High-Bandwidth Graphene Neural Interfaces
Garcia Cortadella, Ramon
Garrido, Jose, dir.
Guimerà Brunet, Anton, dir.
Jiménez Jiménez, David, dir.

Data: 2021
Resum: El funcionament del cervell es basa en processos complexos, que encara no s'han descrit i comprès detalladament. En les últimes dècades, la neurociència ha experimentat un desenvolupament accelerat, impulsat per noves neurotecnologías que permeten monitoritzar les dinàmiques de l'activitat elèctrica al cervell amb una major resolució espai-temporal i una àrea de cobertura més àmplia. No obstant això, a causa de l'alta complexitat de les xarxes neuronals al cervell, que són compostes per poblacions neuronals fortament interconnectades en àmplies regions cerebrals, estem lluny de detectar una fracció significativa de les neurones que donen lloc a funcions complexes. Per tal d'investigar les dinàmiques neuronals a gran escala amb alta resolució espacial, s'han utilitzat diverses tecnologies, que inclouen la ressonància magnética funcional (fMRI), imatges amb marcadors sensibles al voltatge o registres electrofisiològics d'alt recompte de sensors. No obstant això, la resolució temporal del fMRI i els mètodes òptics es limita típicament a uns pocs hertzs, gairebé tres ordres de magnitud per sota de la dels potencials d'acció, i es limiten a les condicions en què el subjecte es troba immòbil. D'altra banda, els registres electrofisiològics basats en matrius de microelèctrodes proporcionen una alta resolució espai-temporal, el que permet detectar amb precisió dinàmiques ràpides de centenars de neurones individuals simultàniament en animals que es mouen lliurement. No obstant això, les interfícies de detecció neuroelectrónica presenten una limitació en el producte entre la resolució espacial i l'àrea de cobertura. A més, presenten una baixa sensibilitat a la banda de freqüència infra-lenta (<0. 5Hz), que està relacionada amb la connectivitat funcional de llarg abast. En aquesta tesi es presenta una nova tecnologia basada en sensors actius de grafè, que permet incrementar l'àrea de cobertura i la resolució espacial dels registres electrofisiològics conservant una alta sensibilitat en una banda de freqüència àmplia, des de l'activitat infra-lenta fins a la de una sola cèl·lula electrogénica. Aquest desenvolupament tecnològic es divideix en tres etapes principals; en primer lloc, s'obté una comprensió més profunda de les característiques intrínseques del soroll i la resposta en freqüència d'aquests sensors basant-se en l'estat de l'art en tecnologia de sensors de grafè. En la segona etapa, es mostra un sistema quasi-comercial basat en matrius de sensors de grafè epi-cortical i transmissió sense fil per a la implantació crònica en rates. Amb aquest sistema, es demostra la reproductibilitat de les matrius de sensors de grafè, la seva estabilitat a llarg termini i la seva biocompatibilitat crònica. A més, es proporciona evidència preliminar per a una àmplia gamma de nous patrons electrofisiològics gràcies a la seva sensibilitat en la banda de freqüència infra-lenta. Finalment, en l'última etapa d'aquesta tesi, l'enfocament se centra en el desenvolupament de noves estratègies de multiplexació per augmentar el nombre de sensors a les sondes neuronals. Aquestes tres etapes principals de desenvolupament han portat a la demostració del potencial de les matrius de sensors de grafè multiplexats per al mapejat de les dinàmiques neuronals a gran escala en una banda de freqüència àmplia, en animals que es mouen lliurement, durant llargs períodes. La combinació d'aquestes capacitats fa que les matrius de sensors actius de grafè siguin una tecnologia prometedora per a interfícies cervell-ordinador d'alt ample de banda i una eina única per investigar el paper de l'activitat infra-lenta en la coordinació de les dinàmiques neuronals d'alta freqüència.
Resum: El funcionamiento del cerebro se basa en procesos complejos, que aún no se han descrito y comprendido detalladamente. En las últimas décadas, la neurociencia ha experimentado un desarrollo acelerado, impulsado por nuevas neurotecnologías que permiten monitorear la dinámica de la actividad eléctrica en el cerebro con una mayor resolución espacio-temporal y un área de cobertura más amplia. Sin embargo, debido a la alta complejidad de las redes neuronales en el cerebro, que están compuestas por poblaciones neuronales fuertemente interconectadas en amplias regiones cerebrales, estamos lejos de monitorear una fracción significativa de neuronas que dan lugar a funciones complejas. Con el fin de investigar las dinámica neuronales a gran escala con alta resolución espacial, se han utilizado diversas tecnologías, que incluyen la resonancia magnética funcional (fMRI), imágenes con marcadores sensibles al voltaje o registros electrofisiológicos de alto conteo de sensores. Sin embargo, la resolución temporal del fMRI y los métodos ópticos se limita típicamente a unos pocos hercios, casi tres órdenes de magnitud por debajo de la de los potenciales de acción, y se limitan a condiciones en los que el sujeto se encuentra inmóvil. Por otro lado, los registros electrofisiológicos basados en matrices de microelectrodos proporcionan una alta resolución espacio-temporal, lo que permite detectar con precisión dinámicas rápidas de cientos de neuronas individuales simultáneamente en animales que se mueven libremente. Sin embargo, las interfaces de detección neuroelectrónica presentan una limitación en el producto entre la resolución espacial y el área de cobertura. Además, presentan una baja sensibilidad en la banda de frecuencia infra-lenta (<0. 5Hz), que está relacionada con la conectividad funcional de largo alcance. En esta tesis se presenta una nueva tecnología basada en sensores activos de grafeno, que permite incrementar el área de cobertura y la resolución espacial de los registros electrofisiológicos conservando una alta sensibilidad en una amplia banda de frecuencia, desde la actividad infra-lenta hasta la de una sola célula electrogénica. Este desarrollo tecnológico se divide en tres etapas principales; en primer lugar, se obtiene una comprensión más profunda de las características intrínsecas del ruido y la respuesta en frecuencia de estos sensores basándose en el estado del arte en tecnología de sensores de grafeno. En la segunda etapa, se muestra un sistema cuasi-comercial basado en matrices de sensores de grafeno epi-cortical y transmisión inalámbrica para implantación crónica en ratas. Con este sistema, se demuestra la reproducibilidad de las matrices de sensores de grafeno, su estabilidad a largo plazo y su biocompatibilidad crónica. Además, se proporciona evidencia preliminar para una amplia gama de nuevos patrones electrofisiológicos debido a su sensibilidad en la banda de frecuencia infra-lenta. Finalmente, en la última etapa de esta tesis, el enfoque se centra en el desarrollo de nuevas estrategias de multiplexación para aumentar el número de sensores en las sondas neuronales. Estas tres etapas principales de desarrollo han llevado a la demostración del potencial de las matrices de sensores de grafeno multiplexados para el mapeado de las dinámicas neuronales a gran escala en una amplia banda de frecuencia en animales que se mueven libremente durante largos períodos. La combinación de estas capacidades hace que las matrices de sensores activos de grafeno sean una tecnología prometedora para interfaces cerebro-ordenador de alto ancho de banda y una herramienta única para investigar el papel de la actividad infra-lenta en la coordinación de las dinámicas neuronales de alta frecuencia.
Nota: Premi Extraordinari de Doctorat concedit pels programes de doctorat de la UAB per curs acadèmic 2020-2021
Nota: Universitat Autònoma de Barcelona. Programa de Doctorat en Enginyeria Electrònica i de Telecomunicació
Drets: L'accés als continguts d'aquesta tesi queda condicionat a l'acceptació de les condicions d'ús establertes per la següent llicència Creative Commons: Creative Commons
Llengua: Anglès
Col·lecció: Programa de Doctorat en Enginyeria Electrònica i de Telecomunicació
Document: Tesi doctoral ; Text ; Versió publicada
Matèria: Sensors ; Sensor ; Grafé ; Grafeno ; Graphene ; Neurociència ; Neurociencia ; Neuroscience ; Ciències Experimentals

Adreça alternativa: https://hdl.handle.net/10803/673787


278 p, 21.8 MB

El registre apareix a les col·leccions:
Documents de recerca > Documents dels grups de recerca de la UAB > Centres i grups de recerca (producció científica) > Ciències > Institut Català de Nanociència i Nanotecnologia (ICN2)
Documents de recerca > Tesis doctorals

 Registre creat el 2022-04-05, darrera modificació el 2023-07-11



   Favorit i Compartir