Наш мозговой датчик прочно прилипает к поверхности мозговой ткани. В случае с мозгом крысы (как показано на нижнем левом фото) датчик остается надежно прикрепленным даже при сильном натяжении, что демонстрирует его прочность. Аналогичным образом верхнее и нижнее правые изображения показывают успешное и прочное прилипание к мозговой ткани быка, что еще раз доказывает его потенциал для применения в исследованиях на крупных животных и клинических исследованиях. Автор: профессор Донхи Сон.
Транскраниальный фокусированный ультразвук, неинвазивная техника стимуляции определенных областей мозга с помощью высокочастотных звуковых волн, может быть перспективной стратегией лечения многих неврологических расстройств. В частности, это может помочь в лечении лекарственно-устойчивой эпилепсии и других состояний, связанных с рецидивирующим тремором.
Исследователи из Университета Сонгюнгван (SKKU), Института фундаментальных наук (IBS) и Корейского института науки и технологий недавно разработали новый датчик, который можно использовать для проведения транскраниального фокусированного ультразвука у пациентов. Этот датчик, представленный в статье, опубликованной в Nature Electronics, адаптирует свою форму и может плотно прилегать к поверхностям коры, позволяя пользователям регистрировать нейронные сигналы и стимулировать определенные области мозга с помощью ультразвуковых волн низкой интенсивности.
«Предыдущие исследования датчиков мозга, которые контактируют с поверхностью мозга, испытывали трудности с точным измерением сигналов мозга из-за невозможности плотно прилегать к сложным складкам мозга», — рассказал Донхи Сон, руководитель исследования, изданию Tech Xplore.
«Это ограничение затрудняло точный анализ всей поверхности мозга и точную диагностику поражений мозга. Хотя ранее разработанный профессором Джоном А. Роджерсом и профессором Дэ-Хён Кимом мозговой датчик в некоторой степени решил эту проблему благодаря своей чрезвычайно тонкой форме, он по-прежнему сталкивался с трудностями в достижении плотного прилегания в областях с сильной кривизной».
Датчик, ранее разработанный профессорами Роджерсом и Кимом, как выяснилось, собирает более точные измерения на поверхности мозга. Несмотря на обещания, этот датчик имел различные ограничения, такие как невозможность прилипания к поверхностям мозга с большей кривизной, а также склонность к соскальзыванию с исходной точки крепления из-за микродвижений в мозге и потока спинномозговой жидкости (СМЖ).
Эти наблюдаемые проблемы ограничивают его потенциальное использование в медицинских учреждениях, поскольку они снижают его способность последовательно измерять сигналы мозга в целевых областях в течение длительных периодов времени. В рамках своего исследования Сон и его коллеги приступили к разработке нового датчика, который мог бы преодолеть эти ограничения, хорошо прилегая к изогнутым поверхностям мозга и, таким образом, обеспечивая надежный сбор измерений в течение длительных периодов времени.
«Разработанный нами новый датчик может плотно прилегать к сильно изогнутым областям мозга и прочно прилегать к мозговой ткани», — сказал Сон. «Эта прочная адгезия позволяет проводить долгосрочное и точное измерение сигналов мозга из целевых областей».
Датчик, разработанный Соном и его коллегами, названный ECoG, надежно прикрепляется к мозговой ткани, не образуя пустот. Это может значительно снизить шум, возникающий от внешних механических движений.
«Эта характеристика особенно важна для повышения эффективности лечения эпилепсии с помощью низкоинтенсивного сфокусированного ультразвука (LIFU)», — сказал Сон. «Хотя общеизвестно, что ультразвук может помочь минимизировать эпилептическую активность, изменчивость состояний пациентов и различия между людьми создали значительные проблемы для адаптации лечения к каждому пациенту».
В последние годы многие исследовательские группы пытались разработать персонализированные методы ультразвуковой стимуляции для лечения эпилепсии и других неврологических расстройств. Однако для разработки методов лечения на основе потребностей отдельных пациентов они должны иметь возможность измерять мозговые волны пациента в режиме реального времени, стимулируя определенные области мозга.
Наш мозговой датчик (SMCA) начинает образовывать прочную связь на контактной поверхности сразу после прикрепления к мозговой ткани. Со временем он постепенно принимает форму контуров мозга, в конечном итоге достигая полного сопряжения мозговой ткани без каких-либо пустот. Кредит: Donghee Son.
«Обычные датчики, прикрепленные к поверхности мозга, с этим не справлялись, поскольку вызванные ультразвуком вибрации вызывали значительный шум, что затрудняло мониторинг мозговых волн в режиме реального времени», — сказал Сон.
«Это ограничение было основным препятствием при создании персонализированных стратегий лечения. Наш датчик радикально снижает шум, что позволяет успешно лечить эпилепсию с помощью персонализированной ультразвуковой стимуляции».
Разработанный Соном и его коллегами изменяющий форму и адгезивный к коре мозговой датчик состоит из трех основных слоев. Они включают в себя слой на основе гидрогеля, который может связываться с тканью как физически, так и химически, самовосстанавливающийся полимерный слой, который может менять свою форму, чтобы соответствовать форме поверхности под ним, и растягивающийся сверхтонкий слой, содержащий золотые электроды и соединения.
«Когда датчик прикладывается к поверхности мозга, слой гидрогеля проходит процесс гелеобразования, инициируя мгновенное, прочное присоединение к мозговой ткани», — объяснил Сон.
«После этого самовосстанавливающийся полимерный субстрат начинает деформироваться, подстраиваясь под кривизну мозга, со временем увеличивая площадь контакта между датчиком и тканью. Как только датчик полностью прилегает к контурам мозга, он готов к работе».
Датчик, разработанный этой исследовательской группой, имеет несколько преимуществ по сравнению с другими мозговыми датчиками, представленными в последние годы. Во-первых, он может надежно прикрепляться к мозговой ткани, а также адаптировать свою форму для плотного прилегания к поверхностям мозга, независимо от их уровня кривизны.
Подстраиваясь под форму изогнутых поверхностей, датчик минимизирует вибрации, создаваемые внешним ультразвуковым моделированием. Это может позволить врачам точно измерять волны в мозге своих пациентов как в обычных условиях, так и во время ультразвукового моделирования.
«Мы ожидаем, что эта технология будет применима не только при лечении эпилепсии, но и при диагностике и лечении различных заболеваний мозга», — сказал Сон. «Самым важным аспектом нашей работы является сочетание технологии тканевого склеивания, которая позволяет датчику прочно прикрепляться к поверхности мозговой ткани, и технологии изменения формы, которая позволяет ему соответствовать контурам мозга, не создавая пустот».
До сих пор новый датчик, разработанный Соном и его коллегами, был протестирован на живых и бодрствующих грызунах. Полученные результаты оказались весьма многообещающими, поскольку команда смогла точно измерить мозговые волны и контролировать припадки у животных.
В конечном итоге исследователи планируют масштабировать датчик, основываясь на своей конструкции, чтобы создать массив высокой плотности. После того, как он пройдет клинические испытания, этот модернизированный датчик сможет диагностировать и лечить эпилепсию или другие неврологические расстройства, потенциально прокладывая путь для более эффективных протезных технологий.
«В настоящее время наш мозговой датчик оснащен 16 электродными каналами, что представляет собой область для улучшения с точки зрения картирования мозговых сигналов с высоким разрешением», — добавил Сон.
«Учитывая это, мы планируем значительно увеличить количество электродов, чтобы обеспечить более подробный и высокоразрешающий анализ мозговых сигналов. Кроме того, мы стремимся разработать минимально инвазивный метод имплантации мозгового датчика на поверхность мозга с конечной целью применения его в клинических исследованиях».
Дополнительная информация: Сонджун Ли и др., Формо-морфирующий кортикально-адгезивный датчик для транскраниальной ультразвуковой нейростимуляции с замкнутым контуром, Nature Electronics (2024). DOI: 10.1038/s41928-024-01240-x
Информация о журнале: Nature Electronics
