AR, XR и нейроинтерфейсы
Исследователи продемонстрировали гибкие интерфейсы мозга

Новый проект, возглавляемый командой исследователей, продемонстрировал, как ультратонкий, гибкий нейронный интерфейс может быть имплантирован в мозг. Интерфейс состоит из тысяч электродов и может прослужить более шести лет.
Результаты были опубликованы в прошлом месяце в журнале Science Translational Medicine. Команда исследователей включает Джонатана Вивенти, ассистента профессора биомедицинской инженерии в Университете Дьюка; Джона Роджерса, профессора материаловедения и инженерии, биомедицинской инженерии и нейрохирургии в Северо-Западном университете; и Биджана Песарана, профессора нейронных наук в Нью-Йоркском университете.
Проблемы, связанные с датчиками в мозге
Вивенти рассказал о трудности получения датчиков, работающих в мозге.
“Попытка заставить эти датчики работать в мозге – это как бросить ваш сгибаемый, гибкий смартфон в океан и ожидать, что он будет работать 70 лет”, – сказал Вивенти. “За исключением того, что мы создаем устройства, которые намного тоньше и более гибкие, чем телефоны, которые сейчас есть на рынке. Это проблема”.
Существует много трудных проблем при введении чужеродных объектов в мозг. Они должны быть способны существовать в коррозионной, соленой среде, и окружающие ткани и иммунная система атакуют объект.
Трудность увеличивается еще больше, когда речь идет об электрических устройствах. Большинство имплантируемых устройств, которые могут быть использованы в течение длительного времени, герметически запечатаны с помощью лазерной сварки титановых корпусов.
“Создание водонепроницаемых, объемных оболочек для таких типов имплантатов представляет собой один уровень инженерного вызова”, – сказал Роджерс. “Мы сообщаем здесь о успешном развитии материалов, которые обеспечивают аналогичные уровни изоляции, но с тонкими, гибкими мембранами, которые в сто раз тоньше листа бумаги”.
Из-за расположения человеческого мозга пространство и гибкость чрезвычайно важны. Человеческий мозг состоит из десятков миллиардов нейронов, но существующие нейронные интерфейсы могут отбирать только около сотни мест. Эта конкретная проблема привела команду исследователей к разработке новых подходов.
“Вам нужно переместить электронику к самим датчикам и разработать локальный интеллект, который может обрабатывать несколько входящих сигналов”, – сказал Вивенти. “Так работают цифровые камеры. У вас может быть десятки миллионов пикселей без десятков миллионов проводов, потому что многие пиксели делят одни и те же каналы данных”.
Исследователи смогли создать гибкие нейронные устройства, которые имеют толщину 25 микрометров, состоящие из 360 электродов.
“Мы попробовали много стратегий раньше. Осаждение полимеров такой толщины, как требуется, приводило к дефектам, которые вызывали их отказ, и более толстые полимеры не имели необходимой гибкости”, – сказал Вивенти. “Но мы наконец нашли стратегию, которая превосходит все остальные, и теперь сделали ее работоспособной в мозге”.
https://www.youtube.com/watch?time_continue=41&v=4tOP97aokOU&feature=emb_title
Слой диоксида кремния
Статья демонстрирует, как слой диоксида кремния толщиной менее микрометра, который термически выращен, может помочь укротить среду внутри мозга. Скорость деградации составляет 0,46 нанометров в день, но небольшие количества могут раствориться в организме без создания проблем.
Исследователи также продемонстрировали, как электроды в устройстве могут использовать емкостное обнаружение для обнаружения нейронной активности.
Новые разработки – это только один из начальных шагов к дальнейшему развитию этой технологии. Команда сейчас работает над увеличением прототипа с 1000 электродов до более 65 000.
“Одной из наших целей является создание нового типа визуального протеза, который взаимодействует напрямую с мозгом и может восстановить хотя бы некоторую зрительную способность для людей с поврежденными зрительными нервами”, – сказал Вивенти. “Но мы также можем использовать такие устройства для управления другими типами протезов или в широком спектре проектов нейронных исследований”.












