Мозг использует электрические сигналы и электрохимические процессы, которые происходят в атомах и молекулах, для обмена информацией. Сейчас работа с такими сигналами заключается в считывании их с помощью электродов, которые вживляются в мозг человека, и передачи ими импульсов к внешнему устройству по обычным проводам.
Ученые из Флоридского университета опубликовали в медицинском издании Future Medicine статью об исследованиях, проведенных с целью усовершенствования системы обмена информацией с мозгом человека. Группа исследователей из Майами провела ряд экспериментов с внедрением в мозг животного двадцати миллиардов специальных частиц, предназначенных для установления беспроводной связи нейронов мозга и внешнего устройства.
Магнитоэлектрические наночастицы, которые вводятся в головной мозг крыс, имеют ряд определенных функций. Во-первых, их размеры позволяют им находиться очень близко к оболочке нейрона без нанесения ему вреда и при этом реагировать на электрические сигналы, которые он производит. Во-вторых, наночастицы активируются с помощью магнитного поля от внешнего источника и начинают генерировать свое электрическое поле, воздействуя им на нейроны, рядом с которыми они расположены. В процессе своего функционирования поля частиц вступают в контакт с полем нейронов и даже могут на него влиять.
По словам профессора Сахрата Хизроева, частота электрического поля, создаваемого наночастицами, соответствует частоте магнитного поля, с помощью которого они были активированы. Так что с помощью изменения частоты внешнего магнитного поля можно влиять на электрическое поле нейронов, тем самым изменяя процессы их функционирования.
Применив такой метод управления нейронами, ученые смогли реализовать процесс доставки лекарственных препаратов к определенным участкам мозга грызунов. Как заявил руководитель исследовательской группы, такие наночастицы можно применять не только при работе с мозгом, но и почти во всех органах и системах человеческого тела. В дальнейшем ученые планируют разработать компьютерный интерфейс, с помощью которого можно будет упростить процесс управления нейронными сетями.
