物理科技生物学-PHYICA

微制造薄膜电极显示出治疗前景

医学研究 2022-07-25 21:51:57

在劳伦斯·利弗莫尔国家实验室(LLNL)和加州大学旧金山分校团队最近的一项研究中,研究人员发现,LLNL开发的薄膜微电极的灵活性,加上更高密度的网格间距,提供了关于大脑如何工作的更详细的信息,同时还提供了刺激受癫痫和其他神经疾病影响的大脑区域的能力

信用:劳伦斯·利弗莫尔国家实验室 今年早些时候,劳伦斯利弗莫尔国家实验室开发的薄膜微电网阵列被用于加州大学旧金山分校(UCSF)的神经学家乔恩·克莱恩的患者,该阵列显示海马脑活动由行为任务中双向传播的波组成

这些薄膜微网格阵列的设计不仅仅是为了坐在大脑表面,就像它们在测量海马脑电波时所做的那样,而且足够灵活,可以与大脑表面的地形进行密切接触

最近,在《神经工程杂志》上发表的一篇论文中,研究人员发现,这种灵活性与更高密度的网格间距相结合,提供了更多关于大脑如何工作的细节,同时还提供了刺激受癫痫和其他神经疾病影响的大脑区域的能力

这篇论文是由张智威实验室的UCSF研究人员克里斯汀·塞勒斯、钟昀呈和希瑟·道斯撰写的;以及在植入式微系统集团领导拉齐·哈克领导下工作的LLNL研究人员珍妮·周和迈克尔·特里伯特

薄膜微皮层脑电图表面阵列包含32个电极,为1

直径为2毫米,间距(中心之间的距离)仅为2毫米,提供了比商用电极阵列更高水平的空间特异性和定位

由于薄膜阵列的灵活性和尺寸有可能在阵列中增加几十个电极,作者认为,所描述的制造和组装方法显示出获取独特信息的巨大潜力,这些信息将允许对大脑不同区域进行可定制的、精确的空间靶向——对临床和研究应用具有影响,包括颅内刺激

塞勒斯指出:“UCSF和LLNL之间的密切合作允许快速的设计迭代和术中测试周期,阐明了可以优化阵列的哪些特征,以更好地测量和理解大脑活动。”

LLNL的微制造方法将这些薄膜阵列与它们的商业对应物区分开来:它们是通过2

5D工艺,其中材料的平面层——在这种情况下是聚合物和金属——根据图案沉积,然后蚀刻,以定义它们作为功能器件的最终形式

因为许多小的薄膜电极可以通过这种生产技术一次制成,它们本质上是相同的,所以根据作者的说法,“它们表现出优异的电极到电极和设备到设备的一致性”,这在感测和瞄准正在研究的不同大脑区域方面提供了更高的精度

研究人员的数据表明,新的薄膜阵列比商用薄膜阵列传输更高质量的信号,部分原因是增加的柔性有助于电极更好地符合大脑皮层,在大脑和阵列之间建立更紧密的接触,从而更容易在两者之间传输神经活动

同样,由于电极中的金属导体是均匀分布的,而不是以块状金属的形式散布,薄膜的均匀刚度有助于传输,这在商业阵列中有助于可变的和更极端的刚度,防止它们平放在大脑表面上

根据研究人员的说法,允许与大脑皮层更好接触的灵活性也允许阵列被模制成圆柱形,以便可以插入大脑

为了评估商用电极阵列与薄膜阵列的比较能力,研究人员收集了四名难治性癫痫患者的数据,他们正准备接受手术治疗颞叶癫痫

32个电极的表面阵列被放置在三个病人身上进行测试,圆柱形深度阵列——也有32个触点——在三个病人身上进行测试

实验人员发现,“表面阵列的同一行或同一列中相邻触点之间的信号,间距为2 mm,相关系数低于1,表明即使在高度相关的静止状态活动期间,这种电极密度也记录了独特的信息

" 为了测试更高密度的电极是否会产生更多信息,作者比较了表面阵列中距离更近和距离更远的电极(相邻电极对和对角电极对),发现差异显著

研究人员得出结论,未来的研究可能会从排列更紧密的表面阵列中提供新的信息

对深度阵列的类似分析也表明,当调整阵列的深度间距时,记录了大量新信息——插入大脑深处的电极提供的信息与深度较小的相邻电极不同

虽然各种考虑因素,如个体大脑差异,可能会影响电刺激反应,但结果表明,薄膜电极的尺寸通常允许更精细的数据和更好的目标组织刺激

正如作者所言,“我们在四名人类患者中进行的术中感觉和刺激研究表明,这些更高密度的阵列提供了额外的感觉信息,并对刺激的空间分布有更好的控制

“研究人员认为这一发现意义重大,因为商业电极的大尺寸(和相应的低密度)阻碍了用于诊断目的和治疗刺激的皮层脑电图的使用

正如该论文所说,薄膜电极阵列的微制造可以解决这些可扩展性问题

这项工作是DARPA(国防高级研究计划局)SUBNETS(基于系统的新兴疗法神经技术)项目多年努力的结果,该项目最初是为了研究情绪障碍,如创伤后应激障碍(PTSD)、抑郁和焦虑以及慢性疼痛而创建的

这项研究有助于实现SUBNETS项目的长期目标,为治疗提供了一种“闭环”方法,即只有在需要时才会触发治疗性神经刺激,而不是像开环系统那样一直“开着”

哈克认为,随着时间的推移,开环系统会变得无效,因为大脑会适应刺激,而副作用在开环方法中更常见

论文中描述的可植入阵列允许定制,可以更好地适应和治疗个人需求,就像那些在SUBNETS资助下用于研究的阵列一样

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