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新的神经CMOS正在推进大脑研究

关于研究大脑的故事也是一个关于为此设计技术的故事 。过去几十年最成功的神经科学设备之一是神经探针或微小的针状大脑植入物，它们可以从单个神经元接收信号 。记录大脑活动提供了一个独特的视角，以了解神经元如何在复杂的电路中进行交流以处理信息和控制行为 。最终需要大规模的录音来了解大脑的工作原理并开发更先进的脑机接口 。
设备上的记录位点或电极的数量从单根线的尖端开始，但随着硅微米和纳米加工技术的引入，增加到几十个 。第一个Neuropixels 探针使神经科学界改变了齿轮，在可植入部分(小腿)上使用了近千个电极 。新一代的 Neuropixels(称为 Neuropixels 2.0)现在已经步入正轨，超过 5000 个电极分布在四个小腿上，为绘制大脑活动图提供了前所未有的分辨率 。
如何连接数千个电极
这种高密度设备的挑战是将每个电极连接到外部记录系统，同时保持柄的整体宽度尽可能窄 。因此，电极的数量受到可容纳在柄中的导线数量的限制 。增加可植入部分的宽度会导致神经元损伤并影响信号质量 。为了解决这个问题，电子设备使用先进的CMOS 技术集成在探头本身上 。这启用了电极的多路复用，以便来自多个记录站点的信号沿同一电缆传输 。
因此，Neuropixels 2.0 在具有 384 个互连的 70 x 24 μm 2柄(四个柄为 5,120 个)上包含 1,280 个可切换电极或“像素” 。电极为 12μm×12μm，集成了一个模拟开关和一个 1 位存储单元 。模拟开关控制在任何给定时间同时记录哪一组 384 个电极 。这种架构可以选择沿着小腿的像素的伪随机组合 。此外，四个小腿可以从垂直于大脑表面的 1 x 10 毫米平面密集地采样活动 。以如此高的覆盖率记录神经活动，同时跨越多个大脑区域和电路，绝对是神经科学界的游戏规则改变者 。
基础电子产品
柄部采用 130nm CMOS 处理技术与不可植入部件底座单片集成 。底座(8.67 x 2.2 毫米2) 包含用于多路复用、放大、数字化和电源管理的电子设备 。神经元信号首先在探针底座本身上进行预处理，而不是使用外部设备，以确保在信号从探针传输出时不会发生信号衰减 。因为电压信号太小了，所以需要放大 。放大的模拟信号经过数字化处理，以避免在它们通过电缆时被拾取噪声和干扰 。为了能够记录整个频带，底座中集成了一个高分辨率 12 位 ADC(模数转换器) 。最后，“电源管理”模块包含在探头中，用于生成电源和参考电压 。基础电子设备消耗非常低的功率 (36.5mW)，以最大限度地减少脑组织的发热 。同时，
所有通道的数字输出随后通过 4 厘米长的柔性电缆传输到接口板(或探头)，该接口板连接到 PXIe(用于仪器的外围组件互连 (PCI) 扩展“;标准化的模块化电子仪器平台) 获取数据并将其发送到计算机的卡 。Neuropixels 2.0 的接口板被小型化为 10 x 14.3 毫米 。为了使系统更加紧凑，可以将两个探头安装到一个探头上，总重量仅为 1.1 克 。如果使用两个四柄，用户可以使用 10,240 个记录电极 。此外，新的植入硬件能够恢复和重复使用植入的探针 。
【新的神经CMOS正在推进大脑研究】 长期录音
神经科学家面临的主要挑战之一是从相同的神经元稳定记录数天和数周，以研究随时间演变的过程的神经基础，例如学习或记忆 。神经元经常“漂移”，因此很难根据它们的信号特征来跟踪它们 。考虑到长期记录，Neuropixels 2.0 的电极布局在两列中线性化，而不是沿着小腿交错排列 。这允许新的稳定算法锁定神经元的独特签名 。该算法利用相邻电极(间距 15μm)上的信号冗余来确定它是否是同一个神经元 。
电极由相对较新的材料 TiN(氮化钛)制成，事实证明这种材料对于长期记录非常稳定 。电极在 1kHz 时的阻抗为 148 ± 8 kΩ 。该系统在动作电位带(单个神经元活动)中实现了 7.44 μV rms的平均输入参考噪声，在局部场电位带(总神经元活动)中实现了7.65 μV rms的平均输入参考噪声 。
解码行为
Neuropixels 2.0 的这些独特功能允许在数周至数月内记录数百个可识别的神经元 。这种新的记录规模预示着大脑研究的新时代，神经科学家现在可以研究跨越多个大脑区域的大量神经元 。它可以研究作为行为和思想基础的连接电路中的动力学 。
最近使用第一代 Neuropixels 探针进行的全脑研究探索了行为是如何在大脑中编码的 。由于这项新技术，当动物感知或执行任务时，可以在大脑中看到神经元活动的流动 。结果表明，复杂的行为是通过分布在大脑中的神经元组的相互作用产生的 。此外，大脑活动是由与任务相关的行为、自发行为(例如拂动、嗅探)和动机状态(例如口渴)的混合驱动的 。尤其是最后一个发现令人惊讶，因为到目前为止，大多数研究都集中在将神经活动与外部变量(例如任务或诱导行为)相关联，而记录的不相关方面则被归类为“噪音” 。
这些初步研究表明，大规模记录工具如何推动我们对大脑的了解向前发展 。有了更多的电极和更小的尺寸，Neuropixels 2.0 将能够同时捕获更多的信息，这最终将使我们更接近于了解大脑的工作原理以及大脑疾病是如何产生的 。

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