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Bottom up assembly of synthetic neural networks from biological matter

The long-term objective of my lab is the construction of synthetic neural networks from biological matter. In this way, we not only will understand how to build sustainable computing architectures but also provide a novel bottom-u... ver más

31/12/2029

CAU

2M€

Presupuesto del proyecto: 2M€

Líder del proyecto

CHRISTIANALBRECHTSUNIVERSITAET ZU KIEL No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo HORIZON EUROPE notifico la concesión del proyecto el día 2024-10-02

ERC-2024-STG: ERC STARTING GRANTS Scope:Objectives

I+D

Cerrada hace 1 año

0% 100% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

1 Participantes

CAU

1.77M€ | Lider

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Duración del proyecto: 62 meses Fecha Inicio: 2024-10-02
Fecha Fin: 2029-12-31

Líder del proyecto

CHRISTIANALBRECHTSUNIVERSITAET ZU KIEL No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 2M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The long-term objective of my lab is the construction of synthetic neural networks from biological matter. In this way, we not only will understand how to build sustainable computing architectures but also provide a novel bottom-up approach towards understanding biological neural networks. To make progress in this direction, I ask: What is the minimal assembly of biological components that allows for bio-realistic electrical information processing? Clearly, voltage-sensitive ion channels form the molecular basis for electrical spiking activity in neuronal networks. However, spatial propagation of spikes is not a property inherent to individual ion channels but rather emerges from the arrangement of ion channels along a tubular lipid membrane, the axon. While the reconstitution of functional ion channels outside of living cells has been well established, the propagation of an action potential along a lipid bilayer nanotube has not yet been shown. Similarly, the physical realization of larger, non-living spiking networks using biological matter remains elusive. Here, I propose to move forward from the state-of-the-art by a) Studying action potentials propagating along lipid nanotubes and demonstrating their electrical cable and spiking characteristics b) Understanding the coupling between membrane elasticity and electrical characteristics and how electromechanical coupling remodels and reshapes membranes and nanotube networks. c) Exploiting these remodeling, reshaping, and self-healing abilities for biomimetic molecular mechanisms of information processing. This research is a challenge of enormous complexity. In this proposal, I argue that this challenge can be overcome using recent methodological advances. My preliminary data and my research experience combing electrical engineering, biophysics and synthetic biology will enable this leap in our understanding and design of biological neural networks.

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