脑细胞的芯片构建，模拟神经元培养

使用动物作为实验产品的科学测试通常会面临诸如成本高昂，耗时长等问题，更重要的是，无法准确反映人类的反应。

国外实验室的一个科学团队开发了一种在芯片上培养脑细胞的模型。

最近，来自劳伦斯·利弗莫尔国家实验室（LLNL）的多学科科学家团队开发了一种三维“芯片上的大脑”，它可以捕获体外培养的活脑细胞的神经活动。

提出了一种对交互式神经元群及其网络结构进行建模的方法。

这种在芯片上培养脑细胞的模型可用于分析在体外脑-脑芯片设备上播种的脑细胞中形成的神经元网络的结构。

尽管研究人员已经从神经活动的快照中模拟了基本统计数据，但是LLNL方法是独特的，因为它可以模拟神经元文化的时间动态-这些神经网络的演化随时间而变化。

这意味着研究人员可以使用它来了解神经社区的结构，社区的发展方式以及在实验条件下结构的变化。

尽管当前的工作是为2D芯片上的大脑数据开发的，但是该过程可以轻松地适应LLNL的3D芯片上的大脑。

具体来说，研究人员使用了在片上大脑设备中设计的薄膜多电极阵列（MEA），以成功捕获和收集在交流过程中由神经元网络生成的电信号。

作为教学工具，该团队将标准随机块模型与一个称为高斯过程的概率模型结合在一起，该模型包括机器学习组件，以创建时间随机块模型（T-SBM）。

此外，模拟神经连接变化并建立正常神经活动基线的能力可以帮助研究人员使用芯片上的大脑设备来研究诸如药物之类的干预措施对导致疾病变化的疾病的影响。

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研究人员可以在芯片上培养健康的大脑，诱发癫痫发作或引入毒素，然后模拟干预措施的效果，使其恢复到基线状态。

对于神经连接的仿真，该项目旨在收集工程，生物学和计算知识，以开发出更能代表人脑生理功能和功能的模型，并且该研究可能会推动该领域朝着这一最终目标发展。

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