ວັນທີ 1 ສິງຫາ 2022
ກອງທຶນ McKnight Endowment ສໍາລັບ Neuroscience (MEFN) ປະກາດສາມຜູ້ຮັບ $600,000 ໃນການຊ່ວຍເຫຼືອລ້າໂດຍຜ່ານ 2022 McKnight Technological Innovations in Neuroscience Awards, ຮັບຮູ້ໂຄງການເຫຼົ່ານີ້ສໍາລັບຄວາມສາມາດໃນການປ່ຽນແປງພື້ນຖານຂອງວິທີການຄົ້ນຄ້ວາທາງດ້ານ neuroscience. ແຕ່ລະໂຄງການຈະໄດ້ຮັບຈໍານວນທັງຫມົດ $200,000 ໃນໄລຍະສອງປີຂ້າງຫນ້າ, ກ້າວຫນ້າການພັດທະນາຂອງເຕັກໂນໂລຊີພື້ນຖານເຫຼົ່ານີ້ນໍາໃຊ້ໃນແຜນທີ່, ຕິດຕາມກວດກາ, ແລະແບບຈໍາລອງການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງ. ຜູ້ໄດ້ຮັບລາງວັນ 2022 ແລະໂຄງການຂອງເຂົາເຈົ້າ:
- Andre Berndt, ປະລິນຍາເອກ, ຈາກມະຫາວິທະຍາໄລວໍຊິງຕັນ, ກໍາລັງພັດທະນາລະບົບເພື່ອສ້າງແລະສະແກນ biosensors optogenetic ຈໍານວນຫລາຍຢ່າງໄວວາ, ດັ່ງນັ້ນນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດກໍານົດແລະປັບປຸງ biosensors ເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ຊັດເຈນກວ່າສໍາລັບການທົດລອງຂອງເຂົາເຈົ້າ. ເຕັກໂນໂລຢີໃນປະຈຸບັນແລະຂໍ້ຈໍາກັດຂອງຊັບພະຍາກອນຈໍາກັດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າຄົ້ນຫາພຽງແຕ່ອາຍແກັສຫຼືຫຼາຍຮ້ອຍຕົວຂອງ biosensors, ແລະຂະຫນາດຕົວຢ່າງຂະຫນາດນ້ອຍຫມາຍຄວາມວ່າພວກເຂົາບໍ່ສາມາດແນ່ໃຈວ່າພວກເຂົາພົບທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດ. ດ້ວຍຄວາມສາມາດໃນການສ້າງແລະຫນ້າຈໍຫລາຍສິບພັນ, ທາງເລືອກຂອງພວກເຂົາຈະຂະຫຍາຍອອກເປັນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍ.
- Ruixuan Gao, ປະລິນຍາເອກ, ຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Illinois Chicago, ແມ່ນວິສະວະກໍາເຄມີເປັນ hydrogel ຊະນິດໃຫມ່ເພື່ອໃຊ້ໃນການປະຕິບັດໃຫມ່ຂອງຈຸນລະພາກຂະຫຍາຍ - ທີ່ສໍາຄັນການຂະຫຍາຍຈຸລັງຕົວຢ່າງແລະຈຸລັງອົງປະກອບຂອງພວກມັນຫຼາຍເທົ່າຂະຫນາດຕົ້ນສະບັບຂອງພວກເຂົາເພື່ອເຮັດໃຫ້ພວກເຂົາງ່າຍຂຶ້ນໃນການສຶກສາ. "tetra-gel" ຂອງລາວໃຫມ່ແລະໂມເລກຸນພິເສດທີ່ຍຶດເອົາຕົວຢ່າງກັບເຈນຈະຊ່ວຍໃຫ້ມັນຂະຫຍາຍອອກດ້ວຍຄວາມຊື່ສັດສູງແລະມີຄວາມຫມັ້ນຄົງເພື່ອໃຫ້ໂຄງສ້າງໂມເລກຸນຂອງເນື້ອເຍື່ອສະຫມອງຖືກຈັບໄດ້ດີກວ່າ.
- Mirna Mihovilovic Skanata, Ph.D., ຈາກມະຫາວິທະຍາໄລ Syracuse, ກໍາລັງພັດທະນາຄໍາຮ້ອງສະຫມັກໃຫມ່ທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງສໍາລັບກ້ອງຈຸລະທັດສອງໂຟຕອນທີ່ຈະຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດຕິດຕາມແລະປະຕິບັດການເຄື່ອນໄຫວທາງ neural ໄດ້ຢ່າງແນ່ນອນໃນພື້ນທີ່ຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງແມງວັນຫມາກໄມ້ຕົວອ່ອນທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ. ລະບົບແມ່ນບໍ່ມີການບຸກລຸກທັງຫມົດ, ໂດຍໃຊ້ສູດການຄິດໄລ່ເພື່ອປັບຕົວສໍາລັບການເຄື່ອນໄຫວຂອງຕົວອ່ອນແລະຕິດຕາມຈຸລັງຂອງແຕ່ລະຕົວພ້ອມໆກັນໂດຍການຄິດໄລ່ແລະແກ້ໄຂສໍາລັບການເຄື່ອນໄຫວແລະການຜິດປົກກະຕິຂອງສະຫມອງໃນຂະນະທີ່ສັດເຄື່ອນຍ້າຍ.
ຮຽນຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບແຕ່ລະໂຄງການຄົ້ນຄ້ວາຂ້າງລຸ່ມນີ້.
ກ່ຽວກັບລາງວັນນະວັດຕະ ກຳ ເຕັກໂນໂລຢີໃນລາງວັນ Neuroscience
ນັບຕັ້ງແຕ່ McKnight Technological Innovations in Neuroscience Award ໄດ້ຖືກສ້າງຕັ້ງຂຶ້ນໃນປີ 1999, MEFN ໄດ້ປະກອບສ່ວນຫຼາຍກວ່າ $16 ລ້ານໃຫ້ກັບເຕັກໂນໂລຊີນະວັດຕະກໍາສໍາລັບ neuroscience ຜ່ານກົນໄກລາງວັນນີ້. MEFN ມີຄວາມສົນໃຈໂດຍສະເພາະໃນການເຮັດວຽກທີ່ນໍາໃຊ້ວິທີການໃຫມ່ແລະໃຫມ່ເພື່ອກ້າວຫນ້າຄວາມສາມາດໃນການຈັດການແລະການວິເຄາະການເຮັດວຽກຂອງສະຫມອງ. ເທັກໂນໂລຍີທີ່ພັດທະນາດ້ວຍການສະໜັບສະໜຸນ McKnight ໃນທີ່ສຸດຈະຕ້ອງມີໃຫ້ກັບນັກວິທະຍາສາດຄົນອື່ນໆ.
ທ່ານ Markus Meister, Ph.D., ປະທານຄະນະກໍາມະການລາງວັນແລະ Anne P. ແລະ Benjamin F. Biaggini ອາຈານສອນວິທະຍາສາດຊີວະວິທະຍາກ່າວວ່າ "ອີກເທື່ອຫນຶ່ງ, ມັນເປັນເລື່ອງທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນທີ່ຈະເຫັນຄວາມສະຫລາດທີ່ຜູ້ສະຫມັກຂອງພວກເຮົານໍາເອົາເຕັກໂນໂລຢີດ້ານລະບົບປະສາດໃຫມ່. ທີ່ Caltech. "ລາງວັນຂອງພວກເຮົາກວມເອົາຢ່າງກວ້າງຂວາງ, ຈາກ biosensors ໃຫມ່ສໍາລັບການສົ່ງສັນຍານໂມເລກຸນໄປສູ່ວິທີການທີ່ສະຫລາດທີ່ຂະຫຍາຍເນື້ອເຍື່ອ neural ກ່ອນກ້ອງຈຸລະທັດຄວາມລະອຽດສູງ."
ຄະນະກໍາມະການຄັດເລືອກໃນປີນີ້ຍັງປະກອບມີ Adrienne Fairhall, Timothy Holy, Loren Looger, Mala Murthy, Alice Ting, ແລະ Hongkui Zeng, ຜູ້ທີ່ເລືອກລາງວັນປະດິດສ້າງເຕັກໂນໂລຢີຂອງ Neuroscience Awards ໃນປີນີ້ຈາກສະນຸກເກີທີ່ມີການແຂ່ງຂັນສູງທີ່ມີຜູ້ສະຫມັກ 90 ຄົນ.
ສໍາລັບຂໍ້ມູນເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບລາງວັນ, ກະລຸນາ ເຂົ້າເບິ່ງເວບໄຊທ໌ຂອງພວກເຮົາ.
2022 ນະວັດຕະກໍາເຕັກໂນໂລຢີ McKnight ໃນລາງວັນ Neuroscience
Andre Berndt, PhD, Assistant Professor, Department of Bioengineering, ມະຫາວິທະຍາໄລ Washington
ຂະຫນານກັນຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ, ວິສະວະກໍາການສົ່ງຜ່ານສູງຂອງ biosensors optogenetic ສໍາລັບສັນຍານ neuronal
Florescent, ໂປຣຕີນທີ່ເຂົ້າລະຫັດພັນທຸກໍາໄດ້ປະຕິວັດການສຶກສາຂອງຈຸລັງສະຫມອງແລະວົງຈອນ neural. ໂດຍການເຮັດໃຫ້ມີແສງຢູ່ໃນທີ່ປະທັບຂອງກິດຈະກໍາທາງ neural ສະເພາະ, ເຊິ່ງຫຼັງຈາກນັ້ນສາມາດຖືກບັນທຶກໄວ້ໂດຍກ້ອງຈຸລະທັດແລະເສັ້ນໃຍແສງສະຫວ່າງໃນສະຫມອງທີ່ມີຊີວິດ, ເຄື່ອງມືນີ້ໄດ້ປົດລັອກຄວາມລຶກລັບຫຼາຍຢ່າງແລະອະນຸຍາດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າສາມາດເບິ່ງເຫັນກິດຈະກໍາຂອງສະຫມອງແລະເສັ້ນທາງ neural. ແຕ່ມີຂໍ້ບົກພ່ອງ: ການພັດທະນາແລະການກໍານົດເຊັນເຊີທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບແຕ່ລະການທົດລອງ. ທາດໂປຼຕີນທີ່ຖືກເຂົ້າລະຫັດເຫຼົ່ານີ້ຕ້ອງການປະຕິກິລິຍາໃນທີ່ມີພຽງແຕ່ການກະຕຸ້ນສະເພາະ, ໃນບາງກໍລະນີອາດຈະຕ້ອງມີຄວາມອ່ອນໄຫວສູງ, ໃນກໍລະນີອື່ນໆອາດຈະຕ້ອງ fluoresce ເປັນໄລຍະເວລາດົນກວ່າ, ຫຼືການທົດລອງອາດຈະຕ້ອງການເຊັນເຊີສອງຕົວເພື່ອເບິ່ງວ່າມີສານ neurotransmitters ຫຼາຍເທົ່າໃດ. ພົວພັນ.
ໃນອະດີດ, ແຕ່ລະເຊັນເຊີຕ້ອງໄດ້ຮັບການດັດແປງພັນທຸກໍາ, ຜະລິດ, ແລະທົດສອບສ່ວນບຸກຄົນ. ບາງທີພຽງແຕ່ສອງສາມສິບຫຼືຫຼາຍຮ້ອຍຄົນສາມາດປຽບທຽບໄດ້, ແລະນັກຄົ້ນຄວ້າໄດ້ເລືອກທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດຈາກຕົວຢ່າງຂະຫນາດນ້ອຍ - ບໍ່ຮູ້ວ່າມີທາງເລືອກທີ່ດີກວ່າແລະຊັດເຈນກວ່າທີ່ມີຢູ່. ທ່ານດຣ Berndt ໄດ້ພັດທະນາຂະບວນການສໍາລັບການພັດທະນາແລະການທົດສອບ biosensors optogenetic ຈໍານວນຫລາຍພ້ອມໆກັນ, ໂດຍມີຈຸດປະສົງໃນການກວດສອບຫຼາຍກວ່າ 10,000 ຕໍ່ມື້ແລະສ້າງຫ້ອງສະຫມຸດ biosensors ຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ສາມາດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າເຂົ້າເຖິງໂປຣຕີນທີ່ຖືກວິສະວະກໍາທີ່ຊັດເຈນທີ່ພວກເຂົາສາມາດນໍາໃຊ້ເພື່ອດໍາເນີນການຕະຫຼອດໄປ. ການທົດລອງສະເພາະຫຼາຍຂຶ້ນ.
ເທກໂນໂລຍີດັ່ງກ່າວໃຊ້ວິສະວະກໍາພັນທຸກໍາຢ່າງໄວວາເພື່ອສ້າງຕົວແປຈໍານວນຫລາຍຂອງ biosensor, ຫຼັງຈາກນັ້ນວາງຕົວແປແຕ່ລະຄົນເຂົ້າໄປໃນ microwell array. ເຊັນເຊີໄດ້ຖືກສໍາຜັດກັບ neuropeptides - ໃນປັດຈຸບັນ, ທ່ານດຣ Berndt ກໍາລັງສຸມໃສ່ sensors opioid ສະເພາະ ligand - ແລະເຊັນເຊີ optical ຫຼັງຈາກນັ້ນອ່ານ microarray, ກວດພົບຄວາມສະຫວ່າງແລະຕົວແປອື່ນໆຂອງແຕ່ລະ variant, ແລະເລືອກທາງເລືອກທີ່ດີທີ່ສຸດສໍາລັບການທົດສອບຕໍ່ໄປ. ໃນໄລຍະ 2 ປີ, ບາງ 750,000 biosensors ຈະຖືກທົດສອບແລະຂະບວນການສໍາລັບການກວດກາຂອງເຂົາເຈົ້າປັບປຸງ, ກ້າວຫນ້າການຄົ້ນຄວ້າໄປສູ່ການປະຕິບັດ opioid ໃນສະຫມອງແລະສະຫນອງວິທີການທີ່ຫຼາກຫຼາຍຂອງນັກຄົ້ນຄວ້າອື່ນໆສາມາດນໍາໃຊ້ສໍາລັບການທົດລອງຂອງເຂົາເຈົ້າ.
Ruixuan Gao, ປະລິນຍາເອກ, ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ພາກວິຊາເຄມີສາດ ແລະ ພາກວິຊາຊີວະວິທະຍາ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Illinois Chicago
Sub-10 nm spatial profileing ຂອງທາດໂປຼຕີນຈາກ synaptic ແລະ RNA transcripts ທີ່ມີກ້ອງຈຸລະທັດຂະຫຍາຍ isotropy ສູງໂດຍໃຊ້ hydrogel ທີ່ເປັນເອກະພາບສູງທີ່ສ້າງຂຶ້ນຈາກ monomers ຄ້າຍຄື tetrahedron.
ເພື່ອກວດເບິ່ງສິ່ງທີ່ມີຂະຫນາດນ້ອຍຫຼາຍ - ເຊັ່ນ neurons ແລະ synapses ຂອງມັນຢູ່ໃນສະຫມອງ - ນັກຄົ້ນຄວ້າໃຊ້ກ້ອງຈຸລະທັດທີ່ມີປະສິດທິພາບ. ແຕ່ມີວິທີການອື່ນທີ່ສາມາດໃຫ້ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ຫນ້າປະທັບໃຈ: ການຂະຫຍາຍຕົວຢ່າງເນື້ອເຍື່ອແລະຈຸລັງພາຍໃນມັນໂດຍການນໍາໃຊ້ hydrogel ພິເສດທີ່ບວມໄດ້ໂດຍຜ່ານຂະບວນການທີ່ເອີ້ນວ່າການຂະຫຍາຍ microscopy. hydrogel ຜູກມັດກັບອົງປະກອບໂມເລກຸນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຈຸລັງແລະຂະຫຍາຍອອກ, ໂດຍຫລັກການຖືພາກສ່ວນອົງປະກອບທັງຫມົດຢູ່ໃນຕໍາແຫນ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງດຽວກັນກັບກັນແລະກັນ, ການສ້າງຕົວຢ່າງທີ່ໃຫຍ່ກວ່າແລະສາມາດເຂົ້າເຖິງໄດ້ຫຼາຍເພື່ອສຶກສາ - ໃນຫຼັກການ, ຄ້າຍຄືກັບການຂຽນໃສ່ປູມເປົ້າ, ຫຼັງຈາກນັ້ນເຮັດໃຫ້ມັນ inflating. .
ຢ່າງໃດກໍຕາມ, hydrogels ໃນປະຈຸບັນທີ່ໃຊ້ສໍາລັບຂະບວນການນີ້ມີຂໍ້ບົກຜ່ອງບາງຢ່າງໃນເວລາທີ່ມັນມາກັບການສຶກສາໂຄງສ້າງນາທີໃນສະຫມອງ. ຂອບຂອງຄວາມຜິດພາດໃນການຖືຕໍາແຫນ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງໂມເລກຸນແມ່ນບໍ່ຊັດເຈນຕາມທີ່ຕ້ອງການ. ເຈນໃຫມ່ທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະເອົາຊະນະບັນຫານີ້ reacts ບໍ່ດີກັບຄວາມຮ້ອນທີ່ໃຊ້ໃນການ denaturing ແລະການປິ່ນປົວຕົວຢ່າງເນື້ອເຍື່ອ. ແລະມັນສາມາດຈໍາກັດການໃຊ້ biomarkers fluorescing. ທ່ານດຣ Gao ມີຈຸດປະສົງເພື່ອປັບປຸງເຕັກໂນໂລຢີໂດຍການພັດທະນາປະເພດໃຫມ່ຂອງ "tetra-gel", ເຊິ່ງຖືກວິສະວະກໍາທາງເຄມີເພື່ອໃຫ້ມີ monomer ທີ່ມີຮູບຊົງ tetrahedron ທີ່ມີຄວາມເປັນເອກະພາບທີ່ສຸດຍ້ອນວ່າມັນຂະຫຍາຍ, ທົນທານຕໍ່ຄວາມຮ້ອນແລະອະນຸຍາດໃຫ້ນໍາໃຊ້ເຄື່ອງຫມາຍ bioluminescent. ລາວຍັງຈະພັດທະນາຕົວເຊື່ອມຕໍ່ທາງເຄມີ, ໂມເລກຸນພິເສດທີ່ຈະຜູກມັດອົງປະກອບໂມເລກຸນທີ່ແຕກຕ່າງກັນຂອງຕົວຢ່າງກັບເຈນ. ເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອໃຫ້ມີຕົວຢ່າງຂະຫຍາຍທີ່ກົງກັບຄວາມຊື່ສັດຂອງຕົ້ນສະບັບພາຍໃນ 10 nanometers, ກົງກັບຄວາມລະອຽດຂອງກ້ອງຈຸລະທັດທີ່ມີປະສິດທິພາບ.
ການຄົ້ນຄວ້າຂອງທ່ານດຣ Gao ໄດ້ລະບຸໄວ້ແລ້ວວ່າທາດປະສົມທີ່ມີທ່າແຮງທີ່ຈະພັດທະນາ tetra-gel ນີ້. ໃນຂະນະທີ່ຫ້ອງທົດລອງຂອງລາວພັດທະນາແລະປັບປຸງມັນ, ລາວຈະນໍາໃຊ້ຄວາມສາມາດຂອງມັນເຂົ້າໃນການສຶກສາ, ສໍາລັບຕົວຢ່າງ, ໂຣກ Parkinson's ທີ່ຖືກກະທົບໃນສະຫມອງໃນຕອນຕົ້ນ. ການສຶກສາໂຄງສ້າງທີ່ແນ່ນອນຂອງສະຫມອງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ທ້າທາຍກັບວິທີການແບບດັ້ງເດີມ, ແລະເປົ້າຫມາຍແມ່ນເພື່ອແຜນທີ່ synaptic ໂປຣຕີນທີ່ຊັດເຈນແລະການຖ່າຍທອດພັນທຸກໍາທີ່ກ່ຽວຂ້ອງ, ຊ່ວຍໃຫ້ຄົ້ນພົບວິທີການເລີ່ມຕົ້ນຂອງສະຫມອງ PD ແມ່ນໂຄງສ້າງໂມເລກຸນ.
Mirna Mihovilovic Skanata, Ph.D., ຜູ້ຊ່ວຍສາດສະດາຈານ, ພາກວິຊາຟີຊິກ, ມະຫາວິທະຍາໄລ Syracuse
ເທກໂນໂລຍີການຕິດຕາມສອງໂຟຕອນເພື່ອອ່ານແລະຈັດການຮູບແບບ neural ໃນສັດເຄື່ອນຍ້າຍຢ່າງເສລີ
ມາດຕະຖານຄໍາສໍາລັບນັກວິທະຍາສາດ neuroscientists ແມ່ນເພື່ອສາມາດບັນທຶກແລະ manipulate ສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນສະຫມອງໃນລະດັບສູງຂອງຄວາມແມ່ນຍໍາ, ໃນໄລຍະພື້ນທີ່ຂະຫນາດໃຫຍ່, ໃນຂະນະທີ່ສັດທີ່ມີຊີວິດຢູ່ແມ່ນປະຕິບັດຢ່າງເສລີແລະທໍາມະຊາດ. ໃນຊຸມປີມໍ່ໆມານີ້, ເຕັກໂນໂລຢີໄດ້ອະນຸຍາດໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າກ້າວໄປສູ່ຄວາມເຫມາະສົມນີ້, ແຕ່ສະເຫມີມີການປະນີປະນອມບາງຢ່າງ. ເລື້ອຍໆ, ສັດຈໍາເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂຫົວ, ແລະ / ຫຼືມີເຊັນເຊີ intrusive ຫຼື optics implanted ໃນສະຫມອງຂອງເຂົາເຈົ້າ, ແລະເລື້ອຍໆການບັນທຶກຄວາມສັດຊື່ຫຼືການຫມູນໃຊ້ໄດ້ຖືກຈໍາກັດໃນພື້ນທີ່ຂ້ອນຂ້າງນ້ອຍຂອງສະຫມອງ, ໃນຂະນະທີ່ການບັນທຶກແລະການຈັດການຢ່າງກວ້າງຂວາງແມ່ນ. ຊັດເຈນຫນ້ອຍ.
ຫນຶ່ງໃນສິ່ງທ້າທາຍທີ່ສໍາຄັນແມ່ນພຽງແຕ່ການເຄື່ອນໄຫວແລະການບິດເບືອນຂອງສະຫມອງແລະ neurons ໃນສັດທີ່ມີການເຄື່ອນໄຫວຢ່າງເສລີ. ແຕ່ດຣ. Skanata ກໍາລັງພັດທະນາເທັກໂນໂລຍີການຕິດຕາມສອງຮູບຖ່າຍແບບໃໝ່ທີ່ຊ່ວຍໃຫ້ນາງສາມາດຕິດຕາມ neurons ສ່ວນບຸກຄົນຫຼາຍອັນຢູ່ໃນສັດທີ່ເຄື່ອນຍ້າຍໄດ້ໂດຍບໍ່ມີການປູກຝັງທີ່ບຸກລຸກ, ແລະເປີດໃຊ້ optically ຫຼື manipulate neurons ເຫຼົ່ານັ້ນ. ຕົວແບບທີ່ໃຊ້ແມ່ນຕົວອ່ອນແມງວັນຫມາກໄມ້, ເຊິ່ງມີຄວາມໂປ່ງໃສຕາມທໍາມະຊາດ, ແລະລະບົບ Dr. Skanata ຈະສືບຕໍ່ພັດທະນາໂດຍໃຊ້ກ້ອງຈຸລະທັດສອງໂຟຕອນ (ເຊິ່ງຊ່ວຍໃຫ້ການກໍານົດເປົ້າຫມາຍທີ່ຊັດເຈນຫຼາຍ) ບວກໃສ່ກັບສູດການຄິດໄລ່ ingenious ທີ່ສາມາດກວດພົບການເຄື່ອນໄຫວຂອງ neurons ແຕ່ລະຄົນຢ່າງໄວວາແລະ. ປັບຕຳແໜ່ງຂອງວັດຖຸໃນຂັ້ນຕອນເຄື່ອນທີ່ເພື່ອໃຫ້ມັນຢູ່ໃຈກາງພາຍໃຕ້ກ້ອງຈຸລະທັດ. ລະບົບການຄິດໄລ່ຕໍາແຫນ່ງທີ່ກ່ຽວຂ້ອງຂອງ neurons ຫຼາຍ, ປັບສໍາລັບການເຄື່ອນໄຫວແລະການຜິດປົກກະຕິຂອງສະຫມອງໃນລະຫວ່າງການເຄື່ອນໄຫວ, ແລະຕິດຕາມກິດຈະກໍາທາງ neural ໃນທົ່ວພື້ນທີ່ຂະຫນາດໃຫຍ່.
ເມື່ອຕິດຕາມສັດທີ່ຖືກດັດແປງເພື່ອໃຫ້ neurons ສາມາດເປີດໃຊ້ໄດ້ເມື່ອຖືກແສງ optical, ລະບົບຊ່ວຍໃຫ້ນັກຄົ້ນຄວ້າປ່ຽນ neurons ທີ່ມີຄວາມແມ່ນຍໍາສູງໃນລະຫວ່າງກິດຈະກໍາທໍາມະຊາດ. ສິ່ງສໍາຄັນ, ລະບົບ Dr. Skanata ກໍາລັງພັດທະນາມີຄວາມສາມາດທີ່ຈະຄວບຄຸມສອງລໍາເລເຊີຢ່າງເປັນອິດສະຫຼະ, ດັ່ງນັ້ນມັນສາມາດຕິດຕາມຫຼາຍພື້ນທີ່ພ້ອມໆກັນ, ແລະເຖິງແມ່ນວ່າຈະອະນຸຍາດໃຫ້ຕິດຕາມກິດຈະກໍາລະຫວ່າງບຸກຄົນ, ໃຫ້ຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບກິດຈະກໍາທາງ neural ໃນລະຫວ່າງການພົບກຸ່ມ.