Graphene Dapat Memegang Kunci untuk Menghubungkan Otak Kita ke Mesin

Otak Anda adalah sarang aktivitas listrik - sinyal penembakan, streaming data. Itu juga kotak hitam kekacauan total. Hingga saat ini, cara terbaik untuk menghubungkan neuron Anda ke perangkat dan komputer hanya dapat mensurvei petak neuron yang luas dan mengambil konsensus luas mengenai apa yang mereka kendarai. Tapi terobosan nyata dalam teknologi graphene menawarkan harapan bahwa kita mungkin dapat memanfaatkan sinyal saraf individu dalam lingkungan biologis yang ada, dengan konsekuensi besar untuk prothese, pembelajaran, dan pelestarian kesehatan mental.

Sebuah tim peneliti dari Spanyol, Italia, dan Inggris telah menunjukkan bahwa graphene dapat berhasil berinteraksi dengan neuron, dan membawa sinyal listrik dari mereka. Pekerjaan ini didasarkan pada upaya sebelumnya di mana graphene dilapisi dengan peptida untuk mempromosikan adhesi neuron, dan menunjukkan bahwa pelapisan seperti itu tidak perlu. Tidak seperti upaya sebelumnya dan teknologi lainnya, pekerjaan ini tidak memicu jaringan parut, yang, seiring waktu, telah membuat implan lain menjadi tidak berguna. Juga, versi ini menggunakan graphene yang tidak diolah memiliki rasio signal-to-noise yang tinggi yang membuatnya lebih praktis untuk aplikasi biologis.

Tujuan pertama untuk pekerjaan ini adalah sebagai pengobatan untuk Parkinson. Teknologi antarmuka saraf yang ada membaca output dari neuron dan menerjemahkannya menjadi sesuatu yang lain. Dengan berinteraksi langsung dengan neuron, diharapkan karya ini dapat digunakan untuk mengganggu sinyal. Karena Parkinson adalah kegagalan untuk menghambat sinyal saraf, sebuah teknologi yang secara artifisial dapat memblokir sinyal asing mungkin bisa menyelesaikan masalah ini. Diperkirakan inilah cara kerja elektroda implan yang ada: dengan menyiarkan impuls listrik yang tidak khusus yang mengganggu sinyal yang tidak pantas ini. Resolusi neuron individu mungkin memberikan kontrol yang jauh lebih besar.

Graphene adalah bahan yang ideal untuk antarmuka biologis: Fleksibel, stabil, dan biokompatibel. Karena itu juga mampu membawa muatan listrik, itu menarik minat penelitian untuk digunakan dalam aplikasi saraf.

Graphene kuat, tetapi apakah itu sulit? http://t.co/uUfeb1h0oN @ENERGY #MaterialsScience pic.twitter.com/BippvPpK7C

- Berkeley Lab (@BerkeleyLab) 22 Februari 2016

Teknologi antarmuka saraf yang ada cenderung mengevaluasi seluruh bidang neuron dengan menggunakan berbagai elektroda (seperti contoh terbaru yang digunakan untuk mengontrol masing-masing jari). Meskipun ini dapat berguna dalam beberapa pengaturan, mungkin sulit untuk menyaring keluaran banyak, banyak neuron untuk menemukan sinyal yang Anda inginkan. Tetapi turun ke resolusi interfacing dengan neuron individu, dan potensinya adalah kontrol yang belum pernah terjadi sebelumnya - dengan semua jenis potensi untuk protesa saraf.

Anda masih membutuhkan mekanisme canggih untuk memastikan bahwa hanya neuron yang tepat yang dihubungi; Anda harus mengurai sinyal mana yang datang dari mana; dan Anda harus menerjemahkan hiruk-pikuk sinyal ini.

Menanamkan elektroda mungkin juga rumit. Teknologi yang ada memasukkan elektroda ke dalam jaringan otak dan hampir pasti merusak koneksi tertentu di sepanjang jalan. Karena teknologi ini hanya berkaitan dengan rekaman di lapangan, kerusakan beberapa neuron tidak menjadi masalah. Jika tujuannya adalah untuk berinteraksi dengan neuron individu, ini bisa menjadi masalah yang signifikan.

Selanjutnya, sistem mungkin perlu "dikalibrasi." Pengaturan waktu dan kekuatan sinyal saraf sangat penting. Biasanya, otak Anda mengkalibrasi sendiri. Ketika Anda berlatih mengayunkan tongkat baseball, misalnya, Anda mengirim umpan balik, positif atau negatif, untuk memperkuat koneksi dan menggunakan kekuatan dan arah yang tepat. Jika Anda harus menyesuaikan hal-hal ini secara manual dalam sistem yang tidak mengoreksi sendiri, itu bisa membuat hal-hal lebih menantang. (Perlu dicatat bahwa otak sangat pandai menjadi “plastik” dan beradaptasi, jadi ia dapat memecahkan masalahnya sendiri dengan hanya memodulasi outputnya sendiri berdasarkan reaksi Anda.)

Jenis masalah ini adalah masalah teknik, dan bukan tidak mungkin untuk dipecahkan. Setelah tantangan ini dipecahkan, kemampuan untuk berinteraksi dengan neuron individu bisa mendalam. Misalnya, "detektor kebetulan" di otak Anda mendeteksi impuls saraf yang masuk dari lebih dari satu neuron. Jika waktu input dari keduanya cukup dekat, itu akan memicu impuls dalam detektor kebetulan itu sendiri. Mekanisme ini digunakan adalah beberapa konteks, salah satunya adalah dalam pembelajaran.

Karena mekanisme ini hebat dalam mengaitkan berbagai peristiwa saraf, mereka dapat digunakan untuk membangun konsep yang menjembatani bagian-bagian otak yang jauh secara bersamaan, dan karenanya mempelajari ide baru. Jika proses ini dapat dikontrol secara manual, maka orang dapat membayangkan gaya belajar Matrix-esque, di mana detektor kebetulan dipicu secara manual untuk mengaitkan konsep yang berbeda dan untuk membangun pemikiran tanpa pernah menginjakkan kaki di kelas. Namun, dalam jangka pendek, hanya memblokir pensinyalan yang tidak sesuai pada Parkinson akan jauh lebih sulit. Carilah graphene untuk mempertahankan gerakan halus terlebih dahulu - sebelum mungkin membuat kenangan lebih mudah didapat nanti.