一种能够与大脑“对话”的新型柔性神经接口

新型设备通过结合两项基于石墨烯的技术来应对这一挑战。首先,它集成了单层石墨烯场效应晶体管(gFETs),能够以极高的灵敏度记录超低频脑电活动。此外,它还集成了由纳米多孔还原氧化石墨烯(rGO,一种石墨烯衍生物)制成的微电极,可通过电脉冲调节神经细胞的活动。

由ICN2和巴塞罗那微电子研究所(IMB-CNM-CSIC)牵头的一项研究开发了一种神经接口,该接口将两种基于石墨烯的技术整合于单一设备中,有望改进当前调节脑活动的方法。这一突破对于未来开发针对癫痫和脑损伤等疾病的治疗方法可能至关重要。

一种能够与大脑“对话”的新型柔性神经接口

封面图片:一种在尖端集成了石墨烯微电极阵列和晶体管的柔性设备。图片来源:Natalia Bermejo(IMB-CNM)。

神经接口是一种与大脑接触后能够检测或调节神经元活动的装置。它们已被用于治疗各种与神经系统相关的疾病。然而,现有技术仍存在局限性,可能降低其有效性。其中一个例子就是其单向功能。虽然大多数现有接口能够刺激大脑,但无法同时准确检测或解码大脑活动。即便具备双向功能,它们在检测特定信号(尤其是极低频信号)时往往仍面临局限。

近日,由IMB-CNM-CSIC和ICN2研究人员领衔、发表于《自然-通讯》的一项研究,提出了一种能够克服这些障碍的设备,该设备已在小鼠模型中成功通过测试。

该研究推出了一种基于石墨烯的神经接口。石墨烯是一种柔性纳米材料,也是极佳的电导体。该设备的开发旨在应对将两种互补的石墨烯技术整合到单一平台这一挑战。这使得设备能够同时记录和解码神经信号,解读这些信息,并据此调节大脑活动。这种双向能力有望为神经系统疾病开辟新的、实时的、针对个体患者的治疗途径。

整合两大关键要素

该研究的首席作者之一何塞·A·加里多(Jose A. Garrido)教授解释道:“目前用于治疗帕金森病或癫痫等疾病的大多数临床植入设备都是单向的。它们基于参数固定的电极,无法适应大脑活动的动态变化。这导致治疗缺乏针对性,且无法进行调整。”

新型设备通过结合两项基于石墨烯的技术来应对这一挑战。首先,它集成了单层石墨烯场效应晶体管(gFETs),能够以极高的灵敏度记录超低频脑电活动。此外,它还集成了由纳米多孔还原氧化石墨烯(rGO,一种石墨烯衍生物)制成的微电极,可通过电脉冲调节神经细胞的活动。

这一挑战既涉及概念层面,也涉及技术层面。该团队此前已开展过相关研究,开发出能够与神经组织建立双向通信的石墨烯电极。然而,这些设备存在信号干扰问题,即所谓的“伪影”。更具体地说,调制脉冲可能会干扰脑信号的记录,从而掩盖或改变真实的脑部活动。

该研究的另一位主要作者、IMB-CNM的研究员安东·吉梅拉博士指出:“将晶体管和电极集成在一起,使双向通信更加灵敏和精确。结果表明,对大脑活动的监测(包括超低频活动)不会受到调制的影响。因此,可以说该设备能够‘听’和‘说’。”

该设备的制造工作在IMB-CNM-CSIC和ICN2的微纳米加工洁净室中完成。接口验证则在伦敦大学学院的罗布·怀克斯(Rob Wykes)博士实验室中,利用小鼠活体模型进行。这些测试证明了该技术具备实时检测生物标志物,并通过特定且可调节的调制进行响应的潜力。

紧密的合作

该研究领域的首个里程碑是2018年发表于《自然·材料》(Nature Materials)的一篇论文。该研究由安东·吉梅拉(Anton Guimerà)博士和ICREA教授何塞·A·加里多(Jose A. Garrido)领导,展示了首个能够记录极低频脑活动的石墨烯植入装置。随后发表于《自然·纳米技术》(Nature Nanotechnology)的最新研究则聚焦于纳米多孔石墨烯技术。

IMB-CNM-CSIC 与 ICN2 之间的紧密合作也推动了这些技术向生物医学应用领域的转化。在此背景下,INBRAIN Neuroelectronics 公司应运而生。该公司成立于 2019 年,得到了 ICN2、IMB-CNM 和 ICREA 的支持,作为一家衍生公司,负责授权该研究领域开发的石墨烯晶体管和电极技术。该公司正在开发用于临床应用的石墨烯神经接口,并已完成首项人体试验以评估其安全性和有效性。

除由Jose A. Garrido教授领导的先进电子材料与器件研究组的研究人员外,ICN2的贡献还包括由ICREA教授Kostas Kostarelos领导的纳米医学实验室。参与本研究的其他合作方包括生物工程、生物材料与纳米医学生物医学研究网络中心(CIBER-BBN)、曼彻斯特大学、伦敦大学学院以及位于德国慕尼黑的伯恩斯坦计算神经科学中心。

一种能够与大脑“对话”的新型柔性神经接口

图:石墨烯神经接口中集成不同元件的示意图。

参考文章:

Prokop, et al. An artefact-resilient wide bandwidth bidirectional graphene neural interface. Nature Communications (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-73790-x

本文来自ICN2,本文观点不代表石墨烯网立场,转载请联系原作者。

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