Cognifiber：持続可能な非揮発性メモリおよびシナプス学習アプリケーションのための生体適合性および生分解性1Dコラーゲンナノファイバーの活用

ここでは、抵抗スイッチング（RS）デバイスは、自然に豊富で、非毒性、生体適合性、および生分解性の生体材料を使用して製造されています。この目的のために、1Dキトサンナノファイバー（NFS）、コラーゲンNFS、およびキトサンコラーゲンNFSは、エレクトロスピニング技術を使用して合成されます。さまざまなNFSの中で、コラーゲンNFSベースのデバイスは、有望なRS特性を示しています。特に、最適化されたAg/コラーゲンNFS/フッ素ドープ酸化ティンRSデバイスは、電圧変動アナログメモリ挙動と良好な非揮発性メモリ特性を示しています。さらに、さまざまな生物学的シナプス学習特性を模倣することもでき、スパイクニューラルネットワークの助けを借りてパターン分類アプリケーションに使用できます。時系列分析手法は、RSデバイスのスイッチングバリエーションをモデル化および予測するために採用されています。さらに、コラーゲンNFは良好な細胞毒性と抗がん特性を示しており、スイッチング層としての優れた生体適合性を示唆しています。コラーゲンNFSの生体適合性は、NRK-52E（正常ラット腎臓細胞株）とMCF-7（ミシガンがん財団-7がん細胞株）の助けを借りて調査されます。さらに、デバイスの生分解性は、物理的な過渡テストを通じて評価されます。この作業は、持続可能な非揮発性メモリおよび神経形成コンピューティングアプリケーションのための生体適合性および生分解性スイッチング材料を開発するための重要なステップを提供します。

Here, resistive switching (RS) devices are fabricated using naturally abundant, nontoxic, biocompatible, and biodegradable biomaterials. For this purpose, 1D chitosan nanofibers (NFs), collagen NFs, and chitosan-collagen NFs are synthesized by using an electrospinning technique. Among different NFs, the collagen-NFs-based device shows promising RS characteristics. In particular, the optimized Ag/collagen NFs/fluorine-doped tin oxide RS device shows a voltage-tunable analog memory behavior and good nonvolatile memory properties. Moreover, it can also mimic various biological synaptic learning properties and can be used for pattern classification applications with the help of the spiking neural network. The time series analysis technique is employed to model and predict the switching variations of the RS device. Moreover, the collagen NFs have shown good cytotoxicity and anticancer properties, suggesting excellent biocompatibility as a switching layer. The biocompatibility of collagen NFs is explored with the help of NRK-52E (Normal Rat Kidney cell line) and MCF-7 (Michigan Cancer Foundation-7 cancer cell line). Additionally, the biodegradability of the device is evaluated through a physical transient test. This work provides a vital step toward developing a biocompatible and biodegradable switching material for sustainable nonvolatile memory and neuromorphic computing applications.