南开大学徐文涛团队《ACS Nano》：高强度神经肌肉系统

脊髓损伤、末梢神经损伤、肌肉萎缩症、帕金森、亨廷顿舞蹈症等神经损伤类疾病目前尚未得到有效的解决，具体归因于人工神经肌肉系统尚未满足人体活动的复杂性。

当前人工神经肌肉机械手的肌腱材料通常由电活性聚合物组成，其强度和输出应力限制在3 MPa，远低于每日所需的强度。这一限制决定了当前系统只能完成简单的弯曲致动，但不能与其他部件（如人工骨）合作完成更高级的运动模式，因此不能满足复杂的神经形态操纵的要求。压电陶瓷和介电弹性体等软致动材料可以承受高应力，但它们具有50–800 V的极高工作电压，这不利于未来生物集成系统的安全。形状记忆合金具有100MPa的应力输出、高能量密度和低工作电压的特性，以满足人工神经肌肉系统的基本要求。然而，它们在复杂神经肌肉系统中的应用仍然具有挑战性。、

南开大学徐文涛团队通过改变平行通道人工突触（PCAS）中电荷载流子的极性，使反射模式可以立即切换；这种能力可以模拟不同神经递质的多重神经传递，形成谷氨酰胺(Glu)诱导的短期可塑性和乙酰胆碱(Ach)诱导的长期可塑性。通过使用人工传出神经形成神经肌肉系统来成功控制高强度人工肌肉纤维，该神经肌肉系统可以同时实现弯曲和力，并且所有这些方面都远远超过当前可用的神经肌肉系统。此外，该研究的人工传出神经的特殊四象限信息处理机制允许复杂的应用扩展，即声源的相对位置跟踪、快速信息处理和长期记忆之间的即时可切换学习模式以及高精度模式认知。相关论文以：“A High-Strength Neuromuscular System That Implements Reflexes as Controlled by a Multiquadrant Artificial Efferent Nerve“为题，于2022年11月1日发表在《ACS Nano》上，第一作者为Yao Ni。

在生物神经肌肉系统中，传入神经将各种外部刺激转化为神经冲动。神经中枢处理信息，然后通过传出神经将控制指令传输到末端效应器。大脑皮层的高级神经中枢和脊髓的低级神经中枢都以反射的方式调节身体。皮层控制执行条件反应的效应器；脊髓控制执行无条件反射的效应器（图1a）。这两种反应的协调使生物体能够并行地执行多种行动，以应对复杂的环境。PCAS由离子凝胶、两个金属接触垫和SiO2衬底上的氧化铟锌/聚（甲基丙烯酸甲酯）/2,7-二辛基[1]苯并噻吩并[3,2-b][1]苯并硫吩（IZO/PMMA/C8BTBT）无机-有机混合层组成。突触前尖峰驱动离子凝胶中的离子迁移，以复制突触间隙中神经递质释放的过程，而活性层周围离子的积累导致电荷载流子（IZO：电子；C8BTBT：空穴）的空间密度增加，形成突触后电流（PSC）。使用利用自发相分离的溶液工艺制造多层膜。薄膜具有垂直分层结构，具有C8BTBT上层、PMMA中间层和IZO下层（图1c）。

图1.设计方法。（a） 生物神经肌肉系统的示意图，该系统使用传入和传出神经将神经中枢处理单元与运动神经元耦合，将多刺激从受体传递到效应器。（b） 生物突触和PCAS的示意图，PCAS具有两个独立的通道，用于传输不同的神经递质（即ACh、Glu）。

该研究设计了一个人工神经肌肉系统，以复制不同外部信息的实时感知和处理，并以条件反射和非条件反射进行响应（图3a）。在人工传出神经的双通道中，IZO电子对应于大脑皮层中的Glu并传递长期命令，而C8BTBT空穴对应于脊髓中的Ach并传递短期（瞬时）命令。信号处理模块将电子或空穴控制的PSC转换为不同的控制指令。

差示扫描量热法（DSC）显示了一个加热-冷却循环，在该循环中，人造肌肉经历了从马氏体到奥氏体，然后再回到马氏体的部分相变（图3b）。同时使用红外热成像仪测量了整个变形过程中人造肌肉的温度变化（图3c）。还测量了不同激活电流下人工关节阻断力的变化（图3d）。在该神经肌肉系统中，在<2A的安全脉冲电流下，人工关节的操作获得了73°的最大曲率。图3f演示了3D打印人形操纵器的机械结构：可调节的马氏体-奥氏体相变速度和人工肌肉的收缩可用于控制人形操纵杆完成各种动作，例如松开和保持（图3g）。我们进一步演示了一个过程，其中人形机械手通过调节人工肌肉纤维的收缩来抓取一包巧克力；这种人工神经肌肉系统可以同时实现弯曲和输出力。将人工肌肉的性能与最先进的人工神经肌肉系统中使用的性能进行比较（图3h）。这一结果表明，该研究人工神经肌肉系统有潜力模拟生物肌肉的复杂动作，其中可以执行瞬时和持续的可切换反应。

图3.人工神经肌肉系统。（a） 人工神经肌肉系统的示意图。（b） 人工肌肉纤维的一般相变温度图。（c） 施加电流时和移除电流后人工肌肉的温度变化（左）；施加电流时和去除电流后人造肌肉的红外热图像（右）。（d） 测量阻挡力的实验装置示意图（左）；当人工关节被不同的脉冲电流触发时，阻挡力作为时间的函数（右）。（e） 在恒定的电触发下，人工关节的曲率和人工肌肉的输出力。（f） 带有人工肌肉的人形机械手示意图。（g） 人形操纵器处于两种状态。（h） 这里获得的曲率和力与先前报道的人工神经肌肉系统的比较。图中显示了一个人形机械手抓着一包巧克力。

总结：该研究展示了一个具有多种反应机制的神经整合肌肉系统。核心突触单元模拟两种兴奋性神经递质之间的竞争。外部环境的调节在空穴和电子之间切换主要电荷载流子特性：电子主导的LTP、空穴主导的STP以及电子和空穴主导之间的过渡。多种行为调节模式支持多声源跟踪、多模式研究的混合策略和高效模式识别。然后制作了一个神经整合的肌肉系统，以模拟对环境刺激做出反应的行为，并产生显示条件反射和非条件反射的人工传出神经；这是一种受突触启发的电子设备，可以同时实现弯曲和力，在这两方面都远远超过目前可用的人工神经肌肉系统。这项工作可能会指导下一代人工智能在认知、听觉、记忆和运动神经信息处理方面的发展。

来源：高分子科学前沿

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