2021年10月29日，来自南开大学徐文涛等研究团队在Nature Communications上在线发表了题为“An Artificial Nerve Capable of UV-Perception,NIR–Vis Switchable Plasticity Modulation, and Motion State Monitoring”的研究论文，展示了第一个灵活的有机异质结神经形态晶体管（OHNT），它可以感知宽带光，包括近紫外（NUV）、可见光（vis）和近红外（NIR），并处理多路神经传递信号。
这些促进了使用突触硬件首次实现人类一体化的运动状态监测和处理，然后将其用于人类运动的实时心脏监测。然后通过人工神经网络实现了准确率为96%的运动状态分析。这项工作为未来的生物医学电子学和神经假肢提供了重要支持。
大脑和感觉器官以高度平行的方式获取、传输和处理信息。神经元通过突触连接，通过神经递质的交换从轴突末端穿过突触裂隙到受体树突进行交流；不同类型的神经元有助于感知、计算和学习，以高效率和低能耗的方式处理复杂事件。因此，将感知和处理的多种功能整合到一个简单的神经形态设备中已成为一个重要的趋势。
在许多脊椎动物中，80%以上的信息是由视觉检测出来的。人类的视网膜拥有锥体细胞，可以检测特定波长的光，并在将信息转达给大脑之前对光的强度进行预处理。人类只能看到有限范围的光；视网膜不能检测到有害的紫外线（UV）或有意义的红外线（IR）信号。因此，通过模拟视网膜，能够检测和处理宽带光刺激的人工神经将把人类的视觉感官扩展到可见光之外，并适用于生物医学电子学和神经义肢。
生物启发式计算和学习架构背后的动机在于此类系统能够不断适应随时间变化的外部刺激。实时计算需要频率敏感的短程可塑性，它可以在很短的时间内被重置；使用大脑神经网络的学习是通过调节分配给神经元之间连接的长程突触权重来获得的，因此网络的整体连接可以被重新配置。为了重现生物神经元在短期和长期可塑性之间切换的这种能力，人工神经系统需要构建不同神经递质的多路传输。根据刺激的性质，神经元可以产生不同的神经递质，对树突产生不同的影响；这种适应性是完成复杂功能的能力的基础，能够适当适应变化的条件。
该研究提出了一种灵活的有机异质结神经晶体管（OHNT），它可以模拟这种适应性。通过低温处理方法构建了一个有机p/n异质结。这是第一份为突触晶体管开发的有机p/n异质结的报告，整合了宽带光学传感和多路电信息处理。对于近紫外（NUV）感知，该装置作为一个受体，每个突触事件的超低功率电能消耗为几百阿托焦耳；通过改变近红外（NIR）和可见光（Vis）的输入，该装置表现出一种可切换的突触可塑性，用于识别和记忆。异质结结构的双通道模拟了不同神经递质的共同释放，诱发短期可塑性（STP）或长期可塑性（LTP），分别类似于生物神经元中对多巴胺和去甲肾上腺素的反应。
依赖频率的STP首次在突触硬件层面上促进了对人体运动的集成化实时监测，同时解决了目前主流心脏监测设备中振幅可调性较弱的问题；稳定信息存储的LTP被人工神经网络(ANN)用于人体区域传感器网络(bodyNET)中对人体光呼吸图(PPG)信号的模式识别，精确度达到96%。这为具有丰富功能的人工神经系统提供了一条新的途径，并有可能适用于生物启发和生物集成的电子产品。
参考文献：
https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1002/advs.202102036