Учёные ННГУ разработали нейросеть для активации гиппокампа
Учёные Нижегородского государственного университета имени Н.И. Лобачевского представили инновационный нейроинтерфейс, способный моделировать и стимулировать электрическую активность гиппокампа. Об этом сообщает пресс-служба ВУЗа. Эта технология, уникальная для России, открывает новые возможности в лечении нейродегенеративных заболеваний, таких как эпилепсия, деменция и болезнь Альцгеймера. Старший научный сотрудник НИИ нейронаук ННГУ Альбина Лебедева пояснила: «Эксперимент проводился на срезе мозга лабораторных животных in vitro. Мы записали множество сигналов в здоровом гиппокампе, загрузили эти данные в нейросеть и научили ИИ прогнозировать электрическую активность гиппокампа. Нам удалось воспроизвести сигналы, смоделированные нейросетью, в повреждённом участке мозга и „запустить“ нерабочий гиппокамп». Система управления нейросигналами точно повторяет поведение здорового мозга, состоя из нейросети, программного обеспечения и платы с электродами для считывания и воспроизведения сигналов. Разработка основана на платформе Arduino Uno. Младший научный сотрудник НИИ нейронаук ННГУ Иван Кипелкин отметил: «Нам удалось адаптировать и усовершенствовать код платформы для конвертации и передачи сигналов в гиппокамп. Разработка позволяет регулировать частоту, длительность, амплитуду и форму сигнала». Технология уже прошла государственную регистрацию. «Для эксперимента in vivo в ННГУ создается установка по стимуляции гиппокампа лабораторных животных, оснащённая системой VR: животное будет бежать по шару, перемещаясь в виртуальном лабиринте. Считывать и воспроизводить нейросигналы мы будем в режиме реального времени, это позволит донастроить и усовершенствовать нейроинтерфейс», — добавила Лебедева. В дальнейшем учёные планируют создать имплант-нейрочип для восстановления или улучшения функций гиппокампа. Исследования ведутся при поддержке Российского научного фонда и в рамках госзадания молодёжной научно-исследовательской лаборатории искусственного интеллекта и обработки больших массивов данных, а результаты работы опубликованы в международном журнале Algorithms.