Neuroinženjering

Neuronski inženjering (takođe poznat kao neuroinženjering) je disciplina u biomedicinskom inženjeringu koja koristi inženjerske tehnike da razume, popravi, zameni, poboljša, ili na drugi način iskoristi osobine nervnih sistema. Neuroinženjeri su jedinstveno kvalifikovani da reše probleme dizajna na interfejsu života nervnog tkiva i neživih konstrukcija.

Pregled

Oblast neuroinženjeringa oslanja se na polje računarske neuronauke, eksperimentalne neurologije, kliničke neurologije, elektrotehnike i obradu signala življenja nervnog tkiva, a obuhvata elemente iz robotike, kibernetike, računarskog inženjeringa, inženjeringa nervnog tkiva, nauke o materijalima, i nanotehnologije.

Istaknuti ciljevi u oblasti uključuju obnovu i povećanje ljudske funkcije preko direktne interakcije između nervnog sistema i veštačkih uređaja.

Mnoga trenutna istraživanja su fokusirana na razumevanje kodiranja i obradu podataka u senzornim i motornim sistemima, kvantifikovanje kako se obrada menja u patološko stanje i kako se može manipulisati kroz interakciju sa veštačkim uređajima, uključujući mozak-kompjuterskih interfejsa i neuroprosthetics.

Druga istraživanja se više fokusiraju na istragu eksperimentisanja, uključujući i upotrebu nervnih implanta u vezi sa spoljnom tehnologijom.

Neurohidrodinamika je oblast neuronskog inženjeringa koji se fokusira na hidrodinamiku nervnog sistema.

Istorija

Pošto je neuronski inženjering relativno nova oblast, stručne informacije i istraživanja su relativno ograničeni, mada se to brzo menja. Prvi časopisi specifično posvećeni neuronskom inženjeringu, The Journal of Neural Engineering i The Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation su se pojavili 2004. godine na Međunarodnoj konferenciji o neuronskom inženjeringu u organizaciji IEEE od 2003. godine, od 29. aprila do 2. maja 2009. godine u Antaliji, Turska 4. Konferencija o neuroinženjeringu, 5. Međunarodna konferencija o EMBS, IEEE neuroinženjering u aprilu / maju 2011. godine u Kankunu, Meksiko, i 6. konferencija u San Dijegu, Kalifornija u novembru 2013. godine. 7. Konferencija je održana u aprilu 2015. godine u Monpeljeu.

Osnove

Osnove neuronskog inženjeringa uključuju odnos neurona, neuronske mreže i funkcionisanje nervnog sistema za kvantitativno određene modele da pomognu razvoju uređaja koji mogu da tumače i kontrolišu signale i proizvode smislene odgovore.

Neuronauka

Poruke koje telo koristi da utiče na misli, čula, pokrete i opstanak su u režiji nervnih impulsa koji se prenose preko moždanog tkiva i na ostatak tela. Neuroni su osnovna funkcionalna jedinica nervnog sistema i oni su visokospecijalizovane ćelije koje su sposobne na upućivanje ovih signala koji imaju funkcije visokog i niskog nivoa potrebnog za opstanak i kvalitet života. Neuroni imaju posebne elektro-hemijske osobine koje im omogućavaju da obrade informacije i onda prenose te informacije drugim ćelijama. Neuronske aktivnosti zavise od potencijala nervne membrane i promena koje se dešavaju unutar i preko nje. Stalni napon, poznat kao potencijal membrane, obično održava određene koncentracije određenih jona širom neuronske membrane. Poremećaji ili varijacije u ovom naponu stvaraju neravnotežu, ili polarizaciju, preko membrane. Depolarizovana membrana svoj pragovni potencijal generiše akcionim potencijalom, koji je glavni izvor prenosa signala, poznat kao neurotransmisiju nervnog sistema. Rezultat akcionog potencijala u kaskadi fluksa jona i preko jedne aksonalne membrane je stvaranje efikasnog napona "električnim signalom" koji se može prenositi dalje električnom promenom u druge ćelije. Signali mogu biti generisani od strane električnog, hemijskog, magnetnog, optičkog i drugih oblika stimulansa koji utiču na tok punjenja, i na taj način naponski nivoi prelaze neuronske membrane (He 2005).

Inženjerstvo

Inženjeri primenjuju kvantitativne alate koji se mogu koristiti za razumevanje i interakciju sa kompleksnim nervnim sistemima. Metode učenja i stvaranja hemijskih, električnih, magnetnih, i optičkih signala koji su odgovorni za potencijal vanćelijskih polja i sinaptičke transmisije u nervnim istraživačima pomoću tkiva u modulaciji neuronske aktivnosti sistema (Babb et al. 2008). Da bi razumeli svojstva neuronske aktivnosti sistema, inženjeri koriste tehnike obrade signala i računarsko modeliranje (Eliasmith & Anderson 2003). Za obradu ovih signala, neuronski inženjeri moraju da prevedu napon preko nervnih membrana u odgovarajuću šifru, proces poznat kao neurokodiranje. Neurokodiranje koristi studije o tome kako mozak kodira jednostavne komande u obliku centralnih patern generatora (CPG), kretanja vektora, cerebelarnog unutrašnjeg modela, i somatotopičke mape da shvate kretanje i senzorne pojava. Dekodiranje ovih signala u oblasti neuronauka je proces kojim neuroni razumeju napone koji se prenose na njih. Transformacije uključuju mehanizme koji signale određene forme tumače i onda prevededu u drugi oblik. Inženjeri gledaju matematički model ovih transformacija (Eliasmith & Anderson 2003). Postoji niz metoda koji se koristi za registrovanje tih naponskih signala. Oni mogu biti unutarćelijski ili vanćelijski. Vanćelijske metode uključuju jedinične snimke na terenu vanćelijskog potencijala i amperometra; odnedavno, multielektrodni nizovi se koriste za snimanje i mimiku signala.

Obim

Neuromehanika

Neuromehanika ​​je spajanje neurobiologije, biomehanike, senzacije i percepcije, i robotike (Edvards 2010). Istraživači koriste napredne tehnike i modele za proučavanje mehaničkih svojstava nervnih tkiva i njihove efekte na sposobnost tkiva "da izdrže i generišu snagu i pokrete, kao i njihovu ranjivost na traumatično učitavanje (Laplaca & Prado 2010). Ova oblast istraživanja se fokusira na prevođenje transformacije informacija među neuromišićnim i skeletnim sistemima za razvoj funkcija i regulisanje pravila koja se odnose na rad i organizaciju ovih sistema (Nishikawa 2007). Neuromehaniku ​​mogu simulirati povezivanjem računarskih modela neuronskih kola na modelima tela životinja koje se nalaze u virtuelnim fizičkim svetovima (Edvards 2010). Eksperimentalna analiza biomehanike uključujući kinematiku i dinamiku kretanja, procese i obrasce motora i čulne povratne informacije tokom procesa kretanja i kola i sinaptičke organizacije mozga odgovornog za kontrolu motora se sve trenutno istražuje da bi se razumela kompleksnost kretanja životinja. Laboratorija Dr. Michelle LaPlaca u Džordžijskom institutu za tehnologiju učestvuje u studiji mehaničke deonice kultura ćelija, smicanja deformacije planarnih kultura ćelija, i smicanje deformacije 3D ćelija koje sadrže matrice. Razumevanje ovih procesa je praćeno razvojem funkcionisanja modela koji mogu da karakterišu ove sisteme pod zatvorenim uslovima petlje sa posebno definisanim parametrima. Studija neuromehanike ​​ima za cilj poboljšanje tretmana za fiziološke zdravstvene probleme koji uključuju optimizaciju dizajna proteza, obnove kretanje posle povrede, i projektovanje i upravljanje mobilnih robota. Proučavajući strukture u 3D hidrogelovima, istraživači mogu identifikovati mehanička svojstva novih modela nervnih ćelija. Na primer, LaPlaca je razvio novi model koji pokazuje da naprezanje može igrati ulogu u ćelijskoj kulturi (LaPlaca 2005.)

Neuromodulacija

Neuromodulacija ima za cilj da leči bolesti ili povrede upotrebom medicinskih tehnoloških uređaja koji bi unapredili ili potiskivali aktivnost nervnog sistema sa isporukom farmaceutskih sredstava, električnih signala, ili drugih oblika energije koji podstiču da se ponovo uspostavi ravnoteža u umanjenim regionima mozga. Istraživači u ovoj oblasti suočavaju se sa izazovom povezivanja napretka u razumevanju nervnih signala dostignuća u tehnologijama isporuke i analize ovih signale sa povećanom osetljivošću, biokompatibilnosti i održivosti u zatvorenim petljama u mozgu. (Potter 2012). Neuromodulacioni uređaji mogu ispraviti disfunkciju nervnog sistema vezanu za Parkinsonovu bolest, distoniju, tremor, hroničan bol, depresiju, i na kraju epilepsija (Potter 2012). Neuromodulacija apeluje kao tretman za različite nedostatke jer se fokusira na lečenje na veoma specifičnim regionima mozga samo u kontrastu sa sistemskim tretmanima koji mogu da imaju neželjene efekte na telu. Neuromodulatorni stimulatori kao što su mikroelektroda nizova mogu stimulisati i funkcije mozga i zapis daljeg poboljšanja i imaju za cilj da postane podesivi i odgovarajući uređaji isporuke za lekove i druge stimulanse (2012a).

Ponovni nervni rast i obnavljanje

Neuroinženjering i rehabilitacija odnosi se na neuronauku i inženjering za istraživanje perifernog i centralnog nervnog sistema i funkciju za pronalaženje rešenja za kliničke probleme nastalih oštećenja mozga ili disfunkcije. Inženjering primenjen na neurodegeneracije fokusira se na inženjering uređaja i materijala koji olakšavaju rast neurona za specifične aplikacije kao što su regeneracija povređenih perifernih nerava, regeneracija kičmene moždine tkiva prilikompovrede kičmene moždine i regeneracija tkiva mrežnjače. Genetski inženjering i inženjering tkiva su oblasti u razvoju za kičmenu moždinu preko čega pomažu pri rešavanju neuroloških problema (Potter 2012, Schmidt & Leach 2003).

Istraživanje i aplikacije

Istraživanje je fokusirano na nervnom inženjeringu koji koristi uređaje za proučavanje kako funkcioniše nervni sistem (Schmidt & Leach 2003).

Neuronska slika

Tehnike Neuroimaginacije se koriste da istraže aktivnosti neuronske mreže, kao i strukturu i funkciju mozga. Neuroimaginacijske tehnologije uključuju funkcionalnu magnetnu rezonancu (fMRI), magnetnu rezonancu (MRI), emisionu pozitronsku tomografiju (PET) i izračunavanje osnog tomografskog skeniranja (CAT). Funkcionalne neuroimaginacijske studije postavljaju pitanje koji delovi mozga obavljaju određene zadatke. fMRI meri hemodinamsku aktivnost koja je tesno povezana sa neuronskom aktivnošću. Ona istražuje mozak preko skenera za određene talasne dužine da se vidi koji deo mozga se aktivira kada radi različite zadatke, prilikom izrade odrećenih zadataka, vidi se koji deo mozga svetli. PET, CT skeneri i elektroencefalografija (EEG) su trenutno poboljšani i koriste se za slične svrhe (Potter 2012).

Neuronske mreže

Naučnici mogu da koriste eksperimentalna zapažanja neuronskih sistema i teorijskih i računarskih modela ovih sistema da stvore neuronske mreže sa nadama modeliranja nervnih sistema kao na realističan moguć način. Neuronske mreže se mogu koristiti za analizu za pomoć dizajniranja daljih neuro tehnoloških uređaja. Naime, istraživači rukuju analitičkim ili konačnim elementima modeliranja kako bi se utvrdile kontrole kretanja nervnog sistema i primene ove tehnike da pomognu pacijentima sa povredama mozga ili poremećaja. Veštačke neuronske mreže mogu biti izgrađen od teorijskih i računarskih modela i sprovode se na računarima sa teoretskim jednačinama uređaja ili eksperimentalnim rezultatima posmatranja ponašanja neuronskih sistema. Modeli mogu predstavljati koncentracije jona dinamike, kanal kinetike, sinaptičke transmisije, jedan neuron računanja, metabolizam kiseonika, ili primenom dinamičke teorije sistema (LaPlaca 2005). Šablon zasnovan na tečnosti koristio je inženjerima 3D neuronske mreže od neurona nosilaca mikronosača niski.

Neuronski interfejsi

Neuronski interfejsi su glavni element koji se koristi za proučavanje nervnih sistema i poboljšanje ili zamenu funkcija neurona sa projektovanim uređajima. Inženjeri su izazov sa razvojem elektroda koje mogu selektivno da se snimaju i od povezanih elektronskih kola da prikupe informacije o aktivnosti nervnog sistema i da stimulišu određene regione nervnog tkiva da obnove funkciju ili osećaj tog tkiva (Cullen 2011). Materijali koji se koriste za ove uređaje moraju da odgovaraju na mehanička svojstva nervnog tkiva u kojima su smešteni i šteta se mora proceniti. Neuronski interfejs uključuje privremenu regeneraciju biomaterijala skela ili hroničnih elektroda i mora se upravljati prema odgovorima tela na strane materijale. Nizovi mikroelektroda koji se mogu koristiti za proučavanje neuronske mreže su nedavno napredovali (Cullen & Pfister 2011). Optički neuronski interfejs uključuje optičke snimke i optičkogenetičku stimulaciju koja čini moždane ćelije osetljivim na svetlost. Fiber optika se može ugraditi u mozgu da podstakne i snimi fotone aktivnosti umesto elektroda. Dva fotona pobude mikroskopija mogu živeti u neuronskoj mreži i komunicirati između neurona (Potter 2012).

Moždani računarski interfejs

Moždani računarski interfejs traži da direktno komunicira sa ljudskim nervnim sistemom praćenja i stimuliše nervne sklopove kao dijagnozu i lečenje unutrašnje neurološke disfunkcije. Duboka stimulacija mozga predstavlja značajan napredak u ovoj oblasti, posebno je efikasna u lečenju poremećaja kretanja, kao što su Parkinsonova bolest sa visokom frekvencijom stimulacije neuralnog tkiva da potisne tremor (Lega 2011).

Mikrosistemi

Neurosnki mikrosistemi mogu se razviti za tumačenje i dostavu električnih, hemijskih, magnetnih i optičkih signala na nervno tkivo. Oni mogu detektovati varijacije u membranskom potencijalu i merenje električne osobine kao što su klasa stanovništva, amplituda, ili stope pomoću elektroda, ili procenu hemijskih koncentracija, fluorescentne intenzitete svetlosti, ili magnetna polja potencijala. Cilj ovih sistema je da isporuči signale koji će uticati neuronski potencijal tkiva i na taj način stimuliše tkivo mozga da izazove željeni odgovor.

Nizovi mikroelektroda

Nizovi mikroelektroda su specifična sredstva koja se koriste da otkriju oštre promene u naponu u vanćelijskim sredinama koje se javljaju iz prostiranja akcionog potencijala. Dr Mark Alen i dr Laplas su mikrofabrikovali 3D elektrode od citokompatibilnog materijala poput SU-8 i SLA polimera koji su doveli do razvoja in vitro i in vivo mikroelektroda sistema sa karakteristikama visoke fleksibilnosti da se minimizira ometanje tkiva.

Neuro proteze

Neuro proteze su uređaji koji mogu da dopune ili zamene nestale funkcije nervnog sistema tako što stimulišu nervni sistem i snimaju svoje aktivnosti. Elektrode koje mere otpuštanja nerava mogu se integrisati sa protetskim uređajima i signal koji obavlja tu funkciju proističe iz prenosnog signala. Senzorne proteze koriste veštačke senzore da zamene nervni impuls koji možda nedostaje iz bioloških izvora (He 2005). Inženjeri koji se bave istraživanjima ovih uređaja se terete za pružanje hronični, sigurnog, veštačkog interfejsa sa nervnim tkivom. Možda najuspešnija ovih čulnih proteza je kohlearni implant koji je obnovio slušne sposobnosti gluvih. Vizuelna proteza za vraćanje vizuelne sposobnosti slepih osoba je i dalje u više osnovnih fazama razvoja. Motor prosthesics su uređaji koji su uključeni sa električnom stimulacijom biološke neuronske mišićnog sistema koji može da zameni mehanizme kontrole mozga ili kičmene moždine. Pametne proteze mogu biti dizajnirane da zamene nedostatak udova pod kontrolom nervnih signala od presađivanja živce od panja jednog amputirane mišića. Elektrode se stavljaju u koži može protumačiti signale, a zatim kontroliše veštačku ud. Ove protetika su bili veoma uspešni. Funkcionalna električna stimulacija (FES) je sistem usmeren na vraćanje procesa motorna kao što su stajanje, hod, i ruke uhvatite (Poteru 2012).

Neurorobotika

Neurorobotika je studija o tome kako nervni sistemi mogu biti otelotvoreni i pokrenuti emulirano u mehaničkim mašinama. Neuro roboti se obično koriste za proučavanje kontrole motora i kretanje, učenje i izbor memorije, kao i sisteme vrednosti i akcioni izbor. Proučavajući neuro robote u realnom okruženju, oni su lakše posmatrani i ocenjeno je da opisuju heurističke funkcije robota u pogledu svojih ugrađenih nervnih sistema i reakcija ovih sistema u svom okruženju (Krihmar 2008). Na primer, koristeći matematički model dinamike, što je već dokazano kao efikasna metoda da se simulira napadima umanjenja kroz pseudospectralni protokol. Računarski model oponaša moždana povezivanja pomoću magnetne rezonance od pacijenta koji boluje od epilepsije. Metod je bio u stanju da generiše stimulanse sposobne da umanje napade.

Regeneracija nervnog tkiva

Regeneracija nervnog tkiva, odnosno neuroregeneracija nastoji da obnovi funkciju onih neurona koji su oštećeni u malim povredama i većim povredama poput onih uzrokovanih traumatskim povredama mozga. Funkcionalno obnavljanje oštećenih nerava uključuje ponovno uspostavljanje kontinuiranog puta za regeneraciju aksona na inervaciji. Istraživači poput dr LaPlaca u Gruzijskom institutu za tehnologiju u potrazi za pomoć u pronalaženju tretmana za popravku i regeneraciju nakon traumatske povrede mozga i kičmene moždine primenom tkiva inženjerskim strategijama. Dr LaPlaca razmatra metode koje kombinuju nervne matične ćelije sa vanćelijskim matričnim proteinima na bazi kostiju za minimalno invazivnu isporuku u nepravilnog oblika lezija koje se formiraju nakon traumatske povrede. Proučavajući nervne matične ćelije i istraživajući alternativne izvore ćelija, inženjering novih biopolimera koji se mogu koristiti na kosturu, a istražuje ćelije ili tkiva rekonstituisane konstrukcije presađivanja u modelima traumatskog mozga i povrede kičmene moždine, ciljevi laboratorije Dr. LaPlaca identifikuju optimalne strategije za nervne regeneracije posle povrede.

Trenutni pristup kliničkom lečenju

Od kraja do kraja hirurški konac oštećenih nervnih krajeva može popraviti male praznine sa autolognim nervnim kalemovima. Za veće povrede, jedan autologni neravni kalem koji je bere sa drugog dela u organizmu može da se koristi, mada ovaj proces je dugotrajan, skup i zahteva dve operacije (Schmidt & Leach 2003). Klinički tretman za CNS je minimalno na raspolaganju i fokusira se uglavnom na smanjenje kolateralne štete prouzrokovane od povrede ili upale kostiju koje se nalaze u blizini. Nakon otoka okolna povreda se smanjuje, pacijenti prolaze kroz rehabilitaciju, tako da preostali nervi mogu biti osposobljeni da nadoknade nedostatak nervne funkcije u oštećenim živcima. Bez dorade trenutno postoji opcija da se obnovi nervna funkcijuaCNS nerava koji su oštećeni (Schmidt & Leach 2003).

Inženjerske strategije za popravku

Inženjerske strategije za popravku oštećenja kičmene moždine se fokusiraju na stvaranje prijateljsko gokruženja za nervnu regeneracije. Samo PNS oštećenje nerava je do sada bilo klinički moguće, ali napredak u istraživanju genetskih tehnika i biomaterijala pokazali su potencijal za SC nerve da se regenerišu u dozvoljenim sredinama.

Kalemovi

Prednosti autolognih kalemova tkiva su jer dolaze od prirodnih materijala koji imaju veliku biokompatibilnost pružajući strukturnu podršku nerava koji podstiču ćelijsko trenje i migraciju (Šmit i Lič 2003). Neautologna tkiva, unutarćelijskog kalema, i vanćelijske matrice na bazi materijala su opcije koje mogu da obezbede nervnu regeneraciju. Neki dolaze iz alogenih ili ksenogenih tkiva koja moraju biti kombinovana sa imunosupresantima dok drugi uključuju submukozu tankog creva i amniotsko presađivanje tkiva (Šmit i Lič 2003). Sintetički materijali su atraktivne opcije jer njihove fizičke i hemijske osobine mogu se obično kontrolisati. Izazov koji ostaje sa sintetičkim materijalima je Biokompatibilnost (Šmit i Lič 2003). Metilcelulozni konstruktori pokazali su se kao biokompatibilna opcija (Tate 2001.). AksoGen koristi mobilni kalem tehnologije Avans da imitira ljudski nerv. Pokazalo se da se postiže oporavak u 87 procenata pacijenata sa povredama perifernih nerava (2012b).

Veštačka nervna cev

Nervni vodni kanali, veštačke nervne cevi su inovativne strategije koje se fokusiraju na većim nedostacima koji obezbeđuju kanal za klijanje aksona i upućuju na rast, a smanjuje se rast ožiljka. Nervni vodni kanali moraju biti oblikovati u kanal sa željenim dimenzijama, sterilizovani i laki za rukovanje i ušivanje (Šmit i Lič 2003). Oni degradiraju tokom vremena sa regeneracijom nerva, savitljivi su, polupropusni, održavaju svoj oblik, i imaju glatki unutrašnji zid koji imitira pravi nerv (Šmit i Lič 2003).

Biomolekularne terapije

Visoko kontrolisani sistemi isporuke su potrebni da promovišu nervnu regeneraciju. Neurotrofne faktore mogu uticati razvoj, preživljavanje, izdanak i grananje. Neurotrofini uključuju nervni faktor rasta (NGF), derivirani moždani neurotrofni faktor (BDNF), neurotrofin-3 (NT-3) i neurotrofin-4/5(NT-3). Drugi faktori su cilijarni neurotrofni faktor (CNTF), glijalni ćelijska factor line-izveden rasta (GDNF) i kiseli i osnovno faktor rasta fibroblasta (aFGF, bFGF) koji promovišu niz neuralnih odgovora (Schmidt & Leach 2003) Za fibronektin je takođe bilo pokazano da podrži nerava regeneraciju sledeće TBI kod pacova (Tate 2002). Druge terapije tražite u regeneraciji nerava od regeneracijski povezanih gena (krpama), komponentama neuronskih citoskeleta i anti apoptotičnih faktora. Rags uključuju GAP-43 i Cap-23, adhezioni molekuli kao što su L1 porodice, NCAM i N-kadherin (Schmidt & Leach 2003). Takođe postoji potencijal za blokiranje inhibitornih biomolekula u CNS zbog glijalnih ožiljaka. Neki trenutno je studirao su tretmani sa chondroitinase ABC i blokiranje NgR, ADP-riboza (Schmidt & Leach 2003).

Tehnike isporuke

Uređaji isporuke moraju biti biokompatibilni i stabilni. Neki primeri uključuju osmotske pumpe, silikonske rezervoare za polimerne matrice i mikrosfere. Gensku terapiju tehnike su takođe proučavali da pruže dugoročno proizvodnju faktora rasta i može biti isporučen sa virusnim ili ne-virusnim vektorima, kao što je lipopleks. Ćelije su takođe efikasna dostavna vozila za ECM komponente, neurotrofne faktore i molekule ćelijske adhezije. Olfaktorne enshiting ćelije (OECs) i matične ćelije, kao i genetski modifikovane ćelije se koriste kao transplantacija da podrže nervnu regeneraciju (LaPlaca 2005, Schmidt & Leach 2003, Tate 2002).

Napredne terapije

Napredna terapije kombinuje složena navođenja kanala i više stimulanse koji se fokusiraju na unutrašnje strukture koje imitiraju nervnu arhitekturu koja sadrži unutrašnje matrice uzdužno usklađenih vlakana ili kanala. Izrada ovih struktura može da koristi brojne tehnologije: magnetičko poravnanje polimernih vlakana, brizganje, razdvajanje faza, slobodne forme fabrikovanja, i mlazno polimerno štampanje (Schmidt & Leach 2003).

Neuronsko unapređenje

Povećanje ljudskih nervnih sistema, ili ljudsko unapređenje koristeći tehniku inženjerstva je jedna neizbežna primena neuronskog inženjeringa za koju se veruje da će se razviti u narednih nekoliko decenija. Duboka stimulacija mozga već je pokazano da poboljšava povraćaj memorije kao što je navedeno od pacijenata koji trenutno koriste ovaj tretman za neurološke poremećaje. Tehnike stimulacije mozga su postulat da biste mogli da izvajate emocije i ličnosti, kao i da poboljšate motivaciju, smanjite inhibicije, itd. na zahtev pojedinca. Etička pitanja sa ovom vrstom ljudskog uvećanja su novi skup pitanja sa kojim neuronski inženjeri moraju da se bore kako bi se razvijale ove studije (Potter 2012).

Vidi još

• Sučelje mozak-računar
• Mozak čitanja
• Kibernetika
• Neuroprostetika
• Neuronska bezbednost
• Senzorna zamena
• Simulacija realnosti
• Protetska neuronska memorija

Literatura

• 2012a. About Neuromodulation. International Neuromodulation Society
• 2012b. Avance Nerve Graft Clinical Results Published. Business Wire
• Babb TG, Wyrick BL, DeLorey DS, Chase PJ, Feng MY. 2008. Fat distribution and end-expiratory lung volume in lean and obese men and women. Chest 134: 704-11
• Cullen DK, Pfister B. 2011. State of the art and future challenges in neural engineering: neural interfaces: foreword / editors' commentary (volume 1). Crit Rev Biomed Eng 39: 1-3
• Cullen DK, Wolf JA, Vernekar VN, Vukasinovic J, LaPlaca MC. 2011. Neural tissue engineering and biohybridized microsystems for neurobiological investigation in vitro (Part 1). Crit Rev Biomed Eng 39: 201-40
• Durand DM. 2007. Neural engineering—a new discipline for analyzing and interacting with the nervous system. Methods Inf Med 46: 142-6
• Edwards DH. 2010. Neuromechanical simulation. Front Behav Neurosci 4
• Eliasmith C, Anderson CH. 2003. Neural engineering : computation, representation, and dynamics in neurobiological systems. Cambridge, Mass.: MIT Press. xii, 356 pp.
• He B. 2005. Neural engineering. New York: Kluwer Academic/Plenum. xv, 488 pp.
• Irons HR, Cullen DK, Shapiro NP, Lambert NA, Lee RH, Laplaca MC. 2008. Three-dimensional neural constructs: a novel platform for neurophysiological investigation. J Neural Eng 5: 333-41
• Krichmar J. 2008. Neurorobotics. Scholarpedia 3: 1365
• LaPlaca MC, Cullen DK, McLoughlin JJ, Cargill RS, 2nd. 2005. High rate shear strain of three-dimensional neural cell cultures: a new in vitro traumatic brain injury model. J Biomech 38: 1093-105
• Laplaca MC, Prado GR. 2010. Neural mechanobiology and neuronal vulnerability to traumatic loading. J Biomech 43: 71-8
• Lega BC, Serruya MD, Zaghloul KA. 2011. Brain-machine interfaces: electrophysiological challenges and limitations. Crit Rev Biomed Eng 39: 5-28
• Nishikawa K, Biewener AA, Aerts P, Ahn AN, Chiel HJ, 2007. Neuromechanics: an integrative approach for understanding motor control. Integr Comp Biol 47: 16-54
• Potter S. 2012. NeuroEngineering: Neuroscience - Applied. In TEDxGeorgiaTech: TEDx
• Schmidt CE, Leach JB. 2003. Neural tissue engineering: strategies for repair and regeneration. Annu Rev Biomed Eng 5: 293-347
• Tate MC, Shear DA, Hoffman SW, Stein DG, Archer DR, LaPlaca MC. 2002. Fibronectin promotes survival and migration of primary neural stem cells transplanted into the traumatically injured mouse brain. Cell Transplant 11: 283-95
• Tate MC, Shear DA, Hoffman SW, Stein DG, LaPlaca MC. 2001. Biocompatibility of methylcellulose-based constructs designed for intracerebral gelation following experimental traumatic brain injury. Biomaterials 22: 1113-23
• Neuroengineering . 2007. ISBN 978-0-8493-8174-4.
• Neural Engineering (Bioelectric Engineering) . 2005. ISBN 978-0-306-48609-8.
• Operative Neuromodulation: Volume 1: Functional Neuroprosthetic Surgery. An Introduction . 2007. ISBN 978-3-211-33078-4.
• Deep Brain Stimulation for Parkinson's Disease . 2007. ISBN 978-0-8493-7019-9.
• Handbook of Stereotactic and Functional Neurosurgery . 2003. ISBN 978-0-8247-0720-0.
• Neural Prostheses: Fundamental Studies . 1990. ISBN 978-0-13-615444-0.
• IEEE Handbook of Neural Engineering . 2007. ISBN 978-0-470-05669-1.
• Foundations on Cellular Neurophysiology . 1995. ISBN 978-0-262-10053-3.
• Taylor, P. N., Thomas, J., Sinha, N., Dauwels, J., Kaiser, M., Thesen, T., & Ruths, J. (2015). Optimal control based seizure abatement using patient derived connectivity. Frontiers in Neuroscience, 9, 202.

Spoljašnje veze

• IEEE Transactions on Biomedical Engineering
• IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering
• The Journal of Neural Engineering
• JNER Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation
• Journal of Neurophysiology Arhivirano na sajtu Wayback Machine (23. novembar 2017)