一款用于高通道的微电极阵列

描述

脑机接口离体芯片是在多通道微电极阵列(Microelectrode Array,MEA)上进行体外神经元培养,从而形成神经网络与人造设备间的通讯机制,是脑机接口方向的一种典型直接神经接口,不仅可以实时获取神经元的信息活动动态变化,为体外神经网络信息检测提供一种高通量、高信噪比和较好生物相容性的检测工具,还能很好地与药物调控、电调控等技术相结合来探究调控下神经系统的活动,在脑科学、脑机交互和生命健康领域具有重大科学意义和重要的应用前景。然而,离体神经元检测与调控的高效器件和芯片的缺乏,许多脑功能在细胞与网络层面的机制并不明确。通过新型纳米复合材料的定向修饰能够大幅度提升微电极阵列的相关性能,从而为设计并研制先进的脑机接口芯片提供重要思路。

据麦姆斯咨询报道,近日,中国科学院空天信息创新研究院蔡新霞团队和中国医学科学院基础医学研究所许琪团队合作,制备了一款用于高通道的微电极阵列,适用于体外培养神经元或脑切片的信息检测与调控。结合了PEDOT:PSS/PtNPs纳米功能材料,研制出低阻抗、小相位延迟、高电荷存储容量、高最大电荷注入密度的脑机接口,可实现精准、安全的电调控海马神经元产生刺激下的学习功能,并因其高时空分辨的能力记录到神经元学习过程中电生理特征和记忆曲线,进而探究了大脑学习潜在的神经机制。相关成果以Supplementary Cover形式发表在领域重要期刊ACS APPLIED MATERIALS & INTERFACES上。

首先,研究人员通过微加工工艺制备了高通道的微电极阵列。材料方面选用了透明石英玻璃基底、Ti/Pt导电层、SiO₂/Si₃O₄绝缘层和纳米复合材料界面层。此外,电极阵列包含128个直径为30μm的检测位点,可检测微弱的神经元信号。研究中对比了PEDOT:PSS、PEDOT:PSS/AuNPs和PEDOT:PSS/PtNPs三种纳米复合材料的神经界面在神经调控与神经检测方面的性能。PEDOT:PSS/PtNPs神经界面具有低阻抗、小相位延迟、高电荷存储容量、高最大电荷注入密度、良好稳定性和生物相容性,有效提高微电极检测与调控性能,有利于神经信号的调控与检测。

微电极

图1 用于研究脑功能的离体脑机接口平台

微电极

图2 MEA的制造和修饰示意图

(a)基板清洗;(b)通过第一次光刻在基板上形成微电极、导线和接触垫的图案;(c)溅射Ti/Pt导电层;(d)剥离金属层;(e)PECVD沉积绝缘层;(f)CHF₃蚀刻暴露微电极和接触垫;(g)PEDOT:PSS电化学沉积到微电极上;(h)PtNPs沉积到PEDOT:PSS层上;(i)高通道微电极阵列;(j)微电极的内部布局。

为了确认激活神经元的最佳电刺激模式,多种参数的电刺激被应用于海马神经元。如图3所示,通过评价刺激后神经元的尖峰放电速率、局部场电位功率和刺激后事件直方图(PSTH)。确定了幅度为±300mV、脉宽为200μs、频率为1Hz的双极性电压脉冲序列是能够激活神经元学习的有效模式。

微电极

图3 不同频率电刺激对海马神经元点活动的影响

(a)刺激前、0.2Hz刺激后、1Hz刺激后和5Hz刺激后神经元尖峰和LFP功率信号的变化;(b)刺激前、10Hz刺激后、20Hz刺激后和50Hz刺激后神经元尖峰和LFP功率信号的变化;(c)1Hz刺激的刺激后事件直方图;(d)0.2Hz刺激的刺激后事件直方图。

进一步研究发现,海马神经元在多个训练电脉冲序列以后表现出学习逐渐加深的特征,在神经电生理上具体表现神经元放电越来越趋向簇状放电的情况(图4)。

微电极

图4 海马神经元在学习训练后的电生理特征

(a)训练前、第一次训练后、第二次训练后和最后一次训练后的尖峰放电图;(b)训练前、第一次训练后、第二次训练后和最后一次训练后海马神经元的联合尖峰间隔分布图。

并且神经元学习后,可培养在多通道微电极阵列上的神经元活动之间的相关性与同步性(图5a和5b)。通过以上结论,研究人员推断出神经元在学习过程中它们之间的联系在不断的加深,就如同人在学习事物时,大脑不同区域产生协同作用最终将事物记下。

此外,研究发现,在撤去诱导神经元学习的训练后,神经元依然能保持着刺激引发的高簇状放电的特征(图5c)。这贴合人类学习一件事情的记忆曲线。

微电极

图5 学习训练后海马神经元之间放电的同步性,以及神经元尖峰和爆发放电的记忆曲线

(a)网络同步指标动态变化的过程;(b)不同阶段的归一化平均同步指数(n=30,***p<0.001);(c)训练期间和训练后四小时的射击率和爆发率(n=5)。

总体而言,基于PEDOT:PSS/PtNPs的高通道微电极阵列组成的脑机接口离体芯片具有良好的生物相容性,与活体脑机接口芯片相比伦理道德的束缚更小,作为重要的研究工具在脑重大疾病、新型药物研制、新一代人工智能和器官芯片等诸多重要研究领域具有更加广阔的应用前景。

论文链接:

https://doi.org/10.1021/acsami.1c23170

审核编辑 :李倩

 

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