Home Medizin Revolutionäre transparente Graphen-Mikroelektroden verbessern die Bildgebung und Stimulation des Gehirns

Revolutionäre transparente Graphen-Mikroelektroden verbessern die Bildgebung und Stimulation des Gehirns

von NFI Redaktion

In einer aktuellen Studie, veröffentlicht in Natur-Nanotechnologie, hat eine Gruppe von Forschern hochdichte, ultrakleine, transparente Graphen-Mikroelektroden entwickelt. Diese Mikroelektroden ermöglichen eine verbesserte räumliche Auflösung bei elektrophysiologischen Aufzeichnungen der Gehirnoberfläche und bei der Kalziumbildgebung. Dadurch ist die Entschlüsselung einzelner Zell- und durchschnittlicher neuronaler Aktivitäten aus Oberflächenpotentialen möglich. Die Studie trägt den Titel „Transparente Graphen-Arrays mit hoher Dichte zur Vorhersage der zellulären Kalziumaktivität in der Tiefe anhand von Oberflächenpotentialaufzeichnungen“. Der Bildnachweis für die Studie lautet Gorodenkoff/Shutterstock.com.

Die Entwicklung transparenter Graphen-Arrays mit hoher Dichte war eine Herausforderung, da herkömmliche transparente Mikroelektrodentechnologien trotz ihrer Fortschritte durch Größe und Kanaldichte begrenzt waren. Die Forscher haben daher innovative Methoden entwickelt, um diese Grenzen zu überwinden. Die transparenten Graphen-Arrays wurden durch verschiedene Verfahren, darunter die Abscheidung von Platin-Nanopartikeln und elektrochemische Charakterisierungen, hergestellt. Diese Arrays wurden erfolgreich in Tierversuchen eingesetzt, um elektrophysiologische Signale von der kortikalen Oberfläche transgener Mäuse aufzuzeichnen und die Kalzium-Bildgebung mit Zwei-Photonen-Mikroskopie durchzuführen.

Darüber hinaus haben die Forscher künstliche neuronale Netze verwendet, um die Gehirnaktivität in tieferen Schichten vorherzusagen, indem sie ausschließlich die hochauflösenden elektrischen Aufzeichnungen von der kortikalen Oberfläche verwendet haben. Diese Modelle zeigten eine starke Korrelation zwischen den vorhergesagten und tatsächlichen Calciumaktivitäten, was darauf hindeutet, dass verschiedene Kanäle komplementäre Informationen für die Dekodierung lieferten. Die Untersuchung der Möglichkeit, Einzelzellaktivitäten anhand von Oberflächenpotentialen vorherzusagen, zeigte ebenfalls vielversprechende Ergebnisse.

Insgesamt legt die Studie nahe, dass die von den transparenten Graphen-Arrays aufgezeichneten Oberflächenpotentiale wertvolle Informationen über neuronale Aktivitäten in verschiedenen Gehirnschichten enthalten und Rückschlüsse auf die Dynamik neuronaler Populationen sogar auf Einzelzellebene ermöglichen. Dies hat das Potenzial, die neurologische Forschung und therapeutische Interventionen zu verbessern.

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