北京大学深圳研究生院&深圳技术大学ACS AMI:基于生物相容性季铵化壳聚糖的多端子神经形态生物器件:仿生突触整合与视觉神经处理系统
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大数据时代的到来，伴随人工智能和物联网等新技术的爆发式增长，对数据处理能力提出了指数级攀升的需求。然而，传统基于互补金属氧化物半导体（CMOS）技术的晶体管尺寸持续微缩正逐渐逼近其物理极限，性能提升日益困难。更为关键的是，受限于经典的冯·诺依曼架构，中央处理器与存储单元之间的频繁数据交换导致严重的延迟和能耗问题，已成为制约计算速度和能效进一步提升的核心瓶颈。面对未来发展的迫切需求，亟需创建兼具高能效与高性能的新型计算系统。与此形成鲜明对比的是，人类大脑由约10^11个神经元通过约10^15个突触互联而成，却能以低于20瓦的惊人低功耗执行高效高速的运算，其卓越的能效远超传统计算系统。受大脑启发的神经形态生物电子学，致力于模仿生物机制，为脑科学研究提供新途径并革新数据处理方法，被视为后摩尔时代极具潜力的发展方向。
北京大学深圳研究生院Kuan-Chang Chang & 深圳技术大学Lei Li等人开发了一种完全生物相容的多端子神经形态生物器件，采用脱细胞真皮基质（ADM）作为生物相容衬底，聚乳酸（PLA）作为绝缘层，季铵化壳聚糖（QCS）作为功能层，金（Au）作为电极，从根本上消除了生物排异风险。该生物器件在超低电压（≤5 mV）下运行，成功模拟了复杂的神经动力学空间整合过程，超越了传统两端设计，并实现了光适应条件下视觉神经处理系统的仿真。研究还探讨了不同的视觉感受野特性。这篇工作为实现高性能、低功耗的生物混合计算系统及进一步的功能仿生提供了一条可行策略。该文章以“A Multiterminal Neuromorphic Biodevice Based on Biocompatible Quaternized Chitosan by Biomimicking Synaptic Integration and the Visual Nervous Processor System”为题发表在著名国际期刊ACS Applied Materials & Interfaces上。
图1-多端子神经形态生物器件的制备与结构表征：图1全面展示了基于生物相容材料的多端子神经形态生物器件的设计理念、制备流程与材料特性。图1a巧妙地将器件结构与复杂的生物神经网络相对应：T1、T2、T3端子模拟不同神经元的突触前膜，负责传递刺激信号；T4端子作为突触后膜测试点，接收并整合信号。这种多端子构型突破了传统两端器件仅能模拟单一突触行为的局限，为研究神经元间的复杂交互关系提供了硬件基础。图1b-e详细呈现了器件的分层制备过程：首先采用超临界二氧化碳（SCCO2）技术处理猪皮来源的脱细胞真皮基质（ADM）作为衬底，扫描电镜图像展示了脱细胞组织的微观形貌，证明细胞成分被有效去除而保留了天然基质结构；随后在ADM上涂覆聚乳酸（PLA）绝缘层，实物照片显示其均匀覆盖；接着通过磁控溅射图案化金（Au）电极，形成十字交叉的多端子布局；最后滴涂季铵化壳聚糖（QCS）溶液并干燥，图中精确标注了电极间距（300 μm）、T形横杆长度（500 μm）等关键尺寸参数。图1f展示了QCS溶液及其化学结构式，季铵盐基团的引入赋予其抗菌性能和正电特性。图1g的傅里叶变换红外光谱（FTIR）确认了QCS的特征官能团。这种全生物基材料体系的选择，从衬底到功能层再到电极，实现了真正的完全生物相容性，为后续体内应用奠定了安全基础。
图2-两端测试下的生物突触行为模拟：图2系统展示了在多端子器件中选择T1和T4端子进行两端测试时，所模拟的丰富突触可塑性行为。图2a呈现了T1端在±10 mV至±50 mV扫描电压下的连续响应电流，展现出典型的滞回特性，表明器件具有离子迁移介导的记忆效应，这是模拟突触权值可调性的物理基础。图2b展示了突触振幅依赖性可塑性（SADP）：当T1端脉冲幅度从1 mV增至5 mV（脉宽500 ms，间隔100 ms），T4端的兴奋性突触后电流（EPSC）幅值相应增强，体现了突触传递效率随刺激强度调制的特性。图2c提取了突触速率依赖性可塑性（SRDP）的数据点，随着脉冲间隔从500 ms缩短至100 ms，第1至第10个脉冲诱发的电流累积效应显著增强，短间隔下更明显的电流积累验证了器件对动态频率调节的有效模拟。图2d则展示了突触持续时间依赖性可塑性（SDDP），脉冲宽度从100 ms扩展至500 ms时，突触响应强度同步增加。图2e的双脉冲易化（PPF）和双脉冲抑制（PPD）实验显示，随着脉冲间隔增大，突触权值变化量（ΔW）逐渐减弱，蓝色（正脉冲）和红色（负脉冲）曲线均符合生物突触的时间依赖特性，短间隔诱发更强可塑性。图2f的脉冲时序依赖性可塑性（STDP）测试更为关键：当突触后脉冲发生在突触前脉冲之后（Δt < 0），突触权值增强（ΔW > 0）；反之当突触后脉冲先于突触前脉冲（Δt > 0），突触权值减弱（ΔW < 0）。这种不对称的学习规则是生物系统实现联想记忆和时序信息处理的核心机制。这些结果共同证明，该生物器件能以极低电压（mV级）精确复现多种突触可塑性，为构建神经形态计算系统提供了丰富的动力学基础。
图3-三端测试下的突触空间整合效应：图3将研究维度从两端拓展至三端，深入探究了多输入协同作用下突触的空间整合机制，这是模拟真实神经网络信息处理的关键一步。图3a示意了三端测试的配置：T1端施加脉冲序列作为主输入，T2端施加不同幅值的直流偏压作为调控信号，T4端测量输出电流。图3b展示了当T2端电压从0 mV向正方向增加至4 mV时，T4端输出脉冲的整合电流幅值逐渐增大，归一化权值变化呈单调上升趋势。值得注意的是，这种增强并非简单的数值叠加，而是表现出非线性的物理叠加效应，体现在响应曲线的形态变化和三维响应曲面的复杂分布上，更接近生物神经元对多路兴奋性输入的整合特征。图3c呈现了更具洞察力的现象：当T2端施加负向直流电压从0 mV降至-4 mV时，T4端响应波形经历了从正常激发→逐渐衰减→静息状态→反向抑制的连续三阶段转变。在-3 mV时，器件处于临界点，虽接收T1脉冲输入但无有效兴奋输出，模拟了神经突触的静息电位状态；当电压进一步降至-4 mV，权值变化极性反转，整体波形负偏，表现为增强的抑制性电流输出。这种从兴奋到静息再到抑制的连续调控，真实复现了生物突触中抑制性输入对兴奋性输入的调节作用——抑制性输入并非简单抵消兴奋信号，而是通过动态计算决定神经元是否产生动作电位。图S4的补充数据进一步验证了这一连续三阶段响应过程的普适性。这些结果深刻揭示了突触整合的本质：它是多个输入信号的动态博弈过程，输出结果取决于兴奋与抑制输入的相对强度、时空分布以及神经元自身的状态，而非简单的算术求和。
图4-多端子测试下的协同突触整合：图4将研究推进至更复杂的四端配置，深入探究了多路调控信号协同作用下的突触整合行为，更真实地反映了生物神经网络中多个突触输入对同一神经元的共同调制。图4a示意了多端测试的架构：T1端施加脉冲序列作为主兴奋输入，T2端固定为-3 mV直流偏压建立基础调控状态（模拟神经网络的静息电位背景），T3端施加可变直流电压作为额外调控输入，T4端测量输出电流。这种配置模拟了一个神经元在接受主兴奋输入的同时，还受到来自两个不同来源的抑制性和可调性输入的影响。图4b展示了当T3端施加负向电压从0 mV增至-8 mV时的响应变化：在T2端-3 mV的抑制背景下，随着T3端负电压幅值增大，T4端的脉冲响应呈现明确的抑制趋势，输出幅值逐渐减小。图4c则展示了当T3端施加正向电压从0 mV增至8 mV时的相反效果：在相同的T2端抑制背景下，T3端的正电压输入能够“抵消”部分抑制作用，使T4端输出逐渐增强，实现了从抑制状态向兴奋状态的过渡。归一化分析进一步证实了这种连续可控的单调调谐特性。在T2端固定抑制背景下，T3端的正向输入能够使输出从抑制状态跨越到兴奋状态，这模拟了生物神经网络中“去抑制”的重要机制——通过抑制抑制性中间神经元，间接增强主神经元的兴奋性输出。这种多输入协同配置使器件能够在同一平台上实现从突触抑制→静息→增强的连续双向调控，构建了与生理状态相对应的突触可塑性映射空间。
图5-视觉神经系统仿真与多端子器件的功能拓展：图5将多端子生物器件的应用场景拓展至感觉神经系统，巧妙利用其多端可调结构模拟了视网膜中复杂的信号处理机制。图5a示意了视网膜组织结构与器件仿真的对应关系：通过调节T2-T3端子的垂直距离、T1-T4端子的水平距离以及T2/T3端子的电极宽度，模拟水平细胞侧向抑制范围、感光细胞到神经节细胞的信号通路差异以及光适应条件下的动态调节。图5b-e聚焦于水平细胞的侧向抑制功能：当T2-T3间距从1100 μm缩小至300 μm（模拟抑制范围收窄），局部抑制作用增强，T4端输出减弱（图5b）；相应地，使T4端完全抑制所需的T2端抑制电压从-5.9 mV降至-3 mV（图5c）；而在强抑制背景下，微弱的T3端兴奋信号（0.9 mV）即可在近距离内抵消抑制作用，使T4端开始输出（图5d），这模拟了明适应条件下水平细胞间隙连接关闭、局部对比度增强的机制。图5e-f模拟了中央凹与周边视觉的差异：随着T1-T4间距从200 μm增至1000 μm（模拟从中央到周边），T4端的归一化电流响应持续衰减（图5e），使T4端完全抑制所需的T2端电压从-3 mV降至-1.7 mV（图5f），这与生物视觉系统中中央凹高分辨率、周边低分辨率的特性高度吻合。图5g进一步展示了光适应对水平细胞合胞体的调节：当T2/T3电极宽度从100 μm增至900 μm（模拟水平细胞合胞体范围扩大），T4端的接收信号增强，所需T2端抑制电压从5.4 mV降至2.6 mV，模拟了暗适应条件下水平细胞通过合胞体整合信号、增强视觉灵敏度的机制。这一系列精妙的对应关系，充分展示了多端子器件在模拟复杂感觉信息处理中的巨大潜力。表1将本工作与现有神经形态器件进行对比，凸显了其在超低工作电压（5 mV）、每脉冲能耗（93.5 fJ）和完全生物相容性（所有材料均可食用/生物相容）方面的综合优势。
【文献总结】
本研究成功开发了一种基于完全生物相容材料的全生物基多端子神经形态器件，为后摩尔时代的低能耗类脑计算提供了创新解决方案。从材料层面看，器件选用脱细胞真皮基质（ADM）为衬底、聚乳酸（PLA）为绝缘层、季铵化壳聚糖（QCS）为功能层、金（Au）为电极，所有组分均具有优异的生物相容性，从根源上消除了免疫排异风险，为未来体内植入和生物混合系统奠定了安全基础。从器件层面看，突破传统两端设计的局限，创新的多端子构型使单一器件能够模拟多个神经元之间的突触连接关系，实现了从两端突触可塑性（SADP、SRDP、SDDP、PPF、PPD、STDP）到三端/多端空间整合的逐级复杂化功能，深刻揭示了突触整合的非线性动力学本质——输出结果是多个兴奋与抑制输入动态博弈的产物，而非简单的数值叠加。从功能仿生层面看，本研究将器件应用从基础突触行为拓展至感觉神经系统，成功模拟了视网膜在光适应条件下的关键处理机制，包括水平细胞侧向抑制范围的动态调节、中央凹与周边视觉的分辨率差异、暗适应条件下合胞体增强灵敏度等。这些功能的高度复现，验证了多端子架构在模拟复杂神经回路中的独特优势。器件在≤5 mV的超低电压下稳定运行，每脉冲能耗仅93.5 fJ，较传统CMOS电路降低数个数量级，展现出类脑计算的高能效特征。尽管当前器件架构相较于真实神经网络仍显简化，生物相容性有待更严密的定量验证，但本工作为开发下一代高性能、低功耗、可植入的神经形态系统提供了重要技术路径，有望推动脑机接口、神经假体、生物混合智能等领域的跨越式发展。
文章信息：Xinqing Duan, Yanxin Liu, Lei Li, et al. A Multiterminal Neuromorphic Biodevice Based on Biocompatible Quaternized Chitosan by Biomimicking Synaptic Integration and the Visual Nervous Processor System
https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acsami.5c23804
