поврежденный срез. Запись данных осуществляется с помощью программного обеспечения Ра1сЬМа81ег.
В. Интеграция записанных электрофизиологических данных в мемристивное устройство.
Для интеграции записанных электрофизиологических данных был использован интегральный чип с мемристивными устрой-
ствами, описанный в статье Mikhaylov et. al., 2019, сконструирован на основе стабилизированного иттрием оксида циркония (Au/ZrO2 (Y)/TiN/Ti).
Электрофизиологические данные предварительно обрабатываются в программе для исключения артефакта стимула на базе программного обеспечения MATLAB. Во всех случаях для достоверной регистрации реакции мемристора требуется дополнительное усиление нейрональных ответов математическими методами.
При оценке резистивного переключения мемристора в ответ на нейрональную активность единичного нейрона максимальная (по модулю) амплитуда входного элекрофизиологического сигнала нормировалась на несколько значений от -0,5 В до 1,3 В. Частоты генерации и дискретизации составляли 1e4 Гц. Нагрузочное сопротивление Ин=1 кОм в течение 18 сек по 2—3 раза. При оценке резистивного переключения мемристора в ответ на локальные полевые потенциалы группы нейронов электрофизиологический сигнал еще дополнительно нормировался на максимальную амплитуду 0,5 В и 0,4 В (исходный сигнал был с максимальной амплитудой 0,63 В). Каждый сигнал подавался на мемристор по 5 раз. Затем каждый из этих сигналов подавался на модель электронного нейрона, находящегося в возбудимом режиме.
Экспериментальный отклик мемристивных устройств на сигналы живых нейронов мозга был использован для возбуждения активности и синхронизации в ансамблях электронных нейронов ФАПЧ с пластичными мемристивными связями. С этой целью отклик мемристивного устройства на сигналы живых нейронов мозга был использован как связь между электронными нейронами, которые находились в возбудимом режиме.
III. РЕЗУЛЬТАТЫ
1. В зависимости от полярности входного сигнала и конкретной комбинации стимулов на основе ответов единичного нейрона отклик мемристора соответствует потенциации или депрессии синаптической связи (рис. 2). Экспериментальный отклик мемри-стора был использован для возбуждения активности и синхронизации в ансамблях электронных нейронов ФАПЧ с пластичными мемристивными связями. Электронные нейроны, находящиеся в возбудимом режиме, под воздействием сигналов мемристора генерировали отклики при достаточной амплитуде воздействия.
Рис. 2. Примеры отклика мемристивного устройства в режимах потенциации (в) и депрессии (г) на входные электрофизиологические сигналов (а, б).
По мере изменения состояния мемристора отклики электронных нейронов появлялись синхронно на всех нейронах при увеличении амплитуды и исчезали при снижении амплитуды воздействия. Показано, что сила связи, являющаяся ключевым параметром в динамике нейронных сетей, позволяет добиться синхронизации электронных нейронов. При этом мемристивное устройство позволяет изменять силу связи в зависимости от активности нейронов.
2. При оценке резистивного переключения мемристора в ответ на ВПСП группы нейронов электрофизиологический сигнал еще дополнительно нормировался на максимальную амплитуду 0,5 В и 0,4 В (исходный сигнал был с максимальной амплитудой 0,63 В). Каждый сигнал подавался на мемристор по 5 раз. Затем каждый из этих сигналов подавался на модель электронного нейрона, находящегося в возбудимом режиме. Было показано, что при подаче сильного сигнала производилось переключение мемристора, вследствие чего искусственный нейрон генерировал ПД. По мере увеличения проводимости и амплитуды сигналов, а также улучше-
ния плавности переключения мемристора на его выходе, на электронных нейронах наблюдалась генерация ПД.
3. При анализе локальных полевых потенциалов в целях обучения мемристора в составе ИНС модели Ходжкина-Хаксли были исследованы изменения амплитуды ответа при изменении амплитуды стимуляции и при наличии механического повреждения в СА3 области. При наличии механического разрушения в СА3 области амплитуда и угол наклона откликов в той же области значительно уменьшалась, либо отклик вовсе отсутствовал. Амплитуда и угол наклона откликов в СА1 области также уменьшалась, но была различима. На данный момент идет процесс обучения мемристора сопряженного с ИНС.
IV. ВЫВОДЫ
По мере увеличения проводимости мемристора и амплитуды сигналов на его выходе, на электронном нейроне наблюдалась генерация потенциала действия. Было показано, что при подаче сильного сигнала производилось переключение мемристора, вследствие чего искусственный нейрон генерировал ПД. Проводится обучение искусственных нейронных сетей на основе набранных ответов сетевой нейрональной активности. Таким образом, на данном этапе был организован интерфейс между живыми нейронами и электронным устройством и успешно показана возможность стимуляции электронного нейрона через перестройку мемристора.
Список литературы:
1. Patel, B. et al. Deep brain stimulation programming strategies: segmented leads, independent current sources, and future technology. Expert Review of Medical Devices, (2021).
2. Borton, D. A. An implantable wireless neural interface for recording cortical circuit dynamics in moving primates/D. A. Borton, M. Yin, J. Aceros, A. Nurmikko//Journal of neural engineering. — 2013. — V. 10.2. — P. 026010.
3. Borton, D. Personalized neuroprosthetics/D. A. Borton, S. Micera, J. D. R. Millan, G. Courtine//Science translational medicine. — 2013. — V. 5.210. — P. 210rv2—210rv2.
4. T. W. Berger, M. Baudry, R. D. Brinton, J. Liaw, V. Z. Marmarelis, A. Y. Park, B. J. Sheu, A. R. Tanguay, "Brain-implantable biomimet-ic electronics as the next era in neural prosthetics," Proceedings of the IEEE, vol. 89 (7), pp. 993-10-12, 2001.
5. T. W. Berger, R. E. Hampson, D. Song, A. Goonawardena, V. Z. Mar-marelis, and S. A. Deadwyler, "A cortical neural prosthesis for restoring and enhancing memory," J. Neural Eng., vol. 8, p. 046017, 2011.
6. S. A. Deadwyler, R. E. Hampson, D. Song, I. Opris, G. A. Gerhardt, V. Z. Marmarelis, T. W. Berger, "A cognitive prosthesis for memory facilitation by closed-loop functional ensemble stimulation of hippocampal neurons in primate brain," Exp Neurol., vol.287 (4), pp. 452—460, 2016.
7. R. E. Hampson, D. Song, B. S. Robinson, D. Fetterhoff, A. S. Dakos, B. M. Roeder, X. She, R. T. Wicks, M. R. Witcher, D. E. Couture, A. W. Laxton, H. Munger-Clary, G. Popli, M. J. Sollman, C. T. Whitlow, V. Z. Marmarelis, T. W. Berger, S. A. Deadwyler, "Developing a hippocampal neural prosthetic to facilitate human memory encoding and recall," J Neural Eng., vol. 15 (3), p. 036014, 2018.
8. Serb A. et al. A geographically distributed bio-hybrid neural network with memristive plasticity//arXiv preprint arXiv:1709.04179. — 2017.
9. Mikhaylov A., et al. Multilayer Metal-Oxide Memristive Device with Stabilized Resistive Switching//Adv.Mater. Technol. 2019. V. 5. P. 1- 9.
10. Gerasimova S. A. et al. Simulation of synaptic coupling of neuronlike generators via a memristive device//Technical Physics. 2017. V. 62 (8). P. 1259- 1265.
11. Mishchenko M. A. et al. Optoelectronic system for brain neuronal network stimulation//PloS ONE. 2018. V. 13 (6).
INVESTIGATION OF THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORK WITH MEMRISTIVE COMMUNICATION INTERACTION WITH BRAIN LIVING NEURAL NETWORKS
Beltyukova A. V.1, Lebedeva A. V.1, Mischenko M. A.1, Gerasimova S. A.1, Fedulina A. A.1, Belov A. 1.1, Mikhaylov A. N.1, Kazantsev V. B.12
1 N. I. Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod
2 Immanuel Kant Baltic Federal University
Abstract: The study aims to develop and study the interaction of a hybrid memristive neuromorphic system with living neural networks of the hippocampus in order to replace the lost functions of its individual sections, which can be considered a technology for creating a brain-computer interface.
Key words: artificial neuronal network, memristor, hippocampus, memory.
