Международный коллектив ученых под руководством Франчески Санторо из Юлиха создал инновационный биочип, эффективно имитирующий человеческую сетчатку, что расширяет горизонты в области биоэлектроники.
Сетчатка – слой нервной ткани в задней части глаза, играющий центральную роль в зрительном процессе, отвечающий за преобразование света в электрические сигналы для последующей передачи в мозг. Этот процесс и воссоздает новый биочип.
“Наш органический полупроводник распознает количество падающего на него света. Подобный процесс происходит в нашем глазу. Интенсивность света, попадающего на каждый фоторецептор, в конечном итоге формирует изображение в мозге”, – разъяснила Санторо, профессор кафедры нейроэлектронных интерфейсов в RWTH Aachen University и приглашенный исследователь в Итальянском институте технологий. Новый биочип создан на основе светочувствительных молекул и проводящих полимеров, способных имитировать визуальные цепи сетчатки. В перспективе это может способствовать более тесной интеграции имплантатов сетчатки с человеческим организмом.
За счет гибкости, полной нетоксичности органических материалов и работы с ионами новый биочип может быть внедрен в биологические системы намного эффективнее, чем традиционные кремниевые полупроводниковые компоненты, которые являются жесткими и их возможности ограничены электронными операциями.
Теперь Санторо и ее коллеги надеются, что в будущем ученые смогут активно управлять коммуникационными цепями человеческих клеток с помощью разработанных биочипов. Например, рассматривается возможность помощи органам, функционирование которых нарушено, созданием интерфейса между искусственными конечностями и суставами или устранением ошибок в обработке и передаче информации, возникающих при нейродегенеративных заболеваниях, таких как болезнь Паркинсона или болезнь Альцгеймера.
К тому же благодаря биочипам может стать возможным создание компьютерных программ, воспроизводящих все аспекты функционирования человеческого мозга. Исследователи планируют использовать новые биочипы как аппаратное обеспечение для искусственных нейронных сетей.
Исследование опубликовано в журнале Nature Communications.