Учёные создали электрод для нейроимплантов, который двигается синхронно с мозгом

Международная группа исследователей из Городского университета Гонконга, Шанхайского университета традиционной китайской медицины и университета Сучжоу разработала новый тип электрода для нейроинтерфейсов, способный синхронно двигаться вместе с тканью мозга. Работа опубликована в журнале Advanced Healthcare Materials.

Проблема механического несоответствия

Одной из ключевых сложностей при создании имплантируемых нейроинтерфейсов остаётся механическая несовместимость электрода с мозговой тканью. Нейронные электроды как основные компоненты интерфейсов мозг-компьютер сталкиваются с критическими проблемами достижения стабильного механического сопряжения с тканью мозга для обеспечения качественного считывания сигнала, а существующие гибкие электроды — включая полуинвазивные конструкции, крепящиеся к мозговым оболочкам, и имплантируемые консольные системы — демонстрируют значительное несоответствие модуля упругости, отличающегося от ткани мозга на 5–6 порядков, что приводит к проскальзыванию на границе раздела. Из-за этого несоответствия жёсткие или недостаточно гибкие электроды со временем смещаются относительно окружающих тканей, что вызывает воспалительную реакцию и постепенную деградацию качества сигнала.

Нитевидные импланты, подобные тем, что использует Neuralink, частично решают проблему за счёт удлинённой формы, повышающей гибкость конструкции. Однако, как отмечают авторы работы, количественная характеристика механо-биоэлектрических взаимодействий до сих пор оставалась неизученной.

Новый подход: движение вместе с мозгом

Вместо того чтобы пытаться максимально снизить жёсткость материала, авторы предложили принципиально иную стратегию — биоэлектромеханическую стратегию сопряжения, делающую акцент на синхронизированном движении электрода и ткани мозга за счёт деформации открытого конца конструкции. Иными словами, электрод не противостоит естественным микродвижениям мозга, а подстраивается под них, двигаясь как единое целое с окружающей тканью.

Для реализации этой идеи разработан 4-канальный ультратонкий гибкий электрод длиной 40 мм, шириной 164 микрометра и толщиной 3 микрометра. Его параметры были подобраны с помощью конечно-элементного моделирования и критериев нулевого относительного смещения: итоговая эквивалентная жёсткость составила 0,023 Н/м, что соответствует жёсткости мозговой ткани при микродвижениях.

Точные измерения на наноуровне

Для проверки характеристик электрода исследователи использовали высокоточное оборудование. Нанороботизированный манипулятор, установленный внутри сканирующего электронного микроскопа с кантилевером атомно-силового микроскопа, позволил провести прецизионную характеризацию при моделируемом смещении в 25 микрометров, зафиксировав межфазные силы в 575 наноньютон и пьезорезистивную чувствительность 6,4 пА/мм по длине и 10,2 пА/мкм по смещению.

Помимо регистрации нейронных сигналов, новый электрод получил дополнительную функцию — обнаружение микродвижений самой ткани мозга. Такое совмещение возможностей в одном устройстве авторы называют прорывным. Электроды с двойной функциональностью — регистрацией сигнала и сенсорикой микродвижений — демонстрируют прорывной потенциал, устанавливая количественные стандарты проектирования для следующего поколения биоэлектронных имплантов.

Значение для будущих нейроинтерфейсов

По словам авторов исследования, разработанный электрод движется синхронно с тканью мозга, обеспечивая нулевое проскальзывание, при этом сочетая функции регистрации нейронных сигналов и сенсорики микродвижений. Такой подход может заметно повысить долговечность и качество работы имплантируемых нейроинтерфейсов по сравнению с традиционными жёсткими и полугибкими конструкциями, которые со временем теряют контакт с нейронами из-за постоянного трения и микротравм тканей.

Авторы отмечают, что их работа закладывает теоретическую и технологическую основу для создания следующего поколения высокостабильных инвазивных интерфейсов мозг-компьютер. Подобные разработки особенно важны для медицинских применений — от систем управления протезами до восстановления речи и движения у пациентов с параличом, где долговременная стабильность сигнала напрямую влияет на эффективность терапии.