Este implante cerebral a base de grafeno puede mirar profundamente dentro del cerebro desde su superficie

Este implante cerebral a base de grafeno puede mirar profundamente dentro del cerebro desde su superficie

Sello de tiempo: 11 de enero de 2024 2:45 p.m.
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Encontrar formas de reducir la invasividad de implantes cerebrales podrían ampliar enormemente sus aplicaciones potenciales. Un nuevo dispositivo probado en ratones que se encuentra en la superficie del cerebro, pero que aún puede leer la actividad profunda, podría conducir a formas más seguras y efectivas de leer la actividad neuronal.

Ya existe una variedad de tecnologías que nos permiten observar el funcionamiento interno del cerebro, pero todas tienen limitaciones. Los enfoques mínimamente invasivos incluyen resonancia magnética funcional, donde se utiliza un escáner de resonancia magnética para obtener imágenes de los cambios del flujo sanguíneo en el cerebro, y EEG, donde se utilizan electrodos colocados en el cuero cabelludo para captar las señales eléctricas del cerebro.

Sin embargo, el primero requiere que el paciente se siente en una máquina de resonancia magnética y el segundo es demasiado impreciso para la mayoría de las aplicaciones. El enfoque estándar implica insertar electrodos profundamente en el tejido cerebral para obtener lecturas de la más alta calidad. Pero esto requiere un procedimiento quirúrgico arriesgado, y las cicatrices y el inevitable desplazamiento de los electrodos pueden provocar que la señal se degrade con el tiempo.

Otro enfoque implica colocar electrodos en la superficie del cerebro, lo que es menos riesgoso que los implantes cerebrales profundos pero proporciona mayor precisión que los enfoques no invasivos. Pero normalmente, estos dispositivos sólo pueden leer la actividad de las neuronas en las capas externas del cerebro.

Ahora, los investigadores han desarrollado un implante de superficie delgada y transparente con electrodos hechos de grafeno que puede leer la actividad neuronal en las profundidades del cerebro. El enfoque se basa en el aprendizaje automático para descubrir relaciones entre las señales en las capas externas y las que se encuentran muy por debajo de la superficie.

"Estamos ampliando el alcance espacial de las grabaciones neuronales con esta tecnología", dijo en Duygu Kuzum, profesor de la UC San Diego que dirigió la investigación. un comunicado de prensa. "Aunque nuestro implante reside en la superficie del cerebro, su diseño va más allá de los límites de la detección física, ya que puede inferir la actividad neuronal desde capas más profundas".

El dispositivo en sí está hecho de una delgada tira de polímero incrustada con una densa serie de pequeños electrodos de grafeno de solo 20 micrómetros de ancho y conectados mediante cables de grafeno ultrafinos a una placa de circuito. Reducir los electrodos de grafeno a este tamaño es un desafío considerable, dicen los autores, ya que aumenta su impedancia y los hace menos sensibles. Lo solucionaron utilizando una técnica de fabricación personalizada para depositar partículas de platino en los electrodos para aumentar el flujo de electrones.

Lo más importante es que tanto los electrodos como la tira de polímero son transparentes. Cuando el equipo implantó el dispositivo en ratones, los investigadores pudieron hacer brillar una luz láser a través del implante para obtener imágenes de células más profundas en el cerebro de los animales. Esto hizo posible grabar simultáneamente eléctricamente desde la superficie y ópticamente desde regiones más profundas del cerebro.

En estas grabaciones, el equipo descubrió una correlación entre la actividad en las capas externas y las internas. Entonces, decidieron ver si podían utilizar el aprendizaje automático para predecir uno del otro. Entrenaron una red neuronal artificial con los dos flujos de datos y descubrieron que podía predecir la actividad de los iones de calcio (un indicador de la actividad neuronal) en poblaciones de neuronas y células individuales en regiones más profundas del cerebro.

El uso de enfoques ópticos para medir la actividad cerebral es una técnica poderosa, pero requiere que la cabeza del sujeto esté fijada bajo un microscopio y que el cráneo permanezca abierto, lo que lo hace poco práctico para leer señales en situaciones realistas. Ser capaz de predecir la misma información basándose únicamente en lecturas eléctricas de la superficie ampliaría enormemente la practicidad.

"Nuestra tecnología hace posible realizar experimentos de mayor duración en los que el sujeto es libre de moverse y realizar tareas conductuales complejas", dijo Mehrdad Ramezani, coautor del estudio. papel en Naturaleza Nanotecnología sobre la investigación. "Esto puede proporcionar una comprensión más completa de la actividad neuronal en escenarios dinámicos del mundo real".

Sin embargo, la tecnología todavía está muy lejos de ser utilizada en humanos. Actualmente, el equipo sólo ha demostrado la capacidad de aprender correlaciones entre señales ópticas y eléctricas registradas en ratones individuales. Es poco probable que este modelo pueda usarse para predecir la actividad cerebral profunda a partir de señales superficiales en un ratón diferente, y mucho menos en una persona.

Eso significa que todos los individuos tendrían que someterse a un proceso de recopilación de datos bastante invasivo antes de que el enfoque funcionara. Los autores admiten que es necesario hacer más para encontrar conexiones de mayor nivel entre los datos ópticos y eléctricos que permitan que los modelos se generalicen entre individuos.

Pero dadas las rápidas mejoras en la tecnología necesaria para realizar lecturas ópticas y eléctricas del cerebro, puede que no pase mucho tiempo hasta que el enfoque se vuelva más factible. Y, en última instancia, podría lograr un mejor equilibrio entre fidelidad e invasividad que las tecnologías competidoras.

Crédito de la imagen: un implante cerebral delgado, transparente y flexible se coloca en la superficie del cerebro para evitar dañarlo, pero con la ayuda de la IA, aún puede inferir actividad muy por debajo de la superficie. David Baillot/Escuela de Ingeniería Jacobs de UC San Diego

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