Razumevanje dinamike neuronske komunikacije je ključno za unapređenje istraživanja neuronauke i razvoj efikasnih terapija za neurološke poremećaje.
Modeli neuronske mreže su bili dragoceni u neuronauci i pružaju visoku mogućnost kontrole i ponovljivost za proučavanje moždanih funkcija, mehanizama bolesti i uticaja neuroloških lekova. Međutim, tradicionalni dvodimenzionalni (2D) nizovi mikroelektroda (MEA) koji se koriste za praćenje ovih mreža imaju ograničenja, posebno u stabilnosti i odnosu signal-šum, što ometa dugoročna snimanja neophodna za dugoročne studije.
U studiji objavljenoj u ACS Nano, grupa naučnika predvođena prof. Cai Ksinkiaom iz Instituta za istraživanje svemirskih informacija (AIR) Kineske akademije nauka, u saradnji sa međunarodnim kolegama, razvila je inovativan pristup istraživanju dinamike neurona. mreže.
Oni su značajno poboljšali sposobnost praćenja i analize komunikacije unutar neuronskih mreža koristeći trodimenzionalne (3D) zlatne mikroelektrodne nizove.
Naučnici su predstavili prilagodljivi, polimerom modifikovani 3D zlatni niz mikroelektroda sposoban da obezbedi stabilne snimke visokog odnosa signal-šum (SNR) tokom dužih perioda. Ova inovacija omogućava detaljno istraživanje ćelijske komunikacije unutar neuronskih mreža tokom dužih perioda, prevazilazeći nedostatke planarnih 2D MEA.
3D struktura poboljšava električnu provodljivost i biokompatibilnost, omogućavajući efikasnije spajanje sa električno aktivnim ćelijskim membranama.
Naučnici su primenili usmerene prostorne i vremenske obrasce električne stimulacije na kultivisane neuronske mreže i pratili njihovu dinamiku tokom tri nedelje. Korišćenjem korelacionih toplotnih mapa i uzajamnih informacionih mreža, oni su kvantifikovali sinaptičku komunikaciju i povezanost mreža.
Analiza sinaptičkog kašnjenja i brzine signala između ćelija dovela je do razvoja modela komunikacione povezanosti, otkrivajući dinamičke promene u mrežnoj komunikaciji tokom vremena.
Nalazi ove studije predstavljaju dragoceno sredstvo za buduća istraživanja dinamike neuronske mreže. Sposobnost praćenja promena u komunikaciji unutar ovih mreža može poboljšati razumevanje i zdravih funkcija mozga i mehanizama bolesti.
