關(guān)于研究大腦的故事也是一個(gè)關(guān)于為此設(shè)計(jì)技術(shù)的故事。過(guò)去幾十年最成功的神經(jīng)科學(xué)設(shè)備之一是神經(jīng)探針或微小的針狀大腦植入物，它們可以從單個(gè)神經(jīng)元接收信號(hào)。記錄大腦活動(dòng)提供了一個(gè)獨(dú)特的視角，以了解神經(jīng)元如何在復(fù)雜的電路中進(jìn)行交流以處理信息和控制行為。最終需要大規(guī)模的錄音來(lái)了解大腦的工作原理并開(kāi)發(fā)更先進(jìn)的腦機(jī)接口。

設(shè)備上的記錄位點(diǎn)或電極的數(shù)量從單根線(xiàn)的尖端開(kāi)始，但隨著硅微米和納米加工技術(shù)的引入，增加到幾十個(gè)。第一個(gè)Neuropixels 探針使神經(jīng)科學(xué)界改變了齒輪，在可植入部分(小腿)上使用了近千個(gè)電極。新一代的 Neuropixels(稱(chēng)為 Neuropixels 2.0)現(xiàn)在已經(jīng)步入正軌，超過(guò) 5000 個(gè)電極分布在四個(gè)小腿上，為繪制大腦活動(dòng)圖提供了前所未有的分辨率。

如何連接數(shù)千個(gè)電極

這種高密度設(shè)備的挑戰(zhàn)是將每個(gè)電極連接到外部記錄系統(tǒng)，同時(shí)保持柄的整體寬度盡可能窄。因此，電極的數(shù)量受到可容納在柄中的導(dǎo)線(xiàn)數(shù)量的限制。增加可植入部分的寬度會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)元損傷并影響信號(hào)質(zhì)量。為了解決這個(gè)問(wèn)題，電子設(shè)備使用先進(jìn)的CMOS 技術(shù)集成在探頭本身上。這啟用了電極的多路復(fù)用，以便來(lái)自多個(gè)記錄站點(diǎn)的信號(hào)沿同一電纜傳輸。

因此，Neuropixels 2.0 在具有 384 個(gè)互連的 70 x 24 μm 2柄(四個(gè)柄為 5,120 個(gè))上包含 1,280 個(gè)可切換電極或“像素”。電極為 12μm×12μm，集成了一個(gè)模擬開(kāi)關(guān)和一個(gè) 1 位存儲(chǔ)單元。模擬開(kāi)關(guān)控制在任何給定時(shí)間同時(shí)記錄哪一組 384 個(gè)電極。這種架構(gòu)可以選擇沿著小腿的像素的偽隨機(jī)組合。此外，四個(gè)小腿可以從垂直于大腦表面的 1 x 10 毫米平面密集地采樣活動(dòng)。以如此高的覆蓋率記錄神經(jīng)活動(dòng)，同時(shí)跨越多個(gè)大腦區(qū)域和電路，絕對(duì)是神經(jīng)科學(xué)界的游戲規(guī)則改變者。

基礎(chǔ)電子產(chǎn)品

柄部采用 130nm CMOS 處理技術(shù)與不可植入部件底座單片集成。底座(8.67 x 2.2 毫米2) 包含用于多路復(fù)用、放大、數(shù)字化和電源管理的電子設(shè)備。神經(jīng)元信號(hào)首先在探針底座本身上進(jìn)行預(yù)處理，而不是使用外部設(shè)備，以確保在信號(hào)從探針傳輸出時(shí)不會(huì)發(fā)生信號(hào)衰減。因?yàn)殡妷盒盘?hào)太小了，所以需要放大。放大的模擬信號(hào)經(jīng)過(guò)數(shù)字化處理，以避免在它們通過(guò)電纜時(shí)被拾取噪聲和干擾。為了能夠記錄整個(gè)頻帶，底座中集成了一個(gè)高分辨率 12 位 ADC(模數(shù)轉(zhuǎn)換器)。最后，“電源管理”模塊包含在探頭中，用于生成電源和參考電壓?；A(chǔ)電子設(shè)備消耗非常低的功率 (36.5mW)，以最大限度地減少腦組織的發(fā)熱。同時(shí)，

所有通道的數(shù)字輸出隨后通過(guò) 4 厘米長(zhǎng)的柔性電纜傳輸?shù)浇涌诎?或探頭)，該接口板連接到 PXIe(用于儀器的外圍組件互連 (PCI) 擴(kuò)展“;標(biāo)準(zhǔn)化的模塊化電子儀器平臺(tái)) 獲取數(shù)據(jù)并將其發(fā)送到計(jì)算機(jī)的卡。Neuropixels 2.0 的接口板被小型化為 10 x 14.3 毫米。為了使系統(tǒng)更加緊湊，可以將兩個(gè)探頭安裝到一個(gè)探頭上，總重量?jī)H為 1.1 克。如果使用兩個(gè)四柄，用戶(hù)可以使用 10,240 個(gè)記錄電極。此外，新的植入硬件能夠恢復(fù)和重復(fù)使用植入的探針。

長(zhǎng)期錄音

神經(jīng)科學(xué)家面臨的主要挑戰(zhàn)之一是從相同的神經(jīng)元穩(wěn)定記錄數(shù)天和數(shù)周，以研究隨時(shí)間演變的過(guò)程的神經(jīng)基礎(chǔ)，例如學(xué)習(xí)或記憶。神經(jīng)元經(jīng)?！捌啤?，因此很難根據(jù)它們的信號(hào)特征來(lái)跟蹤它們?？紤]到長(zhǎng)期記錄，Neuropixels 2.0 的電極布局在兩列中線(xiàn)性化，而不是沿著小腿交錯(cuò)排列。這允許新的穩(wěn)定算法鎖定神經(jīng)元的獨(dú)特簽名。該算法利用相鄰電極(間距 15μm)上的信號(hào)冗余來(lái)確定它是否是同一個(gè)神經(jīng)元。

電極由相對(duì)較新的材料 TiN(氮化鈦)制成，事實(shí)證明這種材料對(duì)于長(zhǎng)期記錄非常穩(wěn)定。電極在 1kHz 時(shí)的阻抗為 148 ± 8 kΩ。該系統(tǒng)在動(dòng)作電位帶(單個(gè)神經(jīng)元活動(dòng))中實(shí)現(xiàn)了 7.44 μV rms的平均輸入?yún)⒖荚肼?，在局部?chǎng)電位帶(總神經(jīng)元活動(dòng))中實(shí)現(xiàn)了7.65 μV rms的平均輸入?yún)⒖荚肼暋?

解碼行為

Neuropixels 2.0 的這些獨(dú)特功能允許在數(shù)周至數(shù)月內(nèi)記錄數(shù)百個(gè)可識(shí)別的神經(jīng)元。這種新的記錄規(guī)模預(yù)示著大腦研究的新時(shí)代，神經(jīng)科學(xué)家現(xiàn)在可以研究跨越多個(gè)大腦區(qū)域的大量神經(jīng)元。它可以研究作為行為和思想基礎(chǔ)的連接電路中的動(dòng)力學(xué)。

最近使用第一代 Neuropixels 探針進(jìn)行的全腦研究探索了行為是如何在大腦中編碼的。由于這項(xiàng)新技術(shù)，當(dāng)動(dòng)物感知或執(zhí)行任務(wù)時(shí)，可以在大腦中看到神經(jīng)元活動(dòng)的流動(dòng)。結(jié)果表明，復(fù)雜的行為是通過(guò)分布在大腦中的神經(jīng)元組的相互作用產(chǎn)生的。此外，大腦活動(dòng)是由與任務(wù)相關(guān)的行為、自發(fā)行為(例如拂動(dòng)、嗅探)和動(dòng)機(jī)狀態(tài)(例如口渴)的混合驅(qū)動(dòng)的。尤其是最后一個(gè)發(fā)現(xiàn)令人驚訝，因?yàn)榈侥壳盀橹梗蠖鄶?shù)研究都集中在將神經(jīng)活動(dòng)與外部變量(例如任務(wù)或誘導(dǎo)行為)相關(guān)聯(lián)，而記錄的不相關(guān)方面則被歸類(lèi)為“噪音”。

這些初步研究表明，大規(guī)模記錄工具如何推動(dòng)我們對(duì)大腦的了解向前發(fā)展。有了更多的電極和更小的尺寸，Neuropixels 2.0 將能夠同時(shí)捕獲更多的信息，這最終將使我們更接近于了解大腦的工作原理以及大腦疾病是如何產(chǎn)生的。