神經元設備的發(fā)展經歷了從基礎信號檢測到多功能智能集成的演進過程。自1920年代腦電圖（EEG）信號首次被發(fā)現以來，神經電極技術逐步發(fā)展，如1957年出現的鎢微絲電極。1970年代，膜片鉗技術的出現使細胞內記錄成為可能，成為研究離子通道的“金標準”。隨著人工智能的興起，尤其是1950年代圖靈測試的提出，計算機學習與神經網絡算法逐漸成熟。1970年代腦機接口（BCI）技術的提出，標志著神經科學與AI的交叉融合。進入21世紀，隨著納米技術、柔性電子和光學成像的發(fā)展，出現了如Neuropixels探針、人工感覺神經元設備和閉環(huán)神經調控系統(tǒng)等先進設備，推動了神經元設備在靈敏度、生物相容性和功能集成方面的顯著進步（圖1）。

圖1：神經元設備的發(fā)展歷程

1920年代：起點是腦電圖（EEG）信號的發(fā)現，這標志著人類首次能夠無創(chuàng)地記錄大腦的電活動1950年代：出現了鎢微絲電極，實現了對單個神經元電活動的記錄；同時圖靈測試的提出，為后來人工智能與神經科學的融合埋下伏筆。1970年代：膜片鉗技術的出現，使得對單個離子通道的高精度研究成為可能，是細胞內記錄的“金標準”；腦機接口（BCI） 的概念在這一時期被正式提出。1990年代 - 2000年代：技術進入集成化階段，出現了猶他陣列等微電極陣列（MEA），實現了對神經元群體的同步記錄；同時，熒光離子指示劑（如CHR2）的發(fā)展，為光學成像打開了大門。2010年代 - 2020年代：領域進入爆發(fā)期。人工感覺神經元設備（觸覺、視覺、痛覺）被開發(fā)出來，用于模擬和替代生物感官；AI識別技術（如人工神經網絡ANN）與BCI技術深度融合，推動了臨床診斷和智能假肢等應用的發(fā)展。該圖展示了該領域從單一信號檢測到多功能集成，從宏觀記錄到微觀調控，從基礎研究到臨床與人工智能應用的演進路徑。

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神經元接口設備的分類概述

細胞內記錄設備

膜片鉗技術：通過玻璃微管穿透細胞膜記錄離子通道活動，具有高時間分辨率，但操作復雜且難以并行記錄。

自動化與納米化發(fā)展：如垂直納米線電極陣列（VNEA）和高密度神經電子接口（CNEI）實現了對多個神經元的并行記錄，模擬膜片鉗的電流/電壓鉗模式，具備良好的生物相容性（圖2）。

圖2：用于細胞內記錄的神經元接口設備

圖2展示了細胞內記錄技術的演進，從傳統(tǒng)方法到現代納米技術。

圖2 a-c.膜片鉗技術：

a. 展示了傳統(tǒng)的玻璃微管穿刺細胞進行記錄的原理。

b. 展示了利用該技術記錄的軸突體動作電位（APs）和興奮性突觸后電位（EPSPs）。

c. 展示了自動化膜片鉗機器人，實現了高通量、自動化的細胞內記錄，降低了技術門檻。

圖2 d-f.納米線電極陣列（VNEA）：

展示了這種納米級器件可以垂直穿透細胞膜，實現對培養(yǎng)的神經元進行細胞內記錄和刺激，具有良好的生物相容性。

圖2 g-i.高密度神經電子接口（CNEI）：

這是一種革命性的技術，它通過數千個高密度電極，模擬膜片鉗的功能，實現了大規(guī)模、并行的細胞內記錄。

它可以在偽電流鉗（pCC）和偽電壓鉗（pVC）模式之間切換，分別記錄膜電位和離子通道電流。

i. 表明通過特定的電刺激，可以將細胞外記錄信號轉換為細胞內測量。

細胞內記錄技術正從黃金標準但低通量的膜片鉗，向自動化、高通量的機器人技術，并最終向可擴展、大規(guī)模并行的納米電子接口方向發(fā)展。

細胞外記錄設備

傳統(tǒng)電極陣列：如猶他陣列，采樣范圍廣但易造成組織損傷。

柔性與高密度探針：如NeuroGrid和Neuropixels探針，可實現大規(guī)模神經元活動記錄，具備高空間分辨率和良好的信號質量。

多功能集成探針：結合電刺激、藥物釋放和光學調控，如帶有微流控通道的探針，可同時記錄電活動并釋放神經遞質（圖3）。

圖3：用于細胞外記錄的神經元接口設備

圖3聚焦于記錄神經元群體電活動的細胞外記錄技術。

圖3a.猶他陣列：一種經典的剛性微電極陣列，采樣范圍廣，但因其剛性易導致組織損傷和炎癥。

圖3 b-c.Neuropixels探針：新一代的高密度硅基探針，包含上千個記錄點，能夠在腦中實現大規(guī)模、單神經元分辨率的記錄。圖3 c顯示了在人類皮層中記錄到的不同神經元動作電位和局部場電位（LFP）。

圖3 d-e.網狀電子器件：這是一種柔性、與腦組織模量匹配的電子器件，能夠與腦組織無縫融合，顯著減少免疫反應，實現了長達數月的穩(wěn)定記錄（圖e顯示了對側腦區(qū)的同步記錄）。

圖3 f.多功能神經探針：集成了微流控通道的探針，可以在記錄電活動的同時，向特定腦區(qū)輸送神經活性物質（如藥物），實現了“記錄-干預”一體化。

圖3 g-i.多功能微電極陣列（MEA）：

g. 和 i. 顯示在MEA上培養(yǎng)的多巴胺能神經元高度成熟且表達特異性標記物，證明了器件良好的生物相容性。

h. 展示了從四個通道記錄到的自發(fā)電活動，用于研究神經網絡的放電模式。

細胞外記錄技術的發(fā)展趨勢是更高密度、更大規(guī)模、更柔性和更多功能集成，以實現長期、穩(wěn)定、多維度的神經信息獲取。

光學成像記錄設備

離子傳感器：如K?、Ca2?熒光探針，用于實時監(jiān)測離子動態(tài)。

基因編碼探針：如GCaMPs，提高了熒光信號的亮度和準確性。

納米材料傳感器：如金納米團簇、上轉換納米顆粒，增強了成像分辨率和生物相容性，適用于自由運動動物的神經活動監(jiān)測（圖4）。

圖4：用于光學成像記錄的神經元接口設備

圖4展示了利用光學和化學傳感器進行神經活動成像的技術。

圖4 a-b.鉀離子（K?）納米傳感器：

a. 展示了將K?指示劑封裝在介孔二氧化硅納米顆粒中，制成對K?高度敏感的納米傳感器。

b. 在癲癇小鼠模型中，K?納米傳感器的熒光信號與癲癇發(fā)作時的電信號高度相關，實現了在自由活動動物體內無創(chuàng)監(jiān)測神經電活動。

圖4 c-d.鈣離子（Ca2?）指示劑：

c. 展示了基因編碼的鈣指示劑（如GCaMP）的結構原理。

d. 是GCaMP的分子結構圖，這類指示劑被廣泛應用于活體研究中，通過鈣信號間接反映神經元的活動。

圖4 e.納米顆粒生物傳感器： 如量子點（QD），具有熒光強、穩(wěn)定性好等優(yōu)點，可作為先進的生物傳感器。

圖4 f.金納米團簇：原子級精確的金納米團簇可用于近紅外二區(qū)（NIR-II） 腦部高分辨率成像，圖中顯示了其結構和小鼠腦部血管的清晰成像。

光學成像技術通過基因編碼指示劑和先進納米材料，提供了高空間分辨率、無創(chuàng)或微創(chuàng)的神經活動監(jiān)測手段，是對電生理記錄的重要補充。

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神經元設備的應用領域

神經調控

腦機接口（BCI）：通過植入微電極陣列實現雙向通信，控制機器人假體并反饋觸覺信號。

閉環(huán)深部腦刺激（DBS）：用于治療帕金森病、抑郁癥等，通過實時檢測生物標志物進行精準刺激（圖5）。

圖5：應用于神經調控的神經電活動記錄

圖5展示了神經元設備在治療神經系統(tǒng)疾病方面的臨床應用。

圖5 a.雙向腦機接口（BCI）系統(tǒng)：該系統(tǒng)通過植入的微電極陣列記錄運動意圖以控制機械臂，同時刺激感覺皮層以產生觸覺反饋，形成一個完整的“感知-控制-反饋”閉環(huán)。

圖5 b-d.閉環(huán)深部腦刺激（DBS）系統(tǒng)：

b. 和 c. 展示了一種完全植入式的DBS系統(tǒng)（如NeuroPace RNS System），可以持續(xù)記錄神經活動（如10天），檢測特定的疾病生物標志物（如癲癇發(fā)作前兆）。

d. 展示了該系統(tǒng)在檢測到異常信號時，能自動發(fā)出電刺激進行干預，從而有效減少癲癇發(fā)作。

圖5 e-f.非侵入性神經調控：

展示了使用經顱交流電刺激（tACS） 治療強迫癥（OCD）。

e. 模型整合了β-γ腦電節(jié)律與獎賞學習回路。

f. 是三維重建的皮層表面電流流動模型，用于精準定位刺激靶區(qū)。

閉環(huán)調控是神經調控的未來，它通過實時監(jiān)測、解碼并干預異常的神經活動，實現了個性化、自適應的疾病治療。

人工感覺神經元設備

模擬生物感官系統(tǒng)（如觸覺、視覺），將外部刺激轉化為電信號。

例如VO?基觸覺傳感器、視覺-觸覺融合系統(tǒng)（BASE），可用于假肢控制和機器人操作（圖6）。

圖6：用于模擬人類感覺系統(tǒng)的人工神經元感覺設備

圖6展示了模仿生物感官的人工感覺神經元設備。

圖6 a.生物感知系統(tǒng)示意圖：展示了皮膚中的機械感受器、視網膜中的光感受器等將外部刺激轉化為電脈沖（峰電位）的基本原理。

圖6 b.人工尖峰曲率感覺神經元：使用VO?材料制成的器件，可以對手指彎曲姿勢（如手勢“二”）做出響應，并以放電頻率編碼信息。

圖6 c-e.人工本體-突觸觸覺感覺器官（AiS-TSO）：

c. 模擬了觸覺中的Merkel細胞在壓力下引起Ca2?內流的機制。

d-e. 該器件陣列不僅能感知觸摸，還能通過像素值的大小“記憶”觸摸的順序，實現了感知與記憶的一體化。

圖6 f-g.雙模態(tài)人工感覺神經元（BASE）：

這是一個里程碑式的工作，將視覺（光電探測器）和觸覺（壓力傳感器） 信息在一個器件上融合。

融合后的信號可以控制肌肉細胞或機器人手臂，使機器人能更準確地抓取目標物體（僅靠觸覺或視覺單一模式容易失?。?/span>

人工感覺神經元通過模擬生物感官的換能機制和編碼方式，并實現多模態(tài)信息融合，為下一代智能假肢和機器人提供了關鍵的感知能力。

人工智能記憶與識別

模擬人腦學習與記憶機制，如視網膜啟發(fā)的運動識別硬件、光脈沖神經突觸網絡。

實現模式識別、運動檢測和自主學習，處理速度遠超生物神經網絡（圖7）。

圖7：人工智能記憶與識別

圖7展示了模擬大腦學習和記憶功能的硬件系統(tǒng)。

圖7 a-b.基于MEA的神經網絡學習：

a. 使用高通量MEA對海馬神經元進行記錄和電刺激。

b. 熱圖顯示，隨著訓練時間的增加，神經元網絡的同步性指數上升，表明網絡通過電刺激被成功地“訓練”，學會了特定的活動模式。

圖7 c-e.視網膜啟發(fā)的運動檢測與識別（MDR）硬件：

c-d. 展示了模擬視網膜光感受器和雙極細胞功能的二維硬件結構，它集成了光學感知、記憶和識別三個模塊。

e. 該硬件能有效區(qū)分靜止和運動物體：靜止物體的像素亮度接近零，而運動物體的像素亮度分布在整個區(qū)域。

圖7 f-h.光脈沖神經突觸網絡：

f. 展示了全光學脈沖神經元的工作機制，光脈沖從突觸前神經元傳入，經過權重處理后形成突觸后峰電位。

g. 單個神經元在監(jiān)督模式下成功學習并識別了“1010”模式。

h. 由四個光子神經元組成的網絡，在四種不同訓練模式后，表現出不同的峰電位強度變化，表明其成功識別了這四種模式。

這些硬件通過模擬神經元的可塑性和脈沖通信機制，實現了類腦的學習、記憶和識別功能，其運行速度遠超生物腦，為處理復雜數據提供了新范式。

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總結

神經元設備作為神經科學與工程技術交叉的產物，已在信號記錄、神經調控、感官模擬與人工智能識別等方面取得顯著進展。未來發(fā)展方向包括：

提高靈敏度與時空分辨率：開發(fā)更小尺寸、更高性能的電極與傳感器。

增強生物相容性：采用納米材料、二維材料等降低免疫反應。

實現多功能集成：構建閉環(huán)監(jiān)測-刺激系統(tǒng)，用于癲癇、阿爾茨海默病等長期治療。

融合人工智能：利用神經網絡算法提升數據處理與模式識別效率。

盡管在信號質量、組織兼容性和臨床轉化方面仍面臨挑戰(zhàn)，但隨著材料科學、納米技術和AI的進一步發(fā)展，神經元設備有望在神經疾病治療、智能假體和類腦計算等領域發(fā)揮更大作用。