أقطاب ميكروية رقيقة قائمة على الجرافين المسامي النانوي للتسجيل العصبي والتحفيز عالي الدقة في الجسم الحي

مادة القطب وتصنيع المصفوفة

أداء الأقطاب الكهربائية في المختبر

تمت دراسة استقرار الأقطاب الكهربائية خلال التحفيز الكهربائي المستمر. تم تحفيز أقطاب EGNITE الدقيقة بتردد ذي صلة سريرياً (100 هرتز) وتمت ملاحظتها على أنها مستقرة بعد 15 مليون نبضة كما يتضح من المقاومة الثابتة نسبياً عند 1 كيلو هرتز (الشكل 2i)، دون ملاحظة أي تغييرات هيكلية واضحة (الشكل التوضيحي 8). كما قمنا بدراسة الاستقرار الميكانيكي لأقطاب EGNITE من خلال تعريض الأجهزة للموجات فوق الصوتية في حمام مائي. بعد التعرض المتتالي للصوت لمدة 15 دقيقة عند 200 واط و300 واط، ظلت أقطاب EGNITE ملتصقة بالجهاز (الشكل 2j والشكل التكميلي 9). لم يُلاحظ أي تقشر أو تشقق في الأقطاب. لتقييم وظيفة الجهاز بشكل أكبر تحت الضغط الميكانيكي، تم إجراء اختبار انحناء حول قضيب بقطر 0.7 مم. ظلّت الأقطاب الكهربائية تعمل بعد عشرة دورات انحناء، ومن بين تلك، استمرت جميعها في عشرة دورات انحناء إضافية. لوحظت تغييرات طفيفة في المقاومة (الشكل 2k).

و الشكل التوضيحي الإضافي رقم 10)، مما يدل على الاستقرار الميكانيكي للميكروإلكترودات EGNITE.

تسجيل إشارات الدماغ في الجسم الحي

بالإضافة إلى ذلك، تم إجراء تجربة تسجيل مزمنة لإثبات المفهوم (الطرق) باستخدام جهاز EGNITE داخل القشرة الدماغية مزروع في القشرة الجبهية في فأر لمدة تزيد عن 90 يومًا (الشكل 3g-j). بعد الشهر الأول، تم تسجيل إمكانات الاستجابة السمعية (AEPs) بشكل طولي على مدى 3 أشهر من الزرع بينما كان الحيوان يتحرك بحرية. تم الكشف عن ذروة AEP الملحوظة عند 40 مللي ثانية بعد التحفيز بمتوسط نسبة الإشارة إلى الضوضاء تزيد عن 30 ديسيبل في جميع النقاط الزمنية (الشكل 3h,i). يمكن الكشف عن إمكانات العمل الفردية بواسطة أقطاب EGNITE المزروعة بشكل مزمن بعد شهر من الزرع (الشكل 3j).

تحفيز الألياف العصبية في الجسم الحي

الشكل 4| التحفيز العصبي في الجسم الحي للعصب المحيطي. أ، مخطط تجريبي لتجارب التحفيز الحاد. يتم زرع مصفوفة TIME في العصب الوركي للفأر الذي يعبر حزم العصب الشظوي وحزم العصب الظنبوبي. المحاور العصبية التي تعصب عضلة TA موجودة في حزمة العصب الشظوي، بينما المحاور العصبية التي تعصب عضلات GM و PL تقع في حزمة العصب الظنبوبي. نبضات ثنائية الطور من تم حقنها بشكل مستقل في تسعة ميكروإلكترودات (القطر، ) موجود في الجهاز. يمكن للتحفيز الكهربائي المحلي أن يزيل الاستقطاب عن ألياف الأعصاب في محيطه ويحفز النشاط الكهربائي للعضلات، والذي يتم تسجيله باستخدام أقطاب إبرة. ب، صورة مجهرية بصرية لجهاز TIME المزروع في العصب الوركي. ج، تم تسجيل CMAPs
نبضات تم تطبيقها على أحد الأقطاب الكهربائية. د، تم تسجيل CMAPs في عضلات TA و GM و PL استجابةً لسلاسل من نبضات التيار ثنائي الطور ذات السعة المتزايدة المطبقة على تسعة أقطاب كهربائية من المجموعة (A1-A9). هـ، CMAP المعدل لعضلات TA و GM و PL استجابةً للنبضات المحقونة في الأقطاب الكهربائية A5-A7 من TIME المزروعة. و، رسم بياني مقارن للتيار المحقون اللازم لاستثارة 5% و 95% من الحد الأقصى لـ CMAP باستخدام الأقطاب الكهربائية لـ EGNITE (سماوي، ) وأكسيد الإريديوم (رمادي، ) (تحليل التباين الثنائي الاتجاه متبوعًا باختبار بونفيروني بعد الاختبار لاختلافات بين المجموعات). ج، رسم بياني مقارن لمؤشر الانتقائية عند الحد الأدنى من التحفيز العضلي الوظيفي ذي الصلة لنفس البيانات كما في . في البيانات تعني الانحراف المعياري من TA و GM و PL العضلات استجابةً لزيادة مستويات التيار المحقون

التوافق الحيوي لأقطاب EGNITE الدقيقة

التوافق الحيوي القشري

توافق حيوية الأعصاب الطرفية

الاستنتاجات

إن نسبة الإشارة إلى الضوضاء العالية التي تم الحصول عليها باستخدام أقطاب EGNITE الدقيقة تتيح رسم خرائط الدماغ بدقة عالية، مما قد يحسن من فك تشفير إشارات الدماغ. وتسهيل اكتشاف مؤشرات حيوية عصبية جديدة علاوة على ذلك، فإن عتبة التحفيز المنخفضة التي لوحظت مع المجسات الدقيقة داخل الأعصاب يمكن أن تكون مناسبة بشكل خاص لتوفير التغذية الراجعة الحسية في التطبيقات التي تتطلب تحكمًا دقيقًا في الحركة.

المحتوى عبر الإنترنت

References

1. Hariz, M. Twenty-five years of deep brain stimulation: celebrations and apprehensions. Mov. Disord. 27, 930-933 (2012).
2. Macherey, O. & Carlyon, R. P. Cochlear implants. Curr. Biol. 24, R878-R884 (2014).
3. Raspopovic, S. et al. Restoring natural sensory feedback in real-time bidirectional hand prostheses. Sci. Transl. Med. 6, 222ra19-222ra19 (2014).
4. Dhillon, G. S. & Horch, K. W. Neuroprosthetics: Theory And Practice (World Scientific, 2004).
5. Chae, M. S., Yang, Z. & Liu, W. Microelectronics of recording, stimulation, and wireless telemetry for neuroprosthetics: design and optimization. in Implantable Neural Prostheses 2: Techniques and Engineering Approaches (eds Zhou, D. & Greenbaum, E.) 253-330 (Springer, 2010).
6. Yang, X. et al. Bioinspired neuron-like electronics. Nat. Mater. 18, 510-517 (2019).
7. Anumanchipalli, G. K., Chartier, J. & Chang, E. F. Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences. Nature 568, 493-498 (2019).
8. Khodagholy, D. et al. NeuroGrid: recording action potentials from the surface of the brain. Nat. Neurosci. 18, 310-315 (2015).
9. Navarro, X. et al. A critical review of interfaces with the peripheral nervous system for the control of neuroprostheses and hybrid bionic systems. J. Peripheral Nerv. Syst. 10, 229-258 (2005).
10. Kostarelos, K., Vincent, M., Hebert, C. & Garrido, J. A. Graphene in the design and engineering of next-generation neural interfaces. Adv. Mater. 29, 1700909 (2017).
11. Viswam, V., Obien, M. E. J., Franke, F., Frey, U. & Hierlemann, A. Optimal electrode size for multi-scale extracellular-potential recording from neuronal assemblies. Front. Neurosci. 13, 385 (2019).
12. Bouthour, W. et al. Biomarkers for closed-loop deep brain stimulation in Parkinson disease and beyond. Nat. Rev. Neurol. 15, 343-352 (2019).
13. Kohler, F. et al. Closed-loop interaction with the cerebral cortex: a review of wireless implant technology. Brain Comput. Interfaces 4, 146-154 (2017).
14. Butson, C. R. & McIntyre, C. C. Current steering to control the volume of tissue activated during deep brain stimulation. Brain Stimul. 1, 7-15 (2008).
15. Benabid, A. L., Chabardes, S., Mitrofanis, J. & Pollak, P. Deep brain stimulation of the subthalamic nucleus for the treatment of Parkinson’s disease. Lancet Neurol. 8, 67-81 (2009).
16. Zheng, X. S., Tan, C., Castagnola, E. & Cui, X. T. Electrode materials for chronic electrical microstimulation. Adv. Healthc. Mater. 10, 2100119 (2021).
17. Cogan, S. F. Neural stimulation and recording electrodes. Annu. Rev. Biomed. Eng. 10, 275-309 (2008).
18. Caldwell, D. J., Ojemann, J. G. & Rao, R. P. N. Direct electrical stimulation in electrocorticographic brain-computer interfaces: enabling technologies for input to cortex. Front. Neurosci. 13, 804 (2019).
19. Weltin, A. & Kieninger, J. Electrochemical methods for neural interface electrodes. J. Neural Eng. 18, 052001 (2021).
20. Ganji, M. et al. Selective formation of porous Pt nanorods for highly electrochemically efficient neural electrode interfaces. Nano Lett. 19, 6244-6254 (2019).
21. Gerwig, R. et al. PEDOT-CNT composite microelectrodes for recording and electrostimulation applications: fabrication, morphology, and electrical properties. Front. Neuroeng. 5, 8 (2012).
22. Luo, X., Weaver, C. L., Zhou, D. D., Greenberg, R. & Cui, X. T. Highly stable carbon nanotube doped poly(3,4-ethylenedioxythiophene) for chronic neural stimulation. Biomaterials 32, 5551-5557 (2011).
23. Devi, M. et al. Carbon-based neural electrodes: promises and challenges. J. Neural Eng. 18, 041007 (2021).
24. Vomero, M. et al. Glassy carbon electrocorticography electrodes on ultra-thin and finger-like polyimide substrate: performance evaluation based on different electrode diameters. Materials 11, 2486 (2018).
25. Oldroyd, P. & Malliaras, G. G. Achieving long-term stability of thin-film electrodes for neurostimulation. Acta Biomater. 139, 65-81 (2022).
26. Liang, C. et al. Strategies for interface issues and challenges of neural electrodes. Nanoscale 14, 3346-3366 (2022).
27. Koerbitzer, B. et al. Graphene electrodes for stimulation of neuronal cells. 2D Mater. 3, 024004 (2016).
28. Lu, Y., Liu, X. & Kuzum, D. Graphene-based neurotechnologies for advanced neural interfaces. Curr. Opin. Biomed. Eng. 6, 138-147 (2018).
29. Masvidal-Codina, E. et al. High-resolution mapping of infraslow cortical brain activity enabled by graphene microtransistors. Nat. Mater. 18, 280 (2019).
30. Wang, K. et al. High-performance graphene-fiber-based neural recording microelectrodes. Adv. Mater. 31, 1805867 (2019).
31. Lu, Y., Lyu, H., Richardson, A. G., Lucas, T. H. & Kuzum, D. Flexible neural electrode array based-on porous graphene for cortical microstimulation and sensing. Sci. Rep. 6, 33526 (2016).
32. Abraham, J. et al. Tunable sieving of ions using graphene oxide membranes. Nat. Nanotech 12, 546-550 (2017).
33. Liu, D., Li, Q. & Zhao, H. Electrolyte-assisted hydrothermal synthesis of holey graphene films for all-solid-state supercapacitors. J. Mater. Chem. A 6, 11471-11478 (2018).
34. Hu, K., Xie, X., Szkopek, T. & Cerruti, M. Understanding hydrothermally reduced graphene oxide hydrogels: from reaction products to hydrogel properties. Chem. Mater. 28, 1756-1768 (2016).
35. Chen, H., Song, Z., Zhao, X., Li, X. & Lin, H. Reduction of free-standing graphene oxide papers by a hydrothermal process at the solid/gas interface. RSC Adv. 3, 2971-2978 (2013).
36. Constantin, C. P., Aflori, M., Damian, R. F. & Rusu, R. D. Biocompatibility of polyimides: a mini-review. Materials 12, 3166 (2019).
37. Vomero, M. et al. Conformable polyimide-based : bringing the electrodes closer to the signal source. Biomaterials 255, 120178 (2020).
38. Hess, L. H., Seifert, M. & Garrido, J. A. Graphene transistors for bioelectronics. Proc. IEEE 101, 1780-1792 (2013).
39. Hsu, C. H. & Mansfeld, F. Technical note: concerning the conversion of the constant phase element parameter YO into a capacitance. Corrosion 57, 747-748 (2001).
40. Nieto-Diego, J. & Malmierca, M. S. Topographic distribution of stimulus-specific adaptation across auditory cortical fields in the anesthetized rat. PLoS Biol. 14, e1002397 (2016).
41. Heffner, H. E. & Heffner, R. S. Hearing ranges of laboratory animals. J. Am. Assoc. Lab. Anim. Sci. 46, 20-22 (2007).
42. Huang, B. et al. Latency of auditory evoked potential monitoring the effects of general anesthetics on nerve fibers and synapses. Sci. Rep. 5, 12730 (2015).
43. Tringides, C. M. et al. Viscoelastic surface electrode arrays to interface with viscoelastic tissues. Nat. Nanotechnol. 16, 1019-1029 (2021).
44. Ha, S., Kim, C., Mercier, P. P. & Cauwenberghs, G. High-Density Integrated Electrocortical Neural Interfaces: Low-Noise LowPower System-on-Chip Design Methodology (Elsevier, 2019); https://doi.org/10.1016/C2017-0-01956-0
45. Suarez-Perez, A. et al. Quantification of signal-to-noise ratio in cerebral cortex recordings using flexible MEAs with co-localized platinum black, carbon nanotubes, and gold electrodes. Front. Neurosci. 12, 862 (2018).
46. Boretius, T. et al. A transverse intrafascicular multichannel electrode (TIME) to interface with the peripheral nerve. Biosens. Bioelectron. 26, 62-69 (2010).
47. Guiho, T. et al. New stimulation device to drive multiple transverse intrafascicular electrodes and achieve highly selective and rich neural responses. Sensors 21, 7219 (2021).
48. de la Oliva, N. et al. Long-term functionality of transversal intraneural electrodes is improved by dexamethasone treatment. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng. 27, 457-464 (2019).
49. Badia, J. et al. Comparative analysis of transverse intrafascicular multichannel, longitudinal intrafascicular and multipolar cuff electrodes for the selective stimulation of nerve fascicles. J. Neural Eng. 8, 036023 (2011).
50. de la Oliva, N., Navarro, X. & del Valle, J. Time course study of long-term biocompatibility and foreign body reaction to
    intraneural polyimide-based implants. J. Biomed. Mater. Res. A 106, 746-757 (2018).
51. Lotti, F., Ranieri, F., Vadalà, G., Zollo, L. & Di Pino, G. Invasive intraneural interfaces: foreign body reaction issues. Front. Neurosci. 11, 497 (2017).
52. Oldroyd, P., Gurke, J. & Malliaras, G. G. Stability of thin film neuromodulation electrodes under accelerated aging conditions. Adv. Funct. Mater. 33, 2208881 (2023).
53. Duraivel, S. et al. High-resolution neural recordings improve the accuracy of speech decoding. Nat. Commun. 14, 6938 (2023).
54. Barth, K. J. et al. Flexible, high-resolution cortical arrays with large coverage capture microscale high-frequency oscillations in patients with epilepsy. Epilepsia 64, 1910-1924 (2023).
55. Krack, P., Fraix, V., Mendes, A., Benabid, A.-L. & Pollak, P. Postoperative management of subthalamic nucleus stimulation for Parkinson’s disease. Mov. Disord. 17, S188-S197 (2002).
56. Sekirnjak, C. et al. Electrical stimulation of mammalian retinal ganglion cells with multielectrode arrays. J. Neurophysiol. 95, 3311-3327 (2006).

طرق

تحضير المواد وتوصيفها

تصنيع مصفوفة مرنة

التحليل الكهروكيميائي للميكروإلكترود

تقييم الاستقرار الميكانيكي

تسجيل عصبي فوق القشري

تسجيل الأعصاب داخل القشرة

التوافق الحيوي القشري المزمن

تحفيز عصبي

التوافق الحيوي المزمن داخل الأعصاب

ملخص التقرير

توفر البيانات

توفر الشيفرة

References

57. Han, T. H., Huang, Y.-K., Tan, A. T. L., Dravid, V. P. & Huang, J. Steam etched porous graphene oxide network for chemical sensing. J. Am. Chem. Soc. 133, 15264-15267 (2011).
58. Lipus, J. & Krukiewicz, K. Challenges and limitations of using charge storage capacity to assess capacitance of biomedical electrodes. Measurement 191, 110822 (2022).
59. Ehlich, J. et al. Direct measurement of oxygen reduction reactions at neurostimulation electrodes. J. Neural Eng. 19, 036045 (2022).
60. Boehler, C., Carli, S., Fadiga, L., Stieglitz, T. & Asplund, M. Tutorial: guidelines for standardized performance tests for electrodes intended for neural interfaces and bioelectronics. Nat. Protoc. https://doi.org/10.1038/s41596-020-0389-2 (2020).
61. Nakao, K. & Nakazawa, K. Brain state-dependent abnormal LFP activity in the auditory cortex of a schizophrenia mouse model. Front. Neurosci. 8, 168 (2014).
62. Navarro, X. Functional evaluation of peripheral nerve regeneration and target reinnervation in animal models: a critical overview. Eur. J. Neurosci. 43, 271-286 (2016).
63. Lago, N., Yoshida, K., Koch, K. P. & Navarro, X. Assessment of biocompatibility of chronically implanted polyimide and platinum intrafascicular electrodes. IEEE Trans. Biomed. Eng. 54, 281-290 (2007).

شكر وتقدير

مساهمات المؤلفين

المصالح المتنافسة

معلومات إضافية

natureportfolio

ملخص التقرير

الإحصائيات

تم التأكيد

تحتوي مجموعتنا على الإنترنت حول الإحصائيات لعلماء الأحياء على مقالات حول العديد من النقاط أعلاه.

البرمجيات والرمز

تم استخدام إجراءات قياسية لجمع البيانات كما هو محدد في النص الرئيسي.

. لمخطوطات تستخدم خوارزميات أو برمجيات مخصصة تكون مركزية في البحث ولكن لم يتم وصفها بعد في الأدبيات المنشورة، يجب أن تكون البرمجيات متاحة للمحررين و

البيانات

معلومات السياسة حول توفر البيانات

• رموز الوصول، معرفات فريدة، أو روابط ويب لمجموعات البيانات المتاحة للجمهور
• وصف لأي قيود على توفر البيانات
• بالنسبة لمجموعات البيانات السريرية أو بيانات الطرف الثالث، يرجى التأكد من أن البيان يتماشى مع سياستنا

البحث الذي يشمل المشاركين البشريين، بياناتهم، أو المواد البيولوجية

التقرير الخاص بالمجال

تصميم دراسة علوم الحياة

التقرير عن مواد وأنظمة وطرق محددة

المواد والأنظمة التجريبية			طرق
غير متوفر	مشارك في الدراسة	غير متوفر	مشارك في الدراسة
	الأجسام المضادة
	علم الحفريات وعلم الآثار		تصوير الأعصاب باستخدام الرنين المغناطيسي
	البحث ذو الاستخدام المزدوج الذي يثير القلق

الحيوانات وغيرها من الكائنات البحثية

Nanoporousgraphene-based thin-film microelectrodes for in vivo high-resolution neural recording and stimulation

Electrode material and array microfabrication

In vitro electrode performance

The stability of the electrodes was investigated during continuous electrical stimulation. EGNITE microelectrodes were stimulated at a clinically relevant frequency ( 100 Hz ) and observed to be stable after 15 million pulses as indicated by the rather constant impedance at 1 kHz (Fig. 2i), with no obvious structural changes observed (Supplementary Fig. 8). We also investigated the mechanical stability of EGNITE electrodes by sonication of the devices immersed in an ultrasound water bath . After consecutive sonication for 15 min at 200 W and 300 W, the EGNITE electrodes remained attached to the device (Fig. 2j and Supplementary Fig. 9). No delamination or cracking of the electrodes was observed. To further evaluate device functionality under mechanical stress, a bending test around a rod of 0.7 mm diameter was performed. Over of the electrodes remained functional after ten bending cycles, and of those, all sustained ten additional bending cycles. Minor changes were observed in the impedance (Fig. 2k

and Supplementary Fig.10), indicating the mechanical stability of the EGNITE microelectrodes.

In vivo brain signal recording

Additionally, a proof-of-concept chronic recording experiment (Methods) was performed using an EGNITE intracortical device implanted in the prefrontal cortex in a mouse for over 90 days (Fig. 3g-j). After the first month, auditory evoked potentials (AEPs) were recorded longitudinally over the 3 months of implantation while the animal was freely moving. The observed AEP peak at 40 ms post stimulus was detected with mean SNR above 30 dB at all timepoints (Fig. 3h,i). Single-unit action potentials could be detected by the chronically implanted EGNITE electrodes at 1 month postimplantation (Fig. 3j).

In vivo stimulation of nerve fibres

Fig. 4| In vivo neural stimulation of peripheral nerve. a, Schematic diagram of the acute stimulation experiments. A TIME array is implanted in the sciatic nerve of the rat crossing the peroneal and the tibial fascicles. The axons innervating the TA muscle are in the peroneal fascicle, whereas the axons innervating the GM and PL muscles are located in the tibial fascicle. Biphasic pulses of per phase and increasing intensity were injected independently at the nine microelectrodes (diameter, ) present in the device. The local electrical stimulation can depolarize the nerve fibres in its vicinity and trigger the electrical activity of the muscles, which is recorded with needle electrodes.b, Optical micrograph of the implanted TIME device in the sciatic nerve. c, CMAPs recorded
pulses applied to one of the electrodes. d, Recorded CMAPs in TA, GM and PL muscles in response to trains of biphasic current pulses of increasing amplitude applied to nine microelectrodes of the array (A1-A9). e, Normalized CMAP of TA, GM and PL muscles in response to pulses injected to microelectrodes A5-A7 from the implanted TIME. f, Comparative plot of the injected current needed to elicit 5% and 95% of the maximum CMAP using microelectrodes of EGNITE (cyan, ) and of iridium oxide (grey, ) (two-way ANOVA followed by Bonferroni post hoc test for differences between groups). g, Comparative plot of the selectivity index at the minimal functionally relevant muscular stimulation for the same data as in . In , data are mean s.e.m. from TA, GM and PL muscles in response to increasing levels of injected current

Biocompatibility of EGNITE microelectrodes

Cortical biocompatibility

Peripheral nerve biocompatibility

Conclusions

The high SNR obtained with EGNITE microelectrodes allows for high-fidelity brain mapping, therefore potentially improving brain signal decoding and facilitating the discovery of new neural biomarkers .Moreover, the low charge stimulation threshold observed with the intraneural microelectrodes can be particularly suited for providing sensory feedback in applications in which precise control of motor

Online content

References

1. Hariz, M. Twenty-five years of deep brain stimulation: celebrations and apprehensions. Mov. Disord. 27, 930-933 (2012).
2. Macherey, O. & Carlyon, R. P. Cochlear implants. Curr. Biol. 24, R878-R884 (2014).
3. Raspopovic, S. et al. Restoring natural sensory feedback in real-time bidirectional hand prostheses. Sci. Transl. Med. 6, 222ra19-222ra19 (2014).
4. Dhillon, G. S. & Horch, K. W. Neuroprosthetics: Theory And Practice (World Scientific, 2004).
5. Chae, M. S., Yang, Z. & Liu, W. Microelectronics of recording, stimulation, and wireless telemetry for neuroprosthetics: design and optimization. in Implantable Neural Prostheses 2: Techniques and Engineering Approaches (eds Zhou, D. & Greenbaum, E.) 253-330 (Springer, 2010).
6. Yang, X. et al. Bioinspired neuron-like electronics. Nat. Mater. 18, 510-517 (2019).
7. Anumanchipalli, G. K., Chartier, J. & Chang, E. F. Speech synthesis from neural decoding of spoken sentences. Nature 568, 493-498 (2019).
8. Khodagholy, D. et al. NeuroGrid: recording action potentials from the surface of the brain. Nat. Neurosci. 18, 310-315 (2015).
9. Navarro, X. et al. A critical review of interfaces with the peripheral nervous system for the control of neuroprostheses and hybrid bionic systems. J. Peripheral Nerv. Syst. 10, 229-258 (2005).
10. Kostarelos, K., Vincent, M., Hebert, C. & Garrido, J. A. Graphene in the design and engineering of next-generation neural interfaces. Adv. Mater. 29, 1700909 (2017).
11. Viswam, V., Obien, M. E. J., Franke, F., Frey, U. & Hierlemann, A. Optimal electrode size for multi-scale extracellular-potential recording from neuronal assemblies. Front. Neurosci. 13, 385 (2019).
12. Bouthour, W. et al. Biomarkers for closed-loop deep brain stimulation in Parkinson disease and beyond. Nat. Rev. Neurol. 15, 343-352 (2019).
13. Kohler, F. et al. Closed-loop interaction with the cerebral cortex: a review of wireless implant technology. Brain Comput. Interfaces 4, 146-154 (2017).
14. Butson, C. R. & McIntyre, C. C. Current steering to control the volume of tissue activated during deep brain stimulation. Brain Stimul. 1, 7-15 (2008).
15. Benabid, A. L., Chabardes, S., Mitrofanis, J. & Pollak, P. Deep brain stimulation of the subthalamic nucleus for the treatment of Parkinson’s disease. Lancet Neurol. 8, 67-81 (2009).
16. Zheng, X. S., Tan, C., Castagnola, E. & Cui, X. T. Electrode materials for chronic electrical microstimulation. Adv. Healthc. Mater. 10, 2100119 (2021).
17. Cogan, S. F. Neural stimulation and recording electrodes. Annu. Rev. Biomed. Eng. 10, 275-309 (2008).
18. Caldwell, D. J., Ojemann, J. G. & Rao, R. P. N. Direct electrical stimulation in electrocorticographic brain-computer interfaces: enabling technologies for input to cortex. Front. Neurosci. 13, 804 (2019).
19. Weltin, A. & Kieninger, J. Electrochemical methods for neural interface electrodes. J. Neural Eng. 18, 052001 (2021).
20. Ganji, M. et al. Selective formation of porous Pt nanorods for highly electrochemically efficient neural electrode interfaces. Nano Lett. 19, 6244-6254 (2019).
21. Gerwig, R. et al. PEDOT-CNT composite microelectrodes for recording and electrostimulation applications: fabrication, morphology, and electrical properties. Front. Neuroeng. 5, 8 (2012).
22. Luo, X., Weaver, C. L., Zhou, D. D., Greenberg, R. & Cui, X. T. Highly stable carbon nanotube doped poly(3,4-ethylenedioxythiophene) for chronic neural stimulation. Biomaterials 32, 5551-5557 (2011).
23. Devi, M. et al. Carbon-based neural electrodes: promises and challenges. J. Neural Eng. 18, 041007 (2021).
24. Vomero, M. et al. Glassy carbon electrocorticography electrodes on ultra-thin and finger-like polyimide substrate: performance evaluation based on different electrode diameters. Materials 11, 2486 (2018).
25. Oldroyd, P. & Malliaras, G. G. Achieving long-term stability of thin-film electrodes for neurostimulation. Acta Biomater. 139, 65-81 (2022).
26. Liang, C. et al. Strategies for interface issues and challenges of neural electrodes. Nanoscale 14, 3346-3366 (2022).
27. Koerbitzer, B. et al. Graphene electrodes for stimulation of neuronal cells. 2D Mater. 3, 024004 (2016).
28. Lu, Y., Liu, X. & Kuzum, D. Graphene-based neurotechnologies for advanced neural interfaces. Curr. Opin. Biomed. Eng. 6, 138-147 (2018).
29. Masvidal-Codina, E. et al. High-resolution mapping of infraslow cortical brain activity enabled by graphene microtransistors. Nat. Mater. 18, 280 (2019).
30. Wang, K. et al. High-performance graphene-fiber-based neural recording microelectrodes. Adv. Mater. 31, 1805867 (2019).
31. Lu, Y., Lyu, H., Richardson, A. G., Lucas, T. H. & Kuzum, D. Flexible neural electrode array based-on porous graphene for cortical microstimulation and sensing. Sci. Rep. 6, 33526 (2016).
32. Abraham, J. et al. Tunable sieving of ions using graphene oxide membranes. Nat. Nanotech 12, 546-550 (2017).
33. Liu, D., Li, Q. & Zhao, H. Electrolyte-assisted hydrothermal synthesis of holey graphene films for all-solid-state supercapacitors. J. Mater. Chem. A 6, 11471-11478 (2018).
34. Hu, K., Xie, X., Szkopek, T. & Cerruti, M. Understanding hydrothermally reduced graphene oxide hydrogels: from reaction products to hydrogel properties. Chem. Mater. 28, 1756-1768 (2016).
35. Chen, H., Song, Z., Zhao, X., Li, X. & Lin, H. Reduction of free-standing graphene oxide papers by a hydrothermal process at the solid/gas interface. RSC Adv. 3, 2971-2978 (2013).
36. Constantin, C. P., Aflori, M., Damian, R. F. & Rusu, R. D. Biocompatibility of polyimides: a mini-review. Materials 12, 3166 (2019).
37. Vomero, M. et al. Conformable polyimide-based : bringing the electrodes closer to the signal source. Biomaterials 255, 120178 (2020).
38. Hess, L. H., Seifert, M. & Garrido, J. A. Graphene transistors for bioelectronics. Proc. IEEE 101, 1780-1792 (2013).
39. Hsu, C. H. & Mansfeld, F. Technical note: concerning the conversion of the constant phase element parameter YO into a capacitance. Corrosion 57, 747-748 (2001).
40. Nieto-Diego, J. & Malmierca, M. S. Topographic distribution of stimulus-specific adaptation across auditory cortical fields in the anesthetized rat. PLoS Biol. 14, e1002397 (2016).
41. Heffner, H. E. & Heffner, R. S. Hearing ranges of laboratory animals. J. Am. Assoc. Lab. Anim. Sci. 46, 20-22 (2007).
42. Huang, B. et al. Latency of auditory evoked potential monitoring the effects of general anesthetics on nerve fibers and synapses. Sci. Rep. 5, 12730 (2015).
43. Tringides, C. M. et al. Viscoelastic surface electrode arrays to interface with viscoelastic tissues. Nat. Nanotechnol. 16, 1019-1029 (2021).
44. Ha, S., Kim, C., Mercier, P. P. & Cauwenberghs, G. High-Density Integrated Electrocortical Neural Interfaces: Low-Noise LowPower System-on-Chip Design Methodology (Elsevier, 2019); https://doi.org/10.1016/C2017-0-01956-0
45. Suarez-Perez, A. et al. Quantification of signal-to-noise ratio in cerebral cortex recordings using flexible MEAs with co-localized platinum black, carbon nanotubes, and gold electrodes. Front. Neurosci. 12, 862 (2018).
46. Boretius, T. et al. A transverse intrafascicular multichannel electrode (TIME) to interface with the peripheral nerve. Biosens. Bioelectron. 26, 62-69 (2010).
47. Guiho, T. et al. New stimulation device to drive multiple transverse intrafascicular electrodes and achieve highly selective and rich neural responses. Sensors 21, 7219 (2021).
48. de la Oliva, N. et al. Long-term functionality of transversal intraneural electrodes is improved by dexamethasone treatment. IEEE Trans. Neural Syst. Rehabil. Eng. 27, 457-464 (2019).
49. Badia, J. et al. Comparative analysis of transverse intrafascicular multichannel, longitudinal intrafascicular and multipolar cuff electrodes for the selective stimulation of nerve fascicles. J. Neural Eng. 8, 036023 (2011).
50. de la Oliva, N., Navarro, X. & del Valle, J. Time course study of long-term biocompatibility and foreign body reaction to
    intraneural polyimide-based implants. J. Biomed. Mater. Res. A 106, 746-757 (2018).
51. Lotti, F., Ranieri, F., Vadalà, G., Zollo, L. & Di Pino, G. Invasive intraneural interfaces: foreign body reaction issues. Front. Neurosci. 11, 497 (2017).
52. Oldroyd, P., Gurke, J. & Malliaras, G. G. Stability of thin film neuromodulation electrodes under accelerated aging conditions. Adv. Funct. Mater. 33, 2208881 (2023).
53. Duraivel, S. et al. High-resolution neural recordings improve the accuracy of speech decoding. Nat. Commun. 14, 6938 (2023).
54. Barth, K. J. et al. Flexible, high-resolution cortical arrays with large coverage capture microscale high-frequency oscillations in patients with epilepsy. Epilepsia 64, 1910-1924 (2023).
55. Krack, P., Fraix, V., Mendes, A., Benabid, A.-L. & Pollak, P. Postoperative management of subthalamic nucleus stimulation for Parkinson’s disease. Mov. Disord. 17, S188-S197 (2002).
56. Sekirnjak, C. et al. Electrical stimulation of mammalian retinal ganglion cells with multielectrode arrays. J. Neurophysiol. 95, 3311-3327 (2006).

Methods

Material preparation and characterization

Flexible array fabrication