В Беларуси создают 3D-принтер, печатающий биоклетками

Вырастить нейронную сеть «в пробирке» и разработать уникальный 3D-биопринтер, «печатающий» живыми клетками? Для исследователей кафедры биофизики БГУ и лаборатории нейрофизиологии Института физиологии НАН Беларуси это рабочие моменты, а не фантастика. Выяснить, как функционирует мозг, по сути, являющийся большой нейронной сетью, как он обрабатывает и запоминает информацию, и воссоздать его структуры в виде компьютерных моделей — одна из главных задач для науки. Интерес тут не только медицинский, вроде новых подходов к восстановлению после травм и инсультов. Понимание, как работает наше «серое вещество», cтало бы следующим этапом в создании искусственного интеллекта.

— Сейчас есть большой интерес к этой проблематике, при том, что мозг — объект очень сложный для изучения. Европейские ученые, например, объединили усилия в рамках глобального проекта Human Brain Project, чтобы понять, как функционируют определенные участки мозга. Мы берем объект поменьше, имеем дело с нейронами и нейронными сетями. Ведь для решения прикладных задач нужно очень глубокое понимание того, как они работают, — вводит в курс дела Андрей Денисов, который не только заведует научно–исследовательской лабораторией клеточной инженерии и нанобиотехнологий БГУ, но и является ведущим научным сотрудником лаборатории нейрофизиологии Института физиологии.

На первый взгляд устройство, на котором выращивается нейронная сеть — планарный сенсор, выглядит как обычный квадратик тонкого прозрачного стекла. Но в определенной плоскости, если поймать отражение лампы, видно, что в него буквально «вплавлена» целая инфраструктура. По краю идут контакты, а прозрачные проводящие дорожки устремляются в центр «стеклышка». Там и расположены электроды диаметром 30 микрометров. Именно они регистрируют активность нейронов, которые также дислоцируются точно посередине, ведь именно сюда «приклеивается» мини–инкубатор с ними.

— В этом контейнере созданы соответствующие условия, и нейроны могут жить в нем неделями. Сначала мы помещаем их в инкубатор в виде клеточной суспензии, и они опускаются на дно — десятки, сотни тысяч на участке в несколько квадратных миллиметров... На первом этапе они оседают как отдельные клетки. А потом начинают выращивать отростки — нейриты, которыми соединяются друг с другом, образуют синаптические контакты и формируются в нейронную сеть. Затем она начинает генерировать активность, которую мы регистрируем нашими электродами, — проводит экскурс Андрей Денисов.


Для культивирования нейронной сети in vitro, то есть вне живого организма, берутся клетки новорожденных крысят. На формирование активной сети в системе, состоящей из инкубатора и планарного сенсора, уходит 2 — 3 недели. Исследователи не скрывают, что процесс этот крайне непростой. Нейроны капризны. Им нужно очень точно подобрать условия — температуру, концентрацию газового состава, покрытие поверхности, на которой они могли бы прикрепиться... При благоприятных условиях нейронная структура может существовать до года, но для проведения экспериментов достаточно и трех недель.

Одна из главных задач, которую ставят перед собой исследователи, — стимулирование нейронов, изменение, обучение сети в заданном направлении. В научном мире она пока считается нерешенной. Потому что объект, состоящий из десятков тысяч нейронов, очень сложный. Андрей Анатольевич приводит аналогию:

— Если, допустим, мы возьмем микроэлектронную схему, состоящую из десятков тысяч транзисторов, то в ней каждый транзистор будет одинаков — у него есть определенное, известное поведение, и он подчиняется конкретным законам. В случае же с нейросетью каждая клетка индивидуальна, обладает собственным поведением и каждый раз может давать разный ответ на стимул.

И все же у ученых есть идеи, как укротить эту систему. Одно из решений кроется в упорядочении нейронной сети, создании условий, в которых она росла бы не случайным образом, а в виде заданной структуры — островков, кластеров. Предполагается, что работать с ними и получать более предсказуемый ответ на внешний стимул будет проще.

Вариант такого подхода — «выращивание» не плоской, двухмерной, как сейчас, а трехмерной структуры. На это нацелена работа студента физфака БГУ Дмитрия Кривенчука, который создает 3D–принтер, печатающий биоклетками, — первый подобный в нашей стране. Предполагается, что с его помощью можно будет напечатать объемную конструкцию, в которой нейроны смогли бы расти, поддерживаемые со всех сторон.

— Так мы сделаем более реалистичную модель ткани головного мозга, ведь сейчас, на стекле, сеть получается плоской, — поясняет Дмитрий. — Так как

Читайте также

Гигин: в Союзном государстве для всех равный доступ к медицинским услугам

наш биопринтер предназначен для работы с клетками, он будет работать с точностью примерно в десяток микрометров. Довести его до ума планируем за полгода: конструкция, в принципе, уже готова, но создание программного обеспечения, настройка параметров требуют времени.

Недавно Андрей Денисов представлял полученные результаты в Штутгарте на симпозиуме MEA Meeting 2018, где собрались специалисты в области нейронных сетей мозга со всего мира. Разработка наших ученых — выращивание сети на планарных сенсорах — вызвала большой интерес, так как представляет собой достаточно простую систему, которую можно воссоздать в условиях студенческой лаборатории. Это ценно, потому что позволяет сделать исследование нейронных моделей in vitro доступным для многих университетов. Ведь коммерческие аналоги крайне дороги.

Кстати, искусственное культивирование нейронных сетей все чаще имеет и практический выход. Запрос идет от фарминдустрии, тестирующей на этих моделях новые препараты, например для лечения эпилепсии. Ведь «в пробирке» можно срежиссировать различные эффекты, в том числе воссоздающие эпилептоподобную активность, и смотреть, как препараты ее подавляют. Ну и, конечно, изучая принципы работы искусственно выращенной нейронной сети, исследователи получают новые знания о том, как обрабатывается информация. Затем это можно будет использовать в более сложных искусственных структурах. Не секрет, что для создания систем искусственного интеллекта — машинного зрения, распознавания образов — многие принципы взяты из биологии.

vasilishina@sb.by