構成的に配置した最小数の神経細胞ネットワークによる論理演算処理解析

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脳型コンピューティング技術は１）無保守で数十年に及ぶ安定した記憶・認知・判断力の維持、２）損傷時の自己修復、３）低消費エネルギー・耐電磁パルス（EMP）、４）創発などの能力を有する次世代コンピューティング実現の可能性を秘めている。さらに記憶障害や思考の機構の解明などの医療への貢献だけでなく、神経細胞ネットワークの持つ「メンテナンスフリー」「自己修復能力」「低消費エネルギー」「創発機能」などを有する生命システムの理解にもつながると考えられる。現在、神経細胞からのアプローチは海馬細胞・組織を中心とした「記憶」機構の解明に留まっており、神経細胞ネットワークを自在に構築した人工神経細胞ネットワーク演算回路の基礎的な原理検証には未だ世界のどこも成功していないのが現状である。本研究は、微小多電極基板上に神経細胞ネットワークを構築し、各神経細胞と電気的なシグナルの授受を可能にするオンチップ神経ネットワークプラットホームの開発を推進し、将来のシリコン系電子回路と神経細胞ネットワークが融合した新たなバイオコンピューティング系を実現する基盤技術の開発を目指すものである。初年度となる今年度は第１段階として、①アガロース立体構造を用いた神経細胞ネットワークの構築技術、②神経突起の軸索分化技術と追加微細加工による軸索と樹状突起の一方向制御結合技術の開発を行い、次に述べる成果を得ることができた。①ネットワークの構築技術では、アガロース構造の最適な組成を見出し、交差する微細通路中で２次元に交差する２つの神経突起が互いに独立して配置できることを明らかにした。②神経突起の軸索分化技術も、神経細胞から伸長して最初に100um以上の長さに達した神経突起が軸索に分化することを明らかにし、アガロース追加微細加工を組み合わせて２つの神経細胞から分化伸長した軸索・樹状突起を方向制御して結合することに成功した。