南邮联合南洋理工造出人工神经元，向化学脑机接口迈出重要一步

“这种人工神经元的诞生，代表着学界向化学脑机接口迈出了重要一步。即基于化学语言的同模态通信，我们实现了人工神经元与活神经元的交互。对于基于神经递质的神经假体和类脑芯片系统的开发，此次研究开辟了一条新途径。”南京邮电大学化学与生命科学学院王婷表示。

图 | 王婷（来源：王婷）

最近，王婷和合作者研发出一款人工神经元，其能模拟生物神经元，同时实现对多巴胺的灵敏检测，还可以自适应地释放多巴胺，为真正实现与生物神经元之间的化学通讯开辟了新途径。

审稿人认为该工作首次实现了神经递质的传感与释放，并表示：“通过这项技术，他们成功开发出了能接收和释放神经递质多巴胺的人工神经元，这是首次被实现。”

另据悉，新加坡南洋理工大学柔性器件创新中心主任陈晓东教授担任论文通讯作者，他也是王婷从事博后期间的导师。结束博后研究后，王婷回国加入南京邮电大学。

充当“化学信桥”的人工神经元

据介绍，脑机接口（Brain-machine interface，BMI）是人脑/神经系统与外界电子设备信息交互的通道，是监测与解析脑部活动、治疗神经疾病、构建智能假肢等技术领域的基石，目前已成为“脑科学”的核心研究内容之一。

当下，脑机接口主要依赖于电信号来解读脑部信号，这类电生理信号来源于神经元细胞受激后的膜电位变化。

然而在生物体内，神经元之间主要通过神经递质（如多巴胺、乙酰胆碱等）进行信息交流与传递。人类的大脑决策、情绪调控等功能，均和神经递质密切相关。

这意味着，当外部设备直接与神经元进行交互时，会存在信息模态不匹配的问题，类似于两个系统中的语言种类是不通的。

因此，这限制了基于电生理信号的传统脑机接口的应用，特别是在精细解读与神经递质相关的智能信息方面，依然存在技术壁垒。

于是该团队设想，是否可以开发一种人工神经元，让它和神经元说同样的化学语言？

沟通，意味着信息的双向传递。即交互过程能直接感知化学信息，并能释放化学信息。

同时，对于神经元来说，它还具备神经塑性，即它能根据刺激的强弱，来动态地调控连接的权重，这被认为是人类智能行为比如记忆、学习等的分子学基础。那么，为了很好地和神经元互动，理想的人工神经元也应具备类似的自适应功能。

为此，课题组开发出一种基于化学神经递质介导的人工神经元，以实现脑机接口之间模态匹配的双向交互。该人工神经元可以解读神经递质中的化学信息，并能自适应地定量释放神经递质（多巴胺）。

其由三部分构成，分别包括：多巴胺电化学传感器、用于信号处理并模拟突触可塑性的忆阻器、以及多巴胺释放器。

图 | 神经递质介导的人工神经元的设计与构建（来源：Nature Electronics）

那么，人工神经元的设计原理与工作原理分别是什么？

王婷表示，得益于氧化石墨烯。及碳纳米管优异的导电性，以石墨烯/碳纳米管复合材料为识别元件的多巴胺电化学传感器，具有较高的灵敏度（419.9μA cm−2 mM−1）、较宽的检测范围（1.0μM - 1.5mM）、以及良好的稳定性和选择性，可满足检测突触间隙里多巴胺浓度的需求。

而基于银纳米颗粒掺杂效应的阻变忆阻器，可同步实现大约毫秒的短期记忆、以及大于 104 秒长期记忆 （操作响应时间约 75 纳秒 ）。这意味着，其能为系统自适应性提供一定基础。

图 | 人工神经元的设计与感释功能（来源：Nature Electronics）

图 | 人工神经元构建单元的设计与性能展示（来源：Nature Electronics）

同时，借助忆阻器电流输出控制的水凝胶致动，多巴胺分子释放器可以利用焦耳热效应，再结合凝胶温度敏感特性，即可实现多巴胺分子在 37.5 ~ 45℃ 温度范围内的自适应定量释放。

在相关的化学信息流里，主要遵循以下三个步骤：

其一，将多巴胺化学信号转化为电流信号；

其二，借助电流信号，对忆阻器的内阻状态进行适应性的调制；

其三，利用焦耳热效应，刺激器件释放多巴胺化学信号，传递给临近神经元，让化学信息实现双向交互。

图 | 人工神经元与生物体活体神经元的交互（来源：Nature Electronics）

而在人工神经元与生物体活体神经元交互界面，这种由化学神经递质介导的人工神经元，可以成功释放多巴胺，并能刺激 PC12 细胞打开离子通道。

在生物混合的界面中，人工神经元可以充当“化学信桥”，将信息传输到 PC12 细胞，实现了类中间神经元的化学通讯。

为了进一步验证人工神经元、是否可以模仿人类运动神经元去控制肌肉收缩，研究团队使用该人工神经元激活机器手和老鼠腿部。结果发现，当施加多巴胺刺激时，机器手被激活后会产生握手动作，并会触发活鼠后肢弯曲。

图 | 人工神经元与机械手的交互（来源：Nature Electronics）

近日，相关论文以《化学介导的人工神经元》（A chemically mediated artificial neuron）为题发表在 Nature Electronics，王婷担任第一作者。

图 | 相关论文（来源：Nature Electronics）

王婷补充称：“我们这种化学介导的神经元，旨在与神经元进行同模态的交互，审稿人评价了我们的工作为‘该领域的重大进步’。”

终极目标：让人工神经元网络复刻生物系统

据悉，课题组最初产生此次设想是在 2017 年。而完整地实现这样一个化学介导的神经元，一路走来并不容易，包括功能单元的选择、单元之间的整合、集成系统的设计、生物界面的构造等。

其中涉及到多个学科，包括材料、化学、生物、电子、医学等。非常幸运的是，王婷当时的导师陈晓东教授的课题组，有来自不同背景的博士和博后。

王婷说：“陈老师一直非常鼓励大家合作交流，我主要研究柔性生物传感，担任此次论文共同一作的王明老师主要研究忆阻新型存储与计算。于是我们开始着手合作此次工作。后续，人工神经元与活体神经元的交互验证，也得到了南京医科大学胡本慧教授的鼎立支持。”

跨学科的工作在一开始比较有难度，各学科的术语、大家的关注点都不同。好在王婷在博后期间基本都泡在实验室，两位一作面对面一起沟通和学习，基本没有太多障碍。

刚开始做实验时也曾遇到困难，由于系统运行对每个单元的稳定性和一致性的要求比较高，他们试了很多材料、以及不同的器件设计方案，最后终于得到相对稳定、且信号匹配的器件和系统。

另据悉，王婷博士毕业于中南大学，后到新加坡完成博后研究，其研究方向为柔性界面上的生物传感与智能拟态系统。

该论文共同第一作者王明，现任复旦大学青年研究员，是王婷在博后期间的同事。其毕业于中科院微电子所，先后在美国密歇根大学、华为公司和新加坡南洋理工大学等机构学习和工作。研究方向为忆阻新型存储与计算、柔性智能感知系统。

图 | 王明（来源：王明）

尽管王婷和王明都已结束在同一课题组的博后研究，并就职于不同单位。但是关于该成果的后续研究，仍将继续推进。

目前在系统级性能上，人工神经元和自然神经元依然存在差距，包括响应时间、功耗和系统封装。

因此，他们打算进一步提升人工神经元的各项性能。基于此建立一个化学介导的神经元网络，从而完成复杂的情绪关联活动。

其最终目标是，让人工神经元网络可以复刻生物系统，从而构建微型智能机器人、意识控制和神经形态计算。

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