石墨烯介导—— 光刺激新技术能加速大脑类器官成熟
美国加州大学圣迭戈分校桑福德干细胞研究所研发了一种石墨烯介导的光刺激（GraMOS）新技术，能加速大脑类器官发育和成熟。这是一种安全、非遗传、生物相容且无破坏性的技术，能够在数天至数周内有效调控神经活动。该技术为理解阿尔茨海默病等神经退行性疾病如何破坏大脑回路提供了新视角，还能实现类器官对机器人设备的实时控制。相关研究成果发表于新一期《自然·通讯》杂志。
该技术能够在不改变细胞遗传密码的前提下，显著加快大脑类器官的成熟过程，从而为神经系统疾病的研究、脑机接口开发以及活体神经组织与技术系统的融合开辟全新路径。大脑类器官在研究神经系统发育和疾病机制方面具有重要价值。然而，这种类器官通常成熟缓慢。以往的神经刺激手段要么依赖基因改造，要么使用直流电刺激，而后者往往会对脆弱的神经元造成损伤。
GraMOS技术巧妙利用了石墨烯独特的光电特性，将光信号转化为温和的电刺激，从而促进神经元之间的连接与信息交流。这种方式模拟了真实大脑在自然环境中接收到的输入信号，能够在不使用侵入性手段的情况下推动神经网络的发育。研究显示，定期应用GraMOS可促使大脑类器官形成更牢固的神经连接、更有序的神经网络以及更高效的通信能力，这一效果在阿尔茨海默病患者来源的类器官模型中同样显著。这不仅有望缩短药物筛选和测试的时间周期，也对揭示神经退行性疾病的奥秘至关重要。
此外，在一项引人注目的概念验证实验中，团队将连接石墨烯的大脑类器官整合到一个配备环境传感器的机器人系统中。当机器人探测到前方障碍物时，会自动发送光信号刺激类器官，类器官随即产生特定的神经活动模式，触发机器人改变行进路线，整个感知—反应循环在短短50毫秒内完成。这一成果预示着未来可能出现的神经生物混合系统，活体神经组织将与机器人协同工作。
这项研究标志着石墨烯在神经科学、纳米技术和神经工程领域的应用取得重要突破，有望发展为研究神经退行性疾病和发育性脑病的强大平台，还可拓展至组织工程领域。
【总编辑圈点】
GraMOS有两大应用：首先，它能加速神经系统成熟，人们得以在更具生理相关性的模型中更快地观察疾病的发展过程；其次，与石墨烯界面结合的大脑类器官能够对外界环境作出响应，这种可塑性在AI领域展现出巨大潜力。可以说，石墨烯的多功能性与大脑类器官生物学特性的结合，正在重新定义神经科学的边界。这种融合不仅有助于深入理解大脑的工作机制，更可能催生全新的技术范式，推动从基础研究到AI和医疗工程的广泛变革。
美国加州大学圣迭戈分校桑福德干细胞研究所研发了一种石墨烯介导的光刺激（GraMOS）新技术，能加速大脑类器官发育和成熟。这是一种安全、非遗传、生物相容且无破坏性的技术，能够在数天至数周内有效调控神经活动。该技术为理解阿尔茨海默病等神经退行性疾病如何破坏大脑回路提供了新视角，还能实现类器官对机器人设备的实时控制。相关研究成果发表于新一期《自然·通讯》杂志。
该技术能够在不改变细胞遗传密码的前提下，显著加快大脑类器官的成熟过程，从而为神经系统疾病的研究、脑机接口开发以及活体神经组织与技术系统的融合开辟全新路径。大脑类器官在研究神经系统发育和疾病机制方面具有重要价值。然而，这种类器官通常成熟缓慢。以往的神经刺激手段要么依赖基因改造，要么使用直流电刺激，而后者往往会对脆弱的神经元造成损伤。
GraMOS技术巧妙利用了石墨烯独特的光电特性，将光信号转化为温和的电刺激，从而促进神经元之间的连接与信息交流。这种方式模拟了真实大脑在自然环境中接收到的输入信号，能够在不使用侵入性手段的情况下推动神经网络的发育。研究显示，定期应用GraMOS可促使大脑类器官形成更牢固的神经连接、更有序的神经网络以及更高效的通信能力，这一效果在阿尔茨海默病患者来源的类器官模型中同样显著。这不仅有望缩短药物筛选和测试的时间周期，也对揭示神经退行性疾病的奥秘至关重要。
此外，在一项引人注目的概念验证实验中，团队将连接石墨烯的大脑类器官整合到一个配备环境传感器的机器人系统中。当机器人探测到前方障碍物时，会自动发送光信号刺激类器官，类器官随即产生特定的神经活动模式，触发机器人改变行进路线，整个感知—反应循环在短短50毫秒内完成。这一成果预示着未来可能出现的神经生物混合系统，活体神经组织将与机器人协同工作。
这项研究标志着石墨烯在神经科学、纳米技术和神经工程领域的应用取得重要突破，有望发展为研究神经退行性疾病和发育性脑病的强大平台，还可拓展至组织工程领域。
【总编辑圈点】
GraMOS有两大应用：首先，它能加速神经系统成熟，人们得以在更具生理相关性的模型中更快地观察疾病的发展过程；其次，与石墨烯界面结合的大脑类器官能够对外界环境作出响应，这种可塑性在AI领域展现出巨大潜力。可以说，石墨烯的多功能性与大脑类器官生物学特性的结合，正在重新定义神经科学的边界。这种融合不仅有助于深入理解大脑的工作机制，更可能催生全新的技术范式，推动从基础研究到AI和医疗工程的广泛变革。
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