全球领先脑机接口公司推出新品
近日，全球领先神经工程、神经假体和临床神经科学研究工具的供应商Blackrock Neurotech（下文简称Blackrock）发布了用于脑机接口（BCI）技术的下一代神经接口?—— Neuralace?。
Neuralace在最近举办的2022年神经科学学会上正式亮相，其设计比睫毛更薄，采用了多种材料和图案设计，以便与大脑表面的更多区域相连接。超高通道数，灵活的电极提供了一个重要的创新技术，将推动该公司未来BCI的研发。
新一代BCI，重构想象
Blackrock经过长期测试的NeuroPort? Array被广泛认为是高通道神经接口的黄金标准，自2004年以来，该阵列已用于人类脑机接口，并推动了该领域许多最重要的里程碑事件。在临床试验中，尽管被诊断为瘫痪和其他神经系统疾病，但使用Blackrock BCI的患者已经恢复了触觉功能、肢体和假肢的运动以及控制数字设备的能力。
虽然Blackrock的BCI使患者能够在不依赖辅助技术的情况下执行复杂的功能，但用于视觉和记忆恢复、性能预测和抑郁症等心理健康障碍治疗等领域的下一代BCI仍需要与更多的神经元连接。
Neuralace就是为了迎合以上需求而设计的：10000多个通道和整个可扩展系统集成在一个非常灵活的蕾丝结构芯片上，它可以捕获比现有电极大几个数量级的数据，从而实现能力和直观性的指数级增长。
Blackrock联合创始人兼总裁Florian Solzbacher表示：“如果我们今天的BCI仅通过600个通道就能帮助人们重新移动和获得感受。那么想象一下，如果我们可以用一万个或更多的通道，能做些什么”。“我们正在积极设想新的疗法——治疗焦虑、抑郁和其他神经系统疾病 —— 这项技术将使之成为可能。以此就能洞悉未来BCI的发展方向”。
全脑数据采集，无缝连接，生物相容性更高
Neuralace比睫毛还薄，可以用多种材料和图案进行设计，以与大脑表面的大片区域相连接。由于其结构很薄，Neuralace可以与大脑的裂缝和沟相吻合，从而增加了数据收集的表面积。
此外，Neuralace的适应性结构也意味着更好的生物相容性。人体的免疫反应对所有神经植入物来说都是一个挑战，但Neuralace的多孔结构将允许其与神经组织更自然地融合，支持细胞液的流动和生物分子的扩散，否则可能引发免疫反应和/或炎症。
Blackrock正在准备其基于NeuroPort? Array的BCI MoveAgain作为医疗设备进行商业推出（该产品曾于2021年底获得FDA突破性设备认定），公司预计Neuralace将于2024年用于神经科学研究，加入其广泛的临床和研究电极产品组合。该公司随后将探索视觉假体在人类中的应用，目标是在2028年实现Neuralace视觉假肢的首次人体演示。
关于Blackrock Neurotech
Blackrock Neurotech成立于2008年，公司总部位于犹他州盐湖城（Salt Lake City, UT），是全球领先的神经工程、神经假体和临床神经科学研究工具的供应商。自2004年以来，其产品一直是全球脑机接口领域突破性研究创新的核心。
成立之初，公司原名为Blackrock Microsystems。其高科技创新遗产始于1997年从犹他大学分拆出来的Bionic Technologies。该公司由Brian Hatt和Richard A. Normann（犹他电极阵列的发明者）创立，后来由Cyberkinetics Neurotechnology Systems, Inc.(CKI)接管。
在将神经科学研究技术应用于人体方面取得重大进展后，Blackrock Microsystems于2008年5月收购了CKI的研究业务。2021年5月，为了更好地体现公司长期以来对神经技术和脑机接口技术的专注，Blackrock Microsystems更名为Blackrock Neurotech。
Blackrock汇聚了来自密歇根大学、犹他大学、纽约大学等知名高校的博士人才，拥有超过20年的脑机接口专业知识，技术专长覆盖材料、植入式电子、微型化、系统集成和规范。产品涵盖了电极、前端探头、数据采集系统、刺激器、无线探头、行为系统、配件、适配器等八大类。
Blackrock为患者、临床决策者和医疗设备公司提供诊断和治疗神经系统的工具和产品，致力于让患有神经障碍的人能够重新走、说、看、听和感觉，目前已经和500多家研究和临床机构建立了合作关系。
2021年5月19日，Blackrock Neurotech完成1000万美元的融资，由re.Mind Capital领投，Palantir Technologies的联合创始人兼董事长Peter Thiel、德国企业家Tim Sievers、Sorenson Impac参与投资。
#忆阻器 #神经网络 #脑机接口 #神经形态计算 #类脑计算
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