Разработка нейрогибридного чипа для восстановления активности в гиппокампе посредством обучаемых нейронных сетей

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 23-75-10099

НазваниеРазработка нейрогибридного чипа для восстановления активности в гиппокампе посредством обучаемых нейронных сетей

Руководитель Лебедева Альбина Владимировна, Кандидат биологических наук

Организация финансирования, регион федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Национальный исследовательский Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского" , Нижегородская обл

Конкурс №85 - Конкурс 2023 года «Проведение исследований научными группами под руководством молодых ученых» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 05 - Фундаментальные исследования для медицины; 05-601 - Физические воздействия в медицине

Ключевые слова реккурентные нейронные сети, глубокое обучение, нейрочип, нейрогибридный интерфейс, гиппокамп, восстановление памяти

Код ГРНТИ34.17.53

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
В связи с увеличивающейся с каждым годом продолжительности жизни наблюдается большой рост нейродегенеративных заболеваний, связанных с памятью, у людей. В связи с этим разработка интеллектуальных методов, технологий, и в частности нейропротезов, для полного или частичного восстановления утраченных функции мозга, включая память, является крайне актуальной задачей в современной нейронауке и технике. Одним из перспективных методов интеллектуальных методов в области нейрогибридных технологий и мозг-машинных интерфейсов являются обучаемые нейронные сети. Нейронные сети в настоящее время широко используются для решения различного спектра задач, в том числе для предсказания и симуляции последовательностей данных, например, таких, как записи ЭЭГ или локального полевого потенциала. Таким образом, проанализировав современную информацию в данной области исследований и собрав в коллективе специалистов из области клеточной нейрофизиологии, специалистов по прототипированию нейроморфных систем и специалистов в области анализа данных, математического моделирования и машинного обучения в проекте мы предлагаем разработать нейрочип для задач восстановления памяти у грызунов с нарушениями в гиппокампе. Нейрочип будет разработан на основе рекуррентной нейронной сети для замещения электрофизиологической активности СА3-области гиппокампа мозга грызунов и представлен в виде нейрогибридной модели, включающей в себя живые нейронные сети гиппокампа грызунов, обученные нейронные сети и физико-технические компоненты для корректного взаимодействия первых двух частей. Такие исследования крайне важны для лечения нейродегенеративных заболеваний, связанных с нарушением памяти и имеют высокие перспективы для будущего использования в практической медицине. Для достижения поставленной цели - создания чипа с указанными свойствами - планируется решить следующие задачи: Задача 1 Разработка моделей глубокого обучения, способных генерировать активность поврежденных областей гиппокампа, а также предсказывать активность гиппокампа во время прохождения экспериментальным животным поведенческого теста на рабочую память. Задача 2. Создание обширной базы данных сигналов (обучающей выборки для обучения ИНС) в разных областях перфорантного пути гиппокампа. Задача 3 Интеграция обученной ИНС в устройство ввода-вывода сигналов - разработка нейрочипа - с системой имплантированных электродов в гиппокамп животного с возможностью мониторинга нейрональных сигналов Задача 4 Оценка функций запоминания у экспериментального животного с нейрочипом с использованием теста на оценку рабочей памяти. Решение поставленных задач вследствие важности исследуемой тематики для практических приложений должно внести вклад в исследования мозг-машинных интерфейсов нового поколения и обеспечить достижение научных и научно-технических результатов мирового уровня в предметной области исследования.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Бельтюкова А. В., Саблин А. В., Федулина А. А., Матвеева М. В., Герасимова С. А., Леванова Т. А., Смирнов Л. А., Лебедева А. В. ПРЕДСКАЗАНИЕ ЛОКАЛЬНЫХ ПОЛЕВЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ ГИППОКАМПА КРЫС ПО ДАННЫМ ВРЕМЕННОГО РЯДА ООО "Издательство ВВМ" (Санкт-Петербург), СБОРНИК ТЕЗИСОВ XXIV СЪЕЗДА ФИЗИОЛОГИЧЕСКОГО ОБЩЕСТВА ИМ. И. П. ПАВЛОВА, с.307-308 (год публикации - 2023)

2. Бельтюкова А.В., Разин В.В., Громов Н.В., Самбурова М.И., Мищенко М.А., Кипелкин И.М., Мальков А.Е., Смирнов Л.А., Леванова Т.А., Герасимова С.А., Лебедева А.В. The concept of hippocampal activity restoration using artificial intelligence technologies Communications in Computer and Information Science, CCIS,volume, стр. 240-252 (год публикации - 2024)
10.1007/978-3-031-52470-7_19

3. Разин В.В.,Самбурова М.И., Громов Н.В., Бельтюкова А.В., Мальков А.Е., Герасимова С.А., Леванова Т.А., Лебедева А.В., Смирнов Л.А. АНАЛИЗ И ПРЕДСКАЗАНИЕ ЛОКАЛЬНЫХ ПОЛЕВЫХ ПОТЕНЦИАЛОВ ДЛЯ ВОССТАНОВЛЕНИЯ АКТИВНОСТИ В СРЕЗАХ ГИППОКАМПА ГРЫЗУНОВ С ПОМОЩЬЮ ГЛУБОКОГО ОБУЧЕНИЯ XXVIII НИЖЕГОРОДСКАЯ СЕССИЯ МОЛОДЫХ УЧЕНЫХ (ГУМАНИТАРНЫЕ, ТЕХНИЧЕСКИЕ, ЕСТЕСТВЕННЫЕ НАУКИ) Статьи и тезисы молодых ученых. Нижний Новгород, 2023 Издательство: Издательство "Перо", стр. 269-273 (год публикации - 2023)

4. Лебедева А.В., Герасимова С.А., Яшанова М.И., Наумов А.В., Иванов А.А., Карчков Д.А., Мартынова О.В., Мальков А.Е., Леванова Т.А., Писарчик А.Н. МЕТОД ОЦЕНКИ РАБОЧЕЙ ПАМЯТИ У КРЫС С ПОМОЩЬЮ СИСТЕМЫ БЕГОВОЙ ДОРОЖКИ И ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ Современные технологии в медицине, Т. 16. № 3. С. 12-23. (год публикации - 2024)
https://doi.org/10.17691/stm2024.16.3.02

5. Самбурова М.И., Громов Н.В., Бельтюкова А.В., Мальков А.Е., Герасимова С.А., Леванова Т.А., Лебедева А.В., Смирнов Л.А. Анализ и предсказание локальных полевых потенциалов для восстановления активности в срезах гиппокампа мышей с помощью технологий искусственного интеллекта Моделирование и экспериментальные исследования динамики сложных систем / Сборник трудов Всероссийской научной конференции, 16-18 ноября 2023 года / Под ред. Н.В. Станкевич – Н.Новгород: НИУ ВШЭ – Нижний Новгород, 2023. – 102 с., 29-31 (год публикации - 2023)

6. Лебедева А.В., Самбурова М.И., Разин В.В., Громов Н.В., Герасимова С.А., Леванова Т.А., Смирнов Л.А., Писарчик А.Н. Prediction of Hippocampal Signals in Mice Using a Deep Learning Approach for Neurohybrid Technology Applications Algorithms, Т. 17. – №. 6. – С. 252. (год публикации - 2024)
https://doi.org/10.3390/a17060252

7. В.В. Разин, М.И. Самбурова, Н.В. Громов, А.В. Бельтюкова, А.Е. Мальков, С.А. Герасимова, Т.А. Леванова, А.В. Лебедева, Л.А. Смирнов, А.В. Наумов Глубокое обучение для получения локальных полевых потенциалов для восстановления активности в срезах гиппокампа грызунов Труды XXVIII научной конференции по радиофизике// СЕКЦИЯ «СТОХАСТИЧЕСКИЕ МУЛЬТИСТАБИЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ» - Издательство ННГУ, Труды XXVIII научной конференции по радиофизике// СЕКЦИЯ «СТОХАСТИЧЕСКИЕ МУЛЬТИСТАБИЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ» - 2024 - с. 500-502 (год публикации - 2024)

8. А.В. Наумов, И.М. Кипелкин, М.И. Самбурова, В.В. Разин, Н.В. Громов, М.И. Яшанова, С.А. Герасимова, Т.А. Леванова, Л.А. Смирнов, А.В. Лебедева, А.Н. Писарчик "Стимуляция нейрональной активности в срезе гиппокампа мыши для восстановления активности в гиппокампе с помощью сигнала, предсказанного LSTM" Нижний Новгород: ННГУ, Труды первой школы-конференции с международным участием «НЕЙРОЭЛЕКТРОНИКА И НЕЙРОТЕХНОЛОГИИ БУДУЩЕГО» (Нижний Новгород, 25-29 ноября 2024 г.). Нижний Новгород: ННГУ, 2024, с. 48 (год публикации - 2024)

9. В.В. Разин*, М.И. Самбурова, Н.В. Громов, А.В. Наумов, С.В. Герасимова, Т.А. Леванова, А.В. Лебедева, Л.А. Смирнов "Прогнозирование fEPSP гиппокампа грызунов посредством использования двух взаимосвязанных резервуаров" Нижний Новгород: ННГУ, Труды первой школы-конференции с международным участием «НЕЙРОЭЛЕКТРОНИКА И НЕЙРОТЕХНОЛОГИИ БУДУЩЕГО» (Нижний Новгород, 25-29 ноября 2024 г.). Нижний Новгород: ННГУ, 2024. – 50 с. (год публикации - 2024)

10. В.В. Разин*, М.И. Самбурова, Н.В. Громов, А.В. Наумов, С.В. Герасимова, Т.А. Леванова, А.В. Лебедева, Л.А. Смирнов "Analysis and prediction of local field potentials for activity recovery in rodent hippocampal slices using a recurrent GRU network" Нижний Новгород: ННГУ, Труды первой школы-конференции с международным участием «НЕЙРОЭЛЕКТРОНИКА И НЕЙРОТЕХНОЛОГИИ БУДУЩЕГО» (Нижний Новгород, 25-29 ноября 2024 г.). Нижний Новгород: ННГУ, 2024. – 44 с. (год публикации - 2024)

11. А.В. Наумов, И.М. Кипелкин, М.И. Самбурова, В.В. Разин, Н.В. Громов, М.И. Яшанова, С.А. Герасимова, Т.А. Леванова, Л.А. Смирнов, Альбина В. Лебедева, Александр Н. Писарчик «Neuronal activity stimulation in mouse hippocampal slices for memory restoration using lstm-predicted signals» Cham : Springer Nature Switzerland, International Conference on Neuroinformatics. – Cham : Springer Nature Switzerland, 2024. – С. 327-334. (год публикации - 2024)
DOI: 10.1007/978-3-031-73691-9_30

12. Наумов А.В., Кипелкин И.М., Самбурова М.И., Разин В.В., Бельтюкова А.В., Громов Н.В., Мальков А.Е., Смирнов Л.А., Леванова Т.А., Герасимова С.А., Лебедева А.В. Аналого-цифровое преобразование локальных полевых потенциалов гиппокампа мышей для задачи восстановления нейрональной активности" Биосистемы: организация, поведение, управление: Тезисы докладов 77-й Международной школы-конференции молодых ученых, Тезисы докладов 77-й Международной школы-конференции молодых ученых (Н. Новгород, 15–19 апреля 2024 г.). Н. Новгород, Университет Лобачевского - 2024 - с. 251. (год публикации - 2024)

13. Н.В. Громов, А.В. Лебедева, А.В. Наумов, М.И. Самбурова, В.А. Костин, С.А. Герасимова, Т. А. Леванова, Л.А. Смирнов Использование Двух Последовательно Соединенных Резервуаров в Задаче Предсказания Полевых Возбуждающих Постсинаптических Потенциалов в Гиппокампе Грызунов «Pattern Recognition and Image Analysis. Advances in Mathematical Theory and Applications», V 3, I 35, 2025 (год публикации - 2025)

14. Наумов А.В., Кипелкин И.М., Самбурова М.И., Разин В.В., Бельтюкова А.В., Громов Н.В., Мальков А.Е., Смирнов Л.А., Леванова Т.А., Герасимова С.А., Лебедева А.В. «Исследование интеграции дополнительной нейрональной активности в срезах гиппокампа мышей с использованием аппаратной платформы и технологий искусственного интеллекта» Издательство: Федеральное государственное бюджетное учреждение науки "Федеральный исследовательский центр "Пущинский научный центр биологических исследований Российской академии наук", Сборник тезисов 27-й Пущинской школы-конференции молодых ученых с международным участием. Пущино, 2024, стр. 305 (год публикации - 2024)

15. А.В. Наумов, И.М. Кипелкин , М.И. Самбурова, В.В. Разин, Н.В.Громов, Л.А. Смирнов, Т.А. Леванова, С.А. Герасимова, А.В. Лебедева "Стимулирование нейронной активности в срезе гиппокампа мыши сигналами, предсказанными нейронной сетью LSTM" НИУ ВШЭ – Нижний Новгород, Моделирование и экспериментальные исследования динамики сложных систем / Сборник трудов Всероссийской научной конференции, 14-16 ноября 2024 года / Под ред. Н.В. Станкевич – Н.Новгород: НИУ ВШЭ – Нижний Новгород, 2024. – с. 17-19. (год публикации - 2024)

16. А. Н. Писарчик, С. А. Герасимова, А. В. Лебедева, Т. А. Леванова, А. Е. Малков, А.Н. Михайлов, Л.А. Смирнов Advanced neuromorphic engineering approaches for restoring neural activity after brain injury: innovations in regenerative medicine Regenerative Medicine Reports, 2024. – Т. 1. – №. 2. – С. 195-210. (год публикации - 2024)
DOI: 10.4103/REGENMED.REGENMED-D-24-00012

17. А. В. Наумов, И. М. Кипелкин, Н. В. Громов, А. Е. Мальков, Л. А. Смирнов, Т. А. Леванова, С. А. Герасимова, А. В. Лебедева РАЗРАБОТКА НЕЙРОГИБРИДНОЙ ТЕХНОЛОГИИ ВОССТАНОВЛЕНИЯ НЕЙРОНАЛЬНОЙ АКТИВНОСТИ В ГИППОКАМПЕ ГРЫЗУНОВ С ПРИМЕНЕНИЕМ ТЕХНОЛОГИЙ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И КОНТРОЛИРУЕМОЙ ВИРТУАЛЬНОЙ СРЕДЫ Тезисы докладов 78-й Всероссийской с международным участием школы конференции молодых ученых (Н. Новгород, 14–18 апреля 2025 г.). Н. Новгород, Университет Лобачевского. 2025, Материалы конференции «Биосистемы: организация, поведение, управление»: 78-я Всероссийская с международным участием школа-конференция молодых ученых. Нижний Новгород, 14–18 апреля 2025 г. - С.224 (год публикации - 2025)

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
Результат 1. Разработка оптимальной архитектуры нейронной сети, способной предсказывать сигналы гиппокампа грызунов в экспериментах in vitro и in vivo. Проведены обширные исследования по поиску оптимальной архитектуры нейронной сети для эффективного предсказания выходных сигналов по входному сигналу в СА3-СА1 сети гиппокампа. 1.1. Исследована оптимальная структура резервуарной нейронной сети (РНС) с 1 резервуаром. Найдены области оптимальных значений набора гиперпараметров (размер резервуара, его связность, характерная амплитуда вектора входных коэффициентов). Показано, что учет информации о сигнале в СА3 области в дополнение к подаваемому в DG току трисинаптический путь гиппокампа) помогает улучшить качество предсказания. 1.2. Продемонстрировано, что РНС, состоящая из двух последовательно соединенных резервуаров не помогает улучшить значения метрик оценки качества предсказания сигнала и описаны возможные причины. 1.3 Показано, что эффективное предсказание сигнала в сложных случаях не может быть выполнено с использованием одной траектории (сигнала) в обучающей выборке РНС и требует реконструкции фазового пространства исходного сигнала путем добавления других траекторий в обучающий набор (либо сигналов с задержкой). Существенного роста качества предсказания в этом случае можно достичь уже при 2 траекториях в обучении и более, что соответствует постановке задачи 2 in vitro и дизайну эксперимента in vivo. 1.4. Проведены численные эксперименты по анализу и предсказанию сигналов ЛПП гиппокампа in vivo. Регистрировались тета и гамма-ритмы гиппокампа, оценка и предсказание параметров которых были проведены с использованием сети LSTM. Продемонстрировано предсказание амплитуд и фазовых частот сигнала ЛПП для CA1 области по соответствующим характеристикам ЛПП сигнала и CA3 области гиппокампа. 1.5. Исследовано предположение, что периодическая стимуляция тета-залпами, с настраиваемыми параметрами частоты залпов и внутризалповых импульсов окажется способной к эффективной модуляции активности гиппокампа и сведению ритмической активности гиппокампа in vivo к заданным по предсказанию алгоритма параметрам. Проведена серия экспериментов с перебором параметров тета-залповой стимуляции. Это продемонстрировало, что данный вариант стимуляции, является достаточным инструментом для модуляции спонтанной ритмической активности в поле CA1 гиппокампа по предварительно определенным параметрам. 1.6. Получены данные экспериментов по одновременной регистрации активности и ритмической стимуляции гиппокампа in vivo посредством многоканальных электродов Microprobes, что важно для работоспособности разрабатываемого чипа в экспериментах in vivo в режиме реального времени. Результат 2. Разработка и апробация искусственного расширения нейрональной активности в гиппокампе в условиях in vitro с помощью методов искусственного интеллекта, схемотехники и нейрофизиологии. В данной части работ описано применение предсказанного сигнала ЛПП для области СА1 по входному сигналу для СА3 области в биологическом эксперименте в реальном времени для предъявления его в качестве стимулирующего сигнала, имеющего форму реального ЛПП сигнала. Положительный эффект в данной серии экспериментов определялся как значение угла наклона полученного выходного сигнала. Был проведен ряд экспериментальных серий, что позволило разработать уникальную систему, направленную на искусственное расширение нейрональной активности в гиппокампе в условиях in vitro. Результат 3. Оценка эффективности и работоспособности каждого компонента разрабатываемого нейрочипа в реальном времени в экспериментах in vitro. На данном этапе проведены работы по отработке взаимодействия и последовательной работы в реальном времени основных компонентов нейрочипа, а именно: нейронной сети, способной предсказывать сигналы гиппокампа ЛПП в реальном времени, аппаратная плата (в данном случае Raspberry Pi) для непосредственного предсказания сигналов ЛПП, аналого-цифровой преобразователь (например, PCF8591) и непосредственно биологическая часть эксперимента в реальном времени (переживающие срезы гиппокампа и электрофизиологическая установка для регистрации ЛПП). Удалось добиться синхронизации и мониторинга предсказанных сигналов ЛПП, подаваемых далее в качестве стимулирующих сигналов в область СА2, запускающих синаптическую нейротрансмиссию в гиппокампе и получаемых сигналов ЛПП в качестве выходных сигналов (для области СА1) в реальном времени. Результат 4. Модернизация системы виртуальной контролируемой среды для оценки рабочей памяти у крыс. Разработка самостоятельно сконструированной системы Т-образного лабиринта для оценки рабочей памяти в сравнении с результатами, получаемыми в виртуальной контролируемой среде. На текущем этапе проекта установка VR была модернизирована в части фиксирующего каркаса, экранного модуля и короткофокусного проектора с целью получения максимально широкого отображения виртуального лабиринта внутри экранного купола. Проведены предварительные эксперименты по оценке рабочей памяти у испытуемых животных по времени нахождения нужного «рукава», в котором испытуемому животному автоматически из поильника подавалась подслащенная вода (положительно подкрепление) на основе считывания оптических датчиков при помощи алгоритма в составе программного обеспечения установки. Также на данном этапе проекта параллельно нами сконструирован и собран Т-образный лабиринт из пластика с целью проведения поведенческих экспериментов в условиях виртуальной контролируемой среды в 2D формате и в условиях обычной среды в 1D формате, что позволит сравнить результаты и провести многостороннюю оценку эффективности разрабатываемого нейрочипа на процессы рабочей памяти у испытуемых крыс. Результат 5. Разработка протокола и схемы эксперимента по обработке сигналов ЛПП in vivo с аппаратной платформой и системой ввода и вывода сигналов для последующей интеграции на голове испытуемых животных в рамках разрабатываемого нейрочипа. Разработка протокола и схемы эксперимента по обработке сигналов ЛПП in vivo с аппаратной платформой и системой ввода и вывода сигналов для последующей интеграции на голове испытуемых животных в рамках разрабатываемого нейрочипа. Разработан протокол и схема эксперимента по обработке сигналов ЛПП in vivo с аппаратной платформой и соответствующей системой ввода и вывода сигналов, для последующей интеграции этой системы на голове испытуемых животных в системе «мозг — сеть — мозг».

Публикации