그래핀 기반 뇌 임플란트는 표면에서 뇌 깊숙이 들여다볼 수 있습니다.

그래핀 기반 뇌 임플란트는 표면에서 뇌 깊숙이 들여다볼 수 있습니다.

타임 스탬프 : 11 년 2024 월 2 일 오후 45:XNUMX
이 그래핀 기반 뇌 임플란트는 표면 PlatoBlockchain 데이터 인텔리전스를 통해 뇌 깊숙한 곳까지 들여다볼 수 있습니다. 수직 검색. 일체 포함.

침입성을 줄이는 방법을 찾는다. 뇌 이식 잠재적인 응용 분야를 크게 확장할 수 있습니다. 뇌 표면에 있지만 여전히 내부 깊은 곳의 활동을 읽을 수 있는 쥐를 대상으로 테스트된 새로운 장치는 신경 활동을 읽는 더 안전하고 효과적인 방법으로 이어질 수 있습니다.

이미 뇌의 내부 작용을 들여다볼 수 있는 다양한 기술이 있지만 모두 한계가 있습니다. 최소 침습적 접근법에는 다음이 포함됩니다. 기능성 자기 공명 영상MRI 스캐너를 사용하여 뇌의 혈류 변화를 이미지화하는 경우 EEG, 두피에 전극을 배치하여 뇌의 전기 신호를 포착하는 데 사용됩니다.

전자는 환자가 MRI 기계에 앉아 있어야 하고 후자는 대부분의 응용 프로그램에 비해 너무 부정확합니다. 최적의 표준 접근 방식에는 최고 품질의 판독값을 얻기 위해 뇌 조직 깊숙이 전극을 삽입하는 것이 포함됩니다. 그러나 이를 위해서는 위험한 수술 절차가 필요하며, 흉터가 생기고 불가피하게 전극이 이동하면 시간이 지남에 따라 신호 품질이 저하될 수 있습니다.

또 다른 접근 방식은 뇌 표면에 전극을 놓는 것인데, 이는 심부 뇌 임플란트보다 위험이 적지만 비침습적 접근 방식보다 정확도가 높습니다. 그러나 일반적으로 이러한 장치는 뇌 바깥층의 뉴런에서만 활동을 읽을 수 있습니다.

이제 연구자들은 뇌 깊은 곳의 신경 활동을 읽을 수 있는 그래핀으로 만든 전극을 갖춘 얇고 투명한 표면 임플란트를 개발했습니다. 이 접근 방식은 기계 학습을 사용하여 외부 레이어의 신호와 표면 아래에 있는 신호 간의 관계를 찾아냅니다.

연구를 주도한 UC San Diego 교수 Duygu Kuzum은 "우리는 이 기술을 통해 신경 기록의 공간적 범위를 확장하고 있습니다."라고 말했습니다. 보도 자료. "우리의 임플란트가 뇌 표면에 위치하더라도 그 디자인은 더 깊은 층에서 신경 활동을 추론할 수 있다는 점에서 물리적 감지의 한계를 뛰어넘습니다."

장치 자체는 지름이 20마이크로미터에 불과한 작은 그래핀 전극의 조밀한 배열이 내장되어 있고 초박형 그래핀 와이어로 회로 기판에 연결된 얇은 폴리머 스트립으로 만들어졌습니다. 그래핀 전극을 이 크기로 줄이는 것은 임피던스를 높이고 덜 민감하게 만들기 때문에 상당한 도전이라고 저자는 말합니다. 그들은 전자 흐름을 높이기 위해 전극에 백금 입자를 증착하는 맞춤형 제조 기술을 사용하여 이 문제를 해결했습니다.

결정적으로 전극과 폴리머 스트립은 모두 투명합니다. 연구팀이 쥐에게 장치를 이식했을 때, 연구원들은 이식 장치를 통해 레이저 빛을 비추어 동물의 뇌 더 깊은 곳의 세포를 이미지화할 수 있었습니다. 이를 통해 표면에서는 전기적으로 기록하고 더 깊은 뇌 영역에서는 광학적으로 동시에 기록하는 것이 가능해졌습니다.

이 녹음에서 팀은 외부 레이어와 내부 레이어의 활동 사이의 상관 관계를 발견했습니다. 그래서 그들은 기계 학습을 사용하여 서로 예측할 수 있는지 알아보기로 결정했습니다. 그들은 두 개의 데이터 스트림에 대해 인공 신경망을 훈련시켰고 이것이 뇌의 더 깊은 영역에 있는 뉴런과 단일 세포 집단에서 신경 활동의 지표인 칼슘 이온의 활동을 예측할 수 있다는 것을 발견했습니다.

뇌 활동을 측정하기 위해 광학적 접근법을 사용하는 것은 강력한 기술이지만 피험자의 머리를 현미경으로 고정하고 두개골을 열어 두어야 하므로 현실적인 상황에서 신호를 읽는 것이 비현실적입니다. 표면 전기 판독값에만 기초하여 동일한 정보를 예측할 수 있으면 실용성이 크게 확대됩니다.

"우리의 기술을 사용하면 피험자가 자유롭게 움직이고 복잡한 행동 작업을 수행하는 장기간의 실험을 수행할 수 있습니다."라고 공동 저자인 Mehrdad Ramezani는 말했습니다. 종이 자연 나노 기술 연구에. "이를 통해 역동적인 실제 시나리오에서 신경 활동에 대한 보다 포괄적인 이해를 제공할 수 있습니다."

하지만 이 기술이 인간에게 사용되려면 아직 갈 길이 멀다. 현재 팀은 개별 쥐에서 기록된 광학 신호와 전기 신호 간의 상관 관계를 학습하는 능력만 입증했습니다. 이 모델이 사람은 물론이고 다른 쥐의 표면 신호로부터 뇌 심부 활동을 예측하는 데 사용될 가능성은 거의 없습니다.

이는 접근 방식이 작동하기 전에 모든 개인이 상당히 침해적인 데이터 수집 프로세스를 거쳐야 함을 의미합니다. 저자는 모델이 개인에 걸쳐 일반화될 수 있도록 광학 데이터와 전기 데이터 사이의 더 높은 수준의 연결을 찾기 위해 더 많은 작업이 필요하다고 인정합니다.

그러나 뇌에서 광학적 및 전기적 판독을 모두 수행하는 데 필요한 기술의 급속한 발전을 고려할 때 이 접근 방식이 더 실현 가능해질 때까지는 그리 오랜 시간이 걸리지 않을 수 있습니다. 그리고 궁극적으로 경쟁 기술보다 충실도와 침입성 사이에서 더 나은 균형을 이룰 수 있습니다.

이미지 제공: 얇고 투명하며 유연한 뇌 임플란트는 뇌 표면에 위치하여 손상을 방지하지만 AI의 도움으로 여전히 표면 아래 깊은 곳의 활동을 추론할 수 있습니다. David Bailot/UC San Diego Jacobs 공과대학

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