哈佛大學開發新芯CMOS芯片，成功記錄數千個神經元活動圖譜
2025-02-18 12:24:19 EETOP哈佛大學的研究人員制造了一種互補金屬氧化物半導體（CMOS）芯片，該芯片上內含 4,096個微孔電極陣列，使他們能夠記錄多個神經細胞間的電活動。據《自然》雜志報道，這使研究團隊能夠繪制出2,000個大鼠神經元，并映射出它們之間的7萬多個連接，該芯片能夠測量每個連接之間的信號強度，并表征通過它們傳輸的信號類型。
這是神經科學研究領域的一項巨大進步，科學家可以準確繪制出大腦內神經連接的每一個細節。目前，電子顯微鏡可以可視化這些突觸連接，但無法測量和記錄通過它們的信號。另一種技術——膜片鉗電極（patch-clamp）——雖然能允許研究人員準確記錄即使是最微弱的神經信號。然而，這種技術只能測量少數幾個細胞，限制了其在研究大量神經元時的有效性。
新的CMOS芯片使研究人員能夠研究相對大量的神經元如何相互作用，從而理解它們的活動如何產生復雜的思維過程，如思考和學習。研究人員表示，每個微孔就像一個膜片鉗電極；因此，通過在一個芯片內添加4,000多個這樣的陣列，他們能夠有效地監測數千個神經元。
研究人員 Jun Wang 表示：“與2020年開發的舊技術（即團隊研究的基礎）中的垂直納米針電極相比，微孔電極不僅與神經元內部的耦合效果更好，而且它們也更容易制造。這種可及性是我們工作的另一個重要特征。”
研究團隊使用4,096個微孔成功監測了超過3,600個大鼠神經元，成功率接近90%。基于此，團隊記錄了超過7萬個連接，這是他們之前300個記錄的200多倍。盡管取得了這些進展，但要繪制擁有平均860億個神經元的人類大腦，還有很長的路要走。假設每個神經元平均有35個連接，那么我們的大腦至少有301億個突觸連接。
即使只有2,000個神經細胞，這也已經是海量的信息了。“在我們成功實現大規模并行細胞內記錄后，最大的挑戰之一就是如何分析這海量的數據，”研究人員Donhee Ham說。“從那以后，我們在從這些數據中洞察突觸連接方面取得了很大進展。我們現在正致力于設計一種可以在活體大腦中部署的新型號。”
如果團隊能夠成功做到這一點，并繪制出活體大腦中每個神經連接的工作方式，那么這將可以用于多項技術進步。例如，它可以應用于人工智能訓練，甚至用于構建更高效的人工智能芯片，使我們在不需要吉瓦電力的情況下獲得巨大的計算能力。它還可以用于心理健康研究，因為科學家可以了解突觸連接如何激發（或錯誤激發），并觀察這對大腦感知的影響。
