在电子技术与生物学日益交汇的今天,研究人员迈出了关键一步:构建出第一批可以直接与活细胞连接并实时处理其电信号的人工神经元。与传统电子器件不同,这种人工神经元不仅实现了神经功能的模拟,还在电压、电流与能耗等关键参数上接近生物神经元,使得电子与细胞之间的信号传递更加自然、高效和低风险。本文将从工作原理出发,深入解析该技术的核心要素、化学调制能力、与心肌细胞对接的实验实现,并讨论潜在应用与面临的技术与伦理挑战。 核心突破在于一种以"生物振幅"工作、基于可挥发性金属丝形成机制的记忆电阻器(memristor)。传统人工神经元电路通常需要高于生物动作电位几十倍的电压和更大的电流,这一差距限制了电子系统与生物系统的无缝对接。研究团队采用来自微生物Geobacter sulfurreducens的蛋白纳线作为功能薄膜,将其引入基于银的filament型memristor中。
蛋白纳线形成的致密薄膜能够在极低电压(约60-120毫伏)和纳安级电流条件下诱导金属丝的形成和断裂,从而实现类似生物神经元的"积分-放电"过程。器件的断态电阻高达数百兆欧,与细胞膜的高阻抗相近;导通与断开电压及电流分布窄且稳定,为稳定的神经放电提供了硬件基础。 为了将单个memristor的瞬态导通行为转化为可级联的电压脉冲输出,团队将memristor与RC电路结合,借助电容的充放电模拟细胞膜电容与离子通道集体行为。输入为模拟的生物幅度脉冲,memristor在多次输入下逐步实现原子级积累(类似神经元吸收突触后电流),一旦达到门槛便导通,电容迅速充电,形成类似动作电位的快速去极化波形。随后的电容充电反向偏置memristor,使其复位为断态,电容通过等效电阻放电,完成复极化与不应期。该电路输出的是电压脉冲而非单次电流尖峰,这意味着输出信号可以作为下游人工神经元或电子电路的输入,实现级联和复杂网络构建。
在参数匹配方面,该人工神经元的表现令人瞩目。输出脉冲的振幅与典型动作电位相当,峰值接近输入电压范围;脉冲宽度可通过RC时间常数在1-5毫秒尺度调节,与生物神经元相符;每次放电的能量被压缩到皮焦耳至数十皮焦耳量级,处于生物神经元能耗范围内。器件还表现出与生物神经元相似的频率响应特性:提高输入频率能减少"泄露"损失、提高刺激效率,但当达到一定频率后出现饱和,类似神经元的短时力学规律。此外,memristor本身的原子/离子运动导致的随机性,使得人工神经元具有天然的发放波动,这种"噪声"在生物系统中被认为有助于信息编码与计算,因而在神经形态计算中具备潜在优势。 一个重要创新是将化学感知与神经发放耦合,实现功能上类似神经调制的能力。生物神经系统中,细胞外离子浓度与神经递质通过调控离子通道改变细胞兴奋性。
研究团队设计了可调电阻或传感器模块,将化学刺激转化为等效的电阻或门控电压变化,从而间接控制人工神经元的"钾通道"模拟元件,调节复极化速率与不应期长度。 以钠离子为例,研究者使用导电聚合物PEDOT:PSS制成的电化学感应器来监测 extracellular Na+。PEDOT:PSS在被钠离子去掺杂时电阻上升,通过电阻分压改变下游晶体管的栅压,使放电通路更导通,从而加速复极化并提升发放频率。这种钠离子引起的频率单调上升趋势与生物实验一致。针对神经递质多巴胺,团队采用石墨烯基的感测器利用电化学氧化改变界面电势,展现出随浓度变化的双极响应:低浓度通过D2型效应增强兴奋性,高浓度通过D1型通路可能降低兴奋性,石墨烯器件在门槛附近的传导曲线跨越Dirac点产生的电阻变化被翻译为人工神经元的"兴奋 - 抑制"双向调制。为简化系统并降低能耗,团队还探索了BBL等导电高分子做为直接替代的简化化学电阻,实现集中式化学调节而无需外部放大电路。
该简化方案兼容CMOS工艺,适用于未来规模化集成。 真正将电子与生物系统相连的实验采用了柔性网格式生物电子传感器平台。研究者在超薄聚合物网格上集成微型石墨烯传感阵列,整体柔软、厚度与细胞组织相当,能够在细胞培养与组织生长过程中被包裹、嵌入至三维细胞团块。这些微型传感器以场效应和压阻效应检测单个心肌细胞的电活动与收缩,并将信号放大为生物幅度的脉冲输入到人工神经元电路。通过在培养的人类胚胎干细胞分化的心肌组织中植入网格,研究团队实现了从单个细胞即时读取电活动并将其转换为人工神经元驱动信号的闭环链路。 在功能验证中,研究者演示了人工神经元如何区分正常与药物处理后的细胞状态。
处于静息状态的心肌组织自发放电频率较低,转换后的输入间隔较长,因而memristor发生更多的"泄露"导致无法累积到触发阈值,人工神经元保持静默。应用肾上腺素能激动剂去甲肾上腺素后,心肌细胞的发放频率显著上升,输入间隔缩短,memristor的原子累积转为净增长,人工神经元开始产生连续脉冲输出。这种"细胞到人工神经元"的信号流表明,该系统可以在不依赖大型数字处理器的情况下,直接以硬件方式对生物状态进行实时判断与转译。研究还用临床记录的高频不规则波形模拟心律失常阶段,人工神经元同样能够捕获并反映这些节律异常。 这些成果拓展了生物电子学与神经形态工程的想象边界。低电压、低能耗且参数与生物接近的人工神经元有望在下一代脑机接口、神经义肢、嵌入式生物传感与可植入设备中发挥重要作用。
与传统高电压电子接口相比,这类设备减少了对细胞膜和周围组织产生电化学损伤的风险,更易实现长时间无侵入式或微创监控与调控。将化学感测与神经计算原生耦合的能力,为药效评估、药物筛选、类器官或类脑模型的实时读出提供了新的工具路径。 同时,若干技术与伦理问题需要认真对待。长期生物相容性与免疫反应是关键挑战。虽然材料设计考虑了稳定性和柔性,但蛋白纳线及金属微丝在体内长期暴露的生物安全性与降解产物的影响尚需充分评估。器件在体内电化学环境中的老化与漂移问题会影响长期性能与可重复性。
化学传感器的选择性和抗干扰能力决定了其在复杂体液中实现特定神经调制的可行性,需要更可靠的功能化策略和多模态信号融合来提升判读精度。从系统层面看,如何实现双向高带宽、安全的通信,以及在植入系统中实现封闭环实时控制,仍需克服能量供应、散热与微小化集成等工程难题。 伦理与监管层面的考量同样重要。赋予电子设备直接与活体神经系统交互的能力,不仅带来巨大医疗与科技价值,也引发关于隐私、安全与滥用的担忧。应当在技术推进的同时,制定明确的伦理准则和监管框架,确保研究与应用遵循知情同意、风险最小化与数据保护原则。 面向未来,若干研究方向值得优先推进。
首先是将原型从体外组织推进到小动物体内试验,以评估长期稳定性、生物相容性与行为学影响。其次是提升化学传感器的分子选择性,通过表面功能化、分子印迹或基因工程化的蛋白纳线实现对特定神经递质或离子的高选择性检测。再次是将这些人工神经元阵列化,构建更复杂的神经形态网络,实现局部计算、学习与自适应调控功能,并探索与传统神经网络或硬件加速器的协同设计。最后,在临床转化方向,可优先考虑不直接侵入中枢神经的应用场景,例如心血管监测、心律调节、慢性疼痛管理与可穿戴康复设备。 总结来看,工程师与生物学家之间的跨学科合作正在将人工神经元从实验概念推向可与活细胞直接交互的现实。以蛋白纳线辅助的超低电压memristor与简化可植入传感平台为核心的这条路线,不仅推动了神经形态计算向生物参数靠拢,更为实现更安全、更节能、更自然的人机生物接口奠定了基础。
未来若能在生物安全、稳定性和可扩展性上取得突破,人工神经元将可能成为医用植入物、智能假体与类脑计算设备的重要组成部分,推动医疗和智能技术进入一个新的整合时代。 。
