培養神経ネットワーク

培養神経回路網は、中枢神経系、特に脳を研究するためのモデルとして使用される神経細胞の細胞培養です。培養神経回路網は、多くの場合、多電極アレイ（MEA）などの入出力装置に接続され、研究者と回路網間の双方向通信が可能になります。このモデルは、神経学習、記憶、可塑性、接続性、情報処理の背後にある基本原理を研究する科学者にとって非常に貴重なツールであることが証明されています。^[1]

培養されたニューロンは、多くの場合、コンピュータを介して実際のロボット部品またはシミュレーションのロボット部品に接続され、それぞれハイブロトまたはアニマットを作成します。研究者は、ニューロンネットワークが環境と相互作用し、少なくとも何らかの人工的な感覚フィードバックを受け取ることができる現実的な状況で、学習と可塑性を徹底的に研究することができます。その一例は、ジョージア工科大学のポッター研究グループが西オーストラリア大学の生物芸術卓越センターであるSymbioticAと共同で開発したマルチ電極アレイアート（MEART）システムです。^{[2]もう1つの例は、神経制御}アニマットです。^[3]

培養された神経回路網を生体内の神経回路網のモデルとして使用することは、何十年もの間、必要不可欠なリソースとなってきました。^[4]これにより、研究者は生きた生物で可能な場合よりもはるかに制御された環境で神経活動を調査することができます。このメカニズムを通じて、研究者は学習と記憶の背後にあるメカニズムに関する重要な情報を収集してきました。

培養された神経回路網により、研究者は神経活動を複数の視点から観察することができる。電気生理学的記録と刺激は回路網全体またはMEAを介して局所的に行うことができ、回路網の発達は顕微鏡技術を用いて視覚的に観察することができる。 ^{[4]さらに、神経細胞とその環境の化学分析は}生体内環境よりも容易に行うことができる。^{[4] [5]}

培養された神経回路網は、定義上、ニューロンの分離培養物である。したがって、自然環境の外にあることにより、ニューロンは生物学的に正常ではない方法で影響を受ける。これらの異常のうち最も重要なのは、ニューロンが通常胎児から神経幹細胞として採取されるため、ネットワーク発達の重要な段階で破壊されるという事実である。 ^[6]ニューロンが溶液中に懸濁され、その後分配されると、以前に形成された接続が破壊され、新しい接続が形成される。最終的に、組織の接続性（および結果的に機能性）は、元のテンプレートが示唆したものから変更される。

もう一つの欠点は、培養されたニューロンには本体がないため、感覚入力や行動表現能力が失われるという点です。これは学習や記憶の実験において極めて重要な特性です。このような感覚の遮断は培養の発達に悪影響を及ぼし、ネットワーク全体で異常な行動パターンを引き起こす可能性があると考えられています。^[6]

従来の MEA 上の培養ネットワークは、平らな単層細胞シートで、接続は 2 次元のみです。一方、生体内の神経系のほとんどは、はるかに高い相互接続性を持つ大きな 3 次元構造です。これは、モデルと現実の最も顕著な違いの 1 つであり、この事実は、このモデルに基づく実験から得られた結論の一部を歪める大きな役割を果たしていると考えられます。

神経ネットワークは、入手しやすいため、通常は分離したラットの神経細胞から培養されます。研究では、ラットの皮質、海馬、脊髄の神経細胞がよく使用されますが、実験用マウスの神経細胞も使用されています。現在、霊長類や他の動物の神経ネットワークの培養に関する研究は比較的少ないです。神経幹細胞を採取するには、発育中の胎児を犠牲にする必要がありますが、これは、他の研究には価値のある多くの哺乳類に対して行うにはコストがかかりすぎると考えられています。

しかし、ある研究では、ロボットアクチュエータを制御するためにネットワークに成長したヒト神経幹細胞が使用されました。これらの細胞は、妊娠10週後に自然流産した胎児から採取されました。^[7]

培養された神経細胞ネットワークに関連する最も困難な問題の一つは、その寿命の短さです。ほとんどの細胞培養と同様に、神経細胞培養は感染に対して非常に脆弱です。また、培地の蒸発による高浸透圧の影響も受けます。^[4]神経可塑性の研究には長い期間（通常は数か月単位）がかかるため、in vitro での神経細胞の寿命を延ばすことが最も重要です。

この問題の解決策の 1 つは、密閉されたチャンバー内の MEA 上で細胞を培養することです。このチャンバーは、特定のガス (代謝に必要なガスなど) を透過しますが、水と微生物は透過しないフッ素化エチレンプロピレン(FEP) 膜で囲まれた非加湿インキュベーターとして機能します。 ^{[4]他の解決策では、特定のガス混合物 (通常は 5%} _CO2を含む空気) が内部に密封された不浸透性膜を備えたインキュベーターが必要です。^[4]

マイクロ電極アレイ(MEA) は、一般的にマルチ電極アレイとも呼ばれ、透明基板にパターン化された電極アレイを配置したもので、接触するニューロンとの通信に使用されます。通信は双方向で実行され、通常は双方向です。研究者はライブ ネットワークから電気生理学的データを記録し、刺激することができます。

この装置は30年以上にわたり不可欠なバイオセンサーであり、神経可塑性と情報処理の研究だけでなく、神経細胞に対する薬物や毒素の影響の研究にも使用されています。さらに、密閉されたインキュベーションチャンバーと組み合わせると、空気にさらされる必要性がほぼなくなるため、培養物の汚染のリスクが大幅に軽減されます。^{[4] [5] [8]}

現在、一般的に使用されているMEAの空間分解能は比較的低い。MEAでは、通常50,000個以上の細胞（または密度5,000個/mm ²）を培養した皿の中で、さまざまなパターンで記録と刺激を行うために約60個の電極が使用される。^[9]そのため、アレイ内の各電極は大規模なニューロンクラスターにサービスを提供し、信号の発信元と発信先に関する明確な情報を提供できない。このようなMEAは、領域固有のデータ取得と刺激しかできない。

理想的には、一度に 1 個または数個のニューロンを記録して刺激することが可能です。実際、Axion Biosystems などの企業は、この目的のために、はるかに高い空間解像度の MEA の提供に取り組んでいます (最大 768 個の入力/出力電極)。^[10]別の研究では、ニューロンと電極間の安定した 1 対 1 接続を確立することを調査しています。目標は、ネットワーク内のすべてのニューロンとの通信を確立することで、理想的なインターフェイス状況を満たすことでした。これは、個々のニューロンをケージに入れながら、軸索と樹状突起が伸びて接続できるようにすることで実現します。ニューロンはニューロケージまたはその他の種類のコンテナ内に収容されており、デバイス自体はケージド ニューロン MEA またはニューロチップと呼ばれることがあります。^[8]

他の研究では、 in vitroでニューロンを刺激する代替技術が示唆されている。ある研究では、神経伝達物質や神経調節物質などのケージド化合物を解放するためにレーザービームを使用する方法を調査している。^[5] UVスペクトルの波長を持つレーザービームは空間精度が非常に高く、ケージド化合物を解放することで、非常に選択されたニューロンセットに影響を与えるために使用できる可能性がある。

自発的なネットワークバーストは、 in vitroとin vivo の両方で神経ネットワークの一般的な特徴です。^[11] in vitro では、この活動は学習と可塑性の研究で特に重要です。このような実験では、可塑性や学習に関係する可能性のある変化を識別するために、実験の前後のネットワーク全体の活動を集中的に調べます。^[9]しかし、この実験手法を混乱させるのは、正常なニューロンの発達がアレイ全体のバーストの変化を引き起こし、データを簡単に歪める可能性があるという事実です。しかし、 in vivo では、これらのネットワークバーストが記憶の基礎を形成する可能性があることが示唆されています。^{[9] [11]}

実験の観点に応じて、ネットワーク全体のバーストは肯定的にも否定的にも見ることができます。病理学的な意味では、自発的なネットワーク活動はニューロンの分離に起因する可能性があります。ある研究では、連続入力を受けた培養と受けなかった培養のアレイ全体の発火頻度に顕著な違いが見られました。^[12]異常な活動を排除するために、研究者は一般的にマグネシウムまたはシナプス遮断薬を使用してネットワークを静めます。ただし、このアプローチには大きなコストがかかります。静められたネットワークは、活動電位を生成する能力が低下するため、可塑性能力がほとんどありません^[11]。別の、おそらくより効果的なアプローチは、感覚背景活動をエミュレートする低周波刺激を使用することです。^[13]

別の見方をすれば、ネットワークバーストは無害で、良いものと考えることもできます。任意のネットワークは、非ランダムで構造化されたバーストを示します。^[11]いくつかの研究では、これらのバーストは情報のキャリア、記憶の表現、ネットワークが適切な接続を形成する手段、パターンが変わったときの学習を表していると示唆されています。^{[9] [12] [13] [14]}

Stegenga らは、自発的なネットワーク バーストの安定性を時間の関数として確立することを目指しました。彼らは、細胞培養の寿命全体にわたって、in vitro (DIV) で 4～7 日目から始まり、培養が死ぬまで続くバーストを観察しました。彼らは、アレイ全体のスパイク レート (AWSR) の数学的観察を通じて、ネットワーク バースト プロファイル (BP) を収集しました。これは、MEA 内のすべての電極の活動電位の合計です。この分析により、ウィスター ラットの大脳 新皮質細胞の培養において、AWSR は初期発達中に長い上昇および下降時間を示し、約 25 DIV 以降はよりシャープで強力なプロファイルになるという結論が得られました。ただし、BP の使用には固有の欠点があります。BP は、時間にわたるすべてのネットワーク活動の平均であるため、時間情報しか含まれていません。ネットワーク活動の空間パターンに関するデータを取得するために、彼らは、電極固有のデータを含む位相プロファイル (PP) を開発しました。^[9]

これらのPPを使用して、ミリ秒から数日間のタイムスケールでデータが収集されました。彼らの目標は、数分から数時間のタイムスケールでネットワークバーストプロファイルの安定性を確立し、数日間の安定性または発達の変化を確立することでした。要約すると、彼らは数分から数時間にわたる安定性を実証することに成功しましたが、数日間に収集されたPPには大きな変動が見られました。これらの発見は、ニューロンの可塑性の研究は、通常の発達によってもたらされるネットワーク活動の偏りなしに、数分または数時間にわたってのみ実施できることを示唆しています。^[9]

神経科学の分野では、培養されたニューロンネットワークが学習できるかどうかについて多くの論争がある。この問題の答えを見つけるための重要なステップは、学習と可塑性の違いを確立することである。ある定義では、学習とは「経験を通じて新しい行動を獲得すること」であると示唆されている。^[15]この議論の帰結として、周囲の環境との相互作用が必要であるが、培養されたニューロンは感覚システムなしでは事実上不可能である。一方、可塑性とは、ニューロン間の接続を変更することによって既存のネットワークを再形成すること、つまりシナプスの形成と除去、または神経突起と樹状突起棘の伸長と収縮である。^[1]しかし、これら 2 つの定義は相互に排他的ではなく、学習が行われるためには可塑性も行われなければならない。

培養されたネットワークで学習を確立するために、研究者は、シミュレートされた環境または実際の環境のいずれかで、解離したニューロン ネットワークを再現しようと試みてきました ( MEARTおよびanimat を参照)。この方法により、ネットワークは環境と相互作用できるようになり、より現実的な設定で学習する機会が得られます。他の研究では、人工刺激を介してネットワークに信号パターンを刻印しようとしました。^[14]これは、ネットワーク バーストを誘発するか^[11]、ニューロンに特定のパターンを入力して、ネットワークが何らかの意味を引き出すことが期待されるようにすることで実行できます (animat の実験では、ネットワークへの任意の信号により、シミュレートされた動物が壁にぶつかった、またはある方向に動いているなどを示します)。^{[3] [7]}後者の手法は、パターンを理解するニューロン ネットワークの固有の能力を利用しようとします。ただし、実験では、広く合意されている学習の定義を示すことには限界があります。それにもかかわらず、神経ネットワークの可塑性は神経科学界では確立された現象であり、学習において非常に大きな役割を果たすと考えられています。^[1]