Печатные искусственные нейроны удалось активировать живые мозговые клетки

16.04.2026 | Наука и открытия

Инженеры из Северо-Западного университета в США создали гибкие печатные искусственные нейроны, чьи электрические импульсы достаточно реалистичны, чтобы активировать живые мозговые клетки — важный шаг для будущих нейропротезов и чрезвычайно энергоэффективного оборудования для ИИ.

Снимка от eLife - the journal, Wikimedia Commons (CC BY 2.0)

Инженеры из Северо-Западного университета (Northwestern University) создали печатные искусственные нейроны, которые генерируют электрические сигналы, достаточно близкие к сигналам в мозге, чтобы активировать живые нервные клетки. Это достижение может изменить будущее нейропротезирования и проложить путь к новому поколению энергоэффективных вычислительных систем, вдохновленных мозгом.

Исследование, опубликованное в среду в журнале "Nature Nanotechnology", показывает, что гибкие устройства из наноразмерных чернил на основе дисульфида молибдена и графена могут воспроизводить сложные модели "спайков" — электрических импульсов, которые по форме и длительности соответствуют сигналам биологических нейронов. При тестировании на срезах мозжечка мыши искусственные нейроны стабильно вызывают ответ в клетках Пуркинье, активируя нейронные цепи способом, очень близким к естественной стимуляции.

Новый материальный подход к искусственным нейронам

Устройства изготовлены с помощью технологии аэрозольной струйной печати, которая наносит проводящие и полупроводниковые чернила на гибкие полимерные подложки. Вместо того чтобы удалять стабилизирующий полимер из чернил — шаг, который долгое время считался производственным препятствием — команда частично разрушает его, образуя проводящие нити, способные генерировать резкие электрические импульсы, подобные нейронным.

Результатом является искусственный нейрон, который не ограничивается простыми одиночными импульсами, а создает богатый набор сигнальных моделей, включая одиночные спайки, непрерывную тоническую активность и пакетные разряды. Это разнообразие означает, что каждое устройство может кодировать больше информации, что позволяет уменьшить количество компонентов, необходимых для создания вычислительных систем, имитирующих структуру и динамику мозга.

"Кремний достигает сложности за счет миллиардов идентичных устройств", — объясняет проф. Марк К. Хершам, профессор материаловедения и инженерии имени "Уолтера П. Мерфи" в инженерной школе Маккормик Северо-Западного университета, который руководит проектом вместе с адъюнкт-профессором Винодом К. Сангваном. "Мозг — полная противоположность. Он неоднороден, динамичен и трехмерен. Чтобы приблизиться к нему, нам нужны новые материалы и новые способы создания электроники".

На границе биологии и вычислений

Биологическая валидация была проведена в сотрудничестве с Индирой М. Раман — нейробиологом из Колледжа искусств и наук "Уинбёрд" Северо-Западного университета. Хершам отмечает, что предыдущие попытки создания искусственных нейронов из органических материалов давали слишком медленные импульсы, а устройства на основе оксидов металлов — слишком быстрые. "Мы достигли временного диапазона, который до сих пор не был продемонстрирован на искусственных нейронах", — говорит он.

Значимость работы выходит далеко за рамки медицинского применения. Хершам обращает внимание на быстрорастущие энергетические потребности искусственного интеллекта, подчеркивая, что человеческий мозг примерно в 100 000 раз эффективнее цифрового компьютера по отношению к потребляемой энергии. "Чтобы покрыть энергетические потребности ИИ, технологические компании строят дата-центры мощностью в гигаватты, питаемые отдельными атомными электростанциями", — отмечает он. "Как бы мы на это ни смотрели, мы должны разрабатывать гораздо более энергоэффективное оборудование для ИИ".

Печатные искусственные нейроны, которые могут быть интегрированы на гибкие поверхности и напрямую взаимодействовать с живыми клетками, видятся как потенциальный ключ к будущим нейронным имплантатам и аппаратным ускорителям, вдохновленным мозгом — шаг к технологиям, которые объединяют биологию и вычисления на совершенно новом уровне.