復雜的生物體通過感覺神經元感知周圍的環境，這些神經元將物理刺激編碼為電活動的尖峰。在過去的幾十年里，從神經元中汲取靈感的計算方法蓬勃發展，包括基于DNA的化學神經元的報告，這些神經元通過化學反應模擬人工神經網絡。然而，它們缺乏感覺生物神經元的物理感知和時間編碼。鑒于此，來自日本東京大學的A. J. Genot和御茶水女子大學的N. Aubert-Kato等人開發了一種基于DNA和酶的熱感覺化學神經元，當暴露在寒冷中時，其化學活性會大幅提升。
文章要點：
1) 該研究發現，這種化學神經元與冷傷害性神經元的模型在數學上有著較大的相似之處：它們在休息和振蕩之間遵循類似的分叉路線，并避免了與典型分叉相關的偽影（如不可逆性、阻尼或不合時宜的尖峰）；
2) 此外，該研究通過數字和模擬方式將熱信息編碼為化學波形，實驗證實了這種穩定性，這種化學神經元可以為在DNA中實現第三代神經網絡模型（尖峰網絡）奠定基礎，并為聯想學習打開大門。
參考資料：
Lobato-Dauzier, N., Baccouche, A., Gines, G. et al. Neural coding of temperature with a DNA-based spiking chemical neuron. Nat Chem Eng 1, 510–521 (2024).
10.1038/s44286-024-00087-5
https://doi.org/10.1038/s44286-024-00087-5
