Портативный аппарат МРТ протестировали на добровольцах

Культуры нейронов in vitro важны для нейробиологических исследований, однако работу нейронных сетей и связей на них изучать проблематично — клетки в культуре слишком синхронизируются. Коллектив из Японии предложил способ ограничить такую синхронизацию и создать более реалистичную модель взаимодействия нейронов.

Чтобы формировать сеть нейронных взаимодействий в культуре, исследователи изготовили микрофлюидные устройства. Резервуар и микроканалы в них сконструированы таким образом, чтобы создать иерархически-модульную структуру. Это приблизило модель к устройству нервной системы животных. Нейроны прижились в таких устройствах и протянули отростки через микроканалы, взаимодействуя друг с другом. Регистрация спонтанной активности показала, что в системе формировалось множество ансамблей нейронов. Их активностью можно было управлять с помощью оптогенетической стимуляции. Авторы подчеркивают, что такая модель взаимодействия нервных клеток гораздо больше напоминает то, как учится настоящий мозг.

Миниатюрные мягкие роботы, которых разрабатывают в том числе для биомедицины, должны обладать тонко настраиваемым сцеплением с различными поверхностями. Немецкие и корейские ученые создали адгезивного робота, вдохновившись онихофорами, или бархатными червями.

Онихофоры охотятся довольно своеобразным способом: они прицельно выбрасывают клейкую слизь, которая быстро застывает и обездвиживает жертву. На основе этих выделений ученые создали мягкого робота на дистанционном управлении. В его изготовлении использовали эластичную полимерную матрицу, в которую встроили магнитные наночастицы. Действуя на конструкцию магнитным полем, можно изменять ее жесткость и степень адгезивности. Такой подход должен обеспечить деликатный захват объектов, в том числе биологических.

Робот оказался способен захватывать и переносить различные объекты (в том числе кусочек мягкого тофу, икру лосося и свежую печень крысы — этим непрочным и одновременно скользким органом затруднительно манипулировать) или откручивать гайку от болта. Кроме того, с помощью робота провели операцию по удалению подкожной опухоли у мыши. Исследователи уверены, что их робот найдет применение в биомедицинской инженерии, особенно в работе с небольшими участками живых тканей и организмов, однако отмечают, что некоторые его компоненты требуют дополнительной оптимизации.

Исследование электрофизиологической активности с помощью микроэлектродов затруднено тем, что оно не позволяет охватить всю сложность 3D-структуры, например, органоида мозга. Авторы статьи в Science Advances представили e-Flower — микроэлектродный массив, способный самостоятельно обволакивать сфероиды мозга и регистрировать их активность.

Устройство состоит из четырех гибких лепестков с платиновыми электродами. При попадании жидкости (среды для культивирования) на лепестки они сворачиваются вокруг сфероида — это обеспечивается тем, что гидрогель в составе конструкции набухает в жидкости и меняет форму. Интересно, что к такому открытию привела особенность гидрогеля, которая изначально представляла проблему для исследователей. Один из сотрудников проекта разрабатывал мягкие нейроимпланты и обнаружил, что они непредсказуемо скручивались при контакте с водой, и это происходило как раз из-за набухания гидрогеля. Когда ученые смогли контролировать этот процесс, они создали e-Flower. Он совместим со стандартными системами регистрации электрофизиологической активности и не требует дополнительного оборудования или реагентов. Кривизна лепестка при погружении в жидкость способна достигать 300 мкм, изменение формы происходит за несколько минут и не повреждает сфероиды, вокруг которых оборачивается устройство. Кривизну и степень сворачивания устройства можно регулировать, варьируя состав среды и концентрацию сшивающего агента при приготовлении гидрогеля. Регистрация спонтанной активности нейронов по всей поверхности сфероида подтверждает, что e-Flower применим для комплексного измерения сигналов, которое не было возможно ранее.

Устройства для непрерывного мониторинга физиологических показателей ограничены трудностями, связанными с энергоснабжением и габаритами. Авторы статьи в Nature Electronics предложили совместить источник питания с источником данных — они создали носимое на пальце устройство для анализа метаболитов пота, которое из этого же пота получает энергию.

Конструкция содержит биотопливные элементы, расположенные в местах, где прибор соприкасается с кончиком пальца. Кончики пальцев крайне активно вырабатывают пот, и его постоянное выделение, по задумке авторов, должно эффективно подпитывать устройство. Накопленная таким образом энергия заряжает эластичные цинк-хлорсеребряные аккумуляторы, которые питают набор датчиков. В актуальной версии инженеры использовали четыре датчика, по одному на каждый из биомаркеров: глюкоза, витамин C, лактат и леводопа. Пот перемещается по микрофлюидной системе к датчикам, попутно давая устройству энергию, и подвергается анализу целевых метаболитов. Полученные от датчиков сигналы затем обрабатываются встроенным в прибор чипом и по беспроводной связи (Bluetooth) передаются на смартфон или ноутбук.

Работу автономного устройства для мониторинга метаболитов пота проверили на добровольце. Испытуемый носил прибор в течение дня, чтобы отслеживать уровень глюкозы во время еды, уровень лактата во время работы за столом и физических упражнений, уровень витамина С во время употребления апельсинового сока и уровень леводопы после употребления садовых бобов, ее природного источника. В ходе испытаний подтвердилось, что устройство может определять уровень этих метаболитов в течение длительного времени. Авторы разработки отмечают, что в будущем спектр анализируемых метаболитов пота можно расширить.

Голосовые пользовательские интерфейсы (VUI) ускоряют и упрощают доступ к информации и выполнение различных задач. Авторы работы в Communications Biology представили голосовой интерфейс для изучения геномных данных в онкологии. Пользовательский интерфейс получил название Melvin, он основан на виртуальном помощнике Amazon Alexa.

Разработчики руководствовались тем, что исследователям и клиницистам необходимы эффективные способы выполнения базовых запросов и анализа данных. Это порождает высокий спрос на интуитивно понятные инструменты для изучения данных в онкологии, например, полученных в рамках проекта «Атлас генома рака» (TCGA). Melvin позволяет проводить анализ таких данных с помощью любого устройства, поддерживающего Alexa — мобильного телефона, планшета и т.д. Атрибуты запроса можно добавлять постепенно и в любом порядке — это важно, поскольку запросы по геномике рака бывает трудно сформулировать в виде единого связного предложения. Кроме того, Melvin сохраняет контекст, что позволяет избежать повторения похожих запросов, к которым пришлось бы прибегнуть при использовании более стандартных графических интерфейсов. Например, после перехода к мутациям, раку молочной железы и TP53 пользователь может захотеть заменить TP53 на PIK3CA. Вместо того чтобы создавать отдельный новый запрос, пользователь может просто сказать: «Как насчет PIK3CA?», и Melvin выдаст данные о количестве мутаций PIK3CA при раке молочной железы.

Разработчики рассчитывают, что в будущем гибридные платформы, объединяющие голосовые технологии с биомедицинскими базами данных и большими языковыми моделями, смогут еще больше расширить возможности приложений для исследований и медицины.