摘要：近日，瑞典林雪平大学有机电子实验室团队在《自然・通讯》期刊发表论文，成功开发出单晶体管有机电化学神经元（1T-OECN）。这一创新性类脑器件仅用单个晶体管便实现了生物神经元的核心功能，为高密度神经形态计算、脑机接口及生物电子系统的发展打开了全新局面。此项研究以
近日，瑞典林雪平大学有机电子实验室团队在《自然・通讯》期刊发表论文，成功开发出单晶体管有机电化学神经元（1T-OECN）。这一创新性类脑器件仅用单个晶体管便实现了生物神经元的核心功能，为高密度神经形态计算、脑机接口及生物电子系统的发展打开了全新局面。此项研究以 “Single-transistor organic electrochemical neurons” 为题，通讯作者为 Simone Fabiano 教授，第一作者为博士生纪君朋。
颠覆传统：单器件实现神经元动态特性模拟
生物神经元借助离子迁移驱动的动作电位传导与突触可塑性，构建了自然界高效的信息处理模式。在神经形态计算、脑机接口和仿生传感领域，研发能精准模拟神经元动态特性的硬件系统意义重大。然而，传统硅基神经形态器件面临两大难题：其一，需集成数十个晶体管才能实现单个神经元功能，致使电路复杂且能耗高；其二，刚性无机材料缺乏生物相容性，无法模拟离子介导的信号传递，难以与生物神经系统有效交互。现有的有机电化学神经元虽具备生物相容性，但依赖多组件协同工作，严重限制了集成度与实用性。
图1 BBL OECT的非对称开关特性及记忆性能
瑞典林雪平大学团队提出 “单器件多维复杂度集成” 策略，在国际上首次利用单个有机电化学记忆晶体管（OECmT）成功研发出单晶体管仿生离子神经元。研究团队采用N型有机聚合物 BBL，借助晶体管从高掺杂状态和低掺杂状态开启的非对称特性，开发出基于 OECmT 的单晶体管神经元器件。通过调控电解液组成及驱动电压，该器件可在高阻态（HRS）与低阻态（LRS）之间进行具有迟滞特性的可逆切换。此外，利用 BBL OECT 的高斯型转移特性，在单晶体管系统中引入门控的负微分电阻（NDR）行为，结合内部电容效应，使系统呈现出三阶复杂度的动力学特征。这些机制共同作用，让器件具备了类似生物神经元的可调神经功能，既能模拟离子驱动的动作电位生成，又能实现动态脉冲响应与逻辑运算，为类脑计算提供了新的硬件解决方案。
图2 模仿生物神经元离子通道，使用一个OECT实现连续动作电位的产生
多维仿生：神经信号与逻辑运算全能覆盖
1T-OECN 展现出多维度的仿生特性：
·动作电位与脉冲调控：通过模拟钠离子和钾离子通道的动态响应，器件可产生快速充电电流与延迟泄漏电流，精准模拟神经元的去极化、复极化和超极化过程。
·丰富神经特征：可实现 17 种神经特征，如阈值依赖性发放、频率适应性、不应期可塑性等，仅用单个晶体管便达到了复杂霍奇金 - 赫胥黎电路的效果。
·双模态响应：电解液中的离子类型（如 NH₄⁺、Br⁻）和浓度可调节脉冲模式（如 tonic spiking、mixed-mode spiking），与压力传感器结合后，能将机械刺激转化为神经脉冲，模拟传入神经功能。
·逻辑运算与突触可塑性：通过三端设计（栅极、源极、漏极），单个 OECT 器件可执行六种基本神经形态的布尔逻辑运算；同时作为 “有机电化学突触（OECS）”，支持长时程增强（LTP）和抑制（LTD），实现脉冲时序依赖可塑性（STDP）。
图3 1T-OECN实现复杂神经特性及逻辑运算
图4 高密度1T-OECN阵列及神经形态人工皮肤、神经信号传递通路的实现
柔性集成与生物兼容：迈向可植入应用
研究团队在柔性聚对二甲苯基板上制备了高密度神经元阵列，每平方厘米可集成超 62,500 个神经元，每立方毫米体积内可容纳 82,236 个神经元，尺寸接近生物神经元，且密度和一致性优异。扫描电子显微镜显示，大鼠皮层神经元可在该阵列表面正常生长，充分证明其生物相容性。
1T-OECN 拓展应用便捷，直接连接压力传感器即可实现神经形态触觉感知功能，输出的尖峰频率随施加压力增加而加快，功能与生物皮肤相似。团队还构建了由 “突触 - 神经元” 组成的模块化神经通路，前突触神经元接收刺激产生脉冲，经突触权重调制后传递至后突触神经元，仅用 3 个有机电化学晶体管便模拟了生物神经网络的信号传递与学习能力，大幅简化了传统技术。
未来展望：开启类脑计算新范式
作者表示：“1T-OECN 的突破在于仅用一个晶体管就能模拟神经元的物理结构与功能，重现其离子调控的动态逻辑。它在传统计算与类脑计算、生物体与计算机之间架起了桥梁，为高密度神经形态芯片、可穿戴生物传感器及植入式脑机接口提供了理想平台。”
团队计划进一步优化器件的离子兼容性，通过扩展栅极设计实现传感电解液与神经元模块的空间分离，以适应更复杂的生物环境。这项研究推动了有机电子与神经科学的交叉创新，为智能假肢、实时环境感知的神经形态机器人等 “会思考的生物电子设备” 的研发奠定了基础。
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来源：高分子科学前沿一点号1