Tecnología de microelectrodos 3D de un solo paso para interfaces neuronales desarrolladas

Las matrices de microelectrodos (Meas) se usan ampliamente para registrar la actividad cerebral y estimular los tejidos neuronales. Sin embargo, las medidas convencionales son típicamente planas, lo que limita su capacidad para ajustarse a las curvas naturales de las estructuras neuronales. Los métodos existentes para agregar características 3D requieren múltiples pasos de fabricación, aumentando la complejidad y restringiendo las posibilidades de diseño.

Para superar estas limitaciones, un equipo dirigido por el profesor asociado Joonsoo Jeong y el profesor asociado Kyungsik EOM desarrolló μTF, inspirado en la termoformado de plástico, una técnica común para moldear las láminas de plástico en diferentes formas. Sus hallazgos se publican en línea el 22 de enero de 2025 en la revista de NPJ Electrónica flexible.

“La idea de este estudio provino de una simple observación de las tapas de plástico en las tazas de café para llevar. Me di cuenta de que este método de formación de plástico podría aplicarse en un nivel microscópico Para crear estructuras 3D para electrodos neuronales “, dice el Dr. Jeong.

El método μTF implica calentar una hoja de polímero delgada y flexible incrustada con microelectrodos y presionarlo contra un molde impreso en 3D. Los investigadores utilizaron polímero de cristal líquido (LCP) como sustrato debido a su resistencia mecánica, biocompatibilidad y estabilidad a largo plazo. Este proceso forma estructuras sobresalientes y empotradas precisas, mejorando el electrodoLa proximidad a las neuronas objetivo mientras preserva sus propiedades eléctricas.

A diferencia de los enfoques de micromachina tradicionales, μTF simplifica la fabricación y permite una amplia gama de estructuras 3D complejas, incluidas pozos, cúpulas, paredes y características triangulares, todo dentro de un solo MEA.

En un estudio de prueba de concepto, los investigadores aplicaron μTF para desarrollar un MEA 3D optimizado para la estimulación retiniana en pacientes ciegos. Las simulaciones computacionales y los experimentos de laboratorio mostraron que los electrodos 3D redujeron los umbrales de estimulación en 1,7 veces y mejoraron la resolución espacial en 2.2 veces en comparación con los electrodos planos tradicionales.

“Nuestras estructuras 3D acercan los electrodos a las neuronas objetivo, haciendo que la estimulación sea más eficiente y precisa”, explica el Dr. Eom.

Más allá de la estimulación de la retina, los investigadores ven que μTF se usa en varias interfaces neuronales, incluidas las del cerebro, médula espinalCóclea y nervios periféricos, señala el Dr. Jeong. El método es capaz de crear diversas estructuras 3D, incluidos pozos, cúpulas, paredes y características triangulares, que habilitan diseños de electrodos a medida para diferentes entornos neuronales.

Un uso futuro prometedor de esta tecnología está en interfaces cerebrales (BCIS), que podría ayudar a restaurar el movimiento en pacientes paralizados. Implantando matrices de electrodos neurales 3D en el corteza de motorpodríamos decodificar señales neuronales y traducirlas en acciones físicas, como controlar los brazos robóticos o las sillas de ruedas.

La versatilidad de μTF se extiende más allá de las interfaces neuronales. El equipo de investigación está explorando su potencial en electrónica portátil, estudios organoides y sistemas de laboratorio en un chip, donde las microestructuras 3D precisas podrían mejorar la funcionalidad del dispositivo. El siguiente paso incluye la refinación de técnicas de fabricación para aplicaciones médicas más amplias.

Con su capacidad para mejorar el registro y la estimulación neurales al tiempo que simplifican la fabricación, μETF representa un avance importante en la tecnología neuroprotésica y los tratamientos de rehabilitación neuronal.