High-Bandwidth Graphene Neural Interfaces

Abstract

El funcionament del cervell es basa en processos complexos, que encara no s’han descrit i comprès detalladament. En les últimes dècades, la neurociència ha experimentat un desenvolupament accelerat, impulsat per noves neurotecnologías que permeten monitoritzar les dinàmiques de l’activitat elèctrica al cervell amb una major resolució espai-temporal i una àrea de cobertura més àmplia. No obstant això, a causa de l’alta complexitat de les xarxes neuronals al cervell, que són compostes per poblacions neuronals fortament interconnectades en àmplies regions cerebrals, estem lluny de detectar una fracció significativa de les neurones que donen lloc a funcions complexes.

Per tal d’investigar les dinàmiques neuronals a gran escala amb alta resolució espacial, s’han utilitzat diverses tecnologies, que inclouen la ressonància magnética funcional (fMRI), imatges amb marcadors sensibles al voltatge o registres electrofisiològics d’alt recompte de sensors. No obstant això, la resolució temporal del fMRI i els mètodes òptics es limita típicament a uns pocs hertzs, gairebé tres ordres de magnitud per sota de la dels potencials d’acció, i es limiten a les condicions en què el subjecte es troba immòbil. D’altra banda, els registres electrofisiològics basats en matrius de microelèctrodes proporcionen una alta resolució espai-temporal, el que permet detectar amb precisió dinàmiques ràpides de centenars de neurones individuals simultàniament en animals que es mouen lliurement. No obstant això, les interfícies de detecció neuroelectrónica presenten una limitació en el producte entre la resolució espacial i l’àrea de cobertura. A més, presenten una baixa sensibilitat a la banda de freqüència infra-lenta (<0.5Hz), que està relacionada amb la connectivitat funcional de llarg abast.

En aquesta tesi es presenta una nova tecnologia basada en sensors actius de grafè, que permet incrementar l’àrea de cobertura i la resolució espacial dels registres electrofisiològics conservant una alta sensibilitat en una banda de freqüència àmplia, des de l’activitat infra-lenta fins a la de una sola cèl·lula electrogénica. Aquest desenvolupament tecnològic es divideix en tres etapes principals; en primer lloc, s’obté una comprensió més profunda de les característiques intrínseques del soroll i la resposta en freqüència d’aquests sensors basant-se en l’estat de l’art en tecnologia de sensors de grafè. En la segona etapa, es mostra un sistema quasi-comercial basat en matrius de sensors de grafè epi-cortical i transmissió sense fil per a la implantació crònica en rates. Amb aquest sistema, es demostra la reproductibilitat de les matrius de sensors de grafè, la seva estabilitat a llarg termini i la seva biocompatibilitat crònica. A més, es proporciona evidència preliminar per a una àmplia gamma de nous patrons electrofisiològics gràcies a la seva sensibilitat en la banda de freqüència infra-lenta. Finalment, en l’última etapa d’aquesta tesi, l’enfocament se centra en el desenvolupament de noves estratègies de multiplexació per augmentar el nombre de sensors a les sondes neuronals.

Aquestes tres etapes principals de desenvolupament han portat a la demostració del potencial de les matrius de sensors de grafè multiplexats per al mapejat de les dinàmiques neuronals a gran escala en una banda de freqüència àmplia, en animals que es mouen lliurement, durant llargs períodes. La combinació d’aquestes capacitats fa que les matrius de sensors actius de grafè siguin una tecnologia prometedora per a interfícies cervell-ordinador d’alt ample de banda i una eina única per investigar el paper de l’activitat infra-lenta en la coordinació de les dinàmiques neuronals d’alta freqüència.

El funcionamiento del cerebro se basa en procesos complejos, que aún no se han descrito y comprendido detalladamente. En las últimas décadas, la neurociencia ha experimentado un desarrollo acelerado, impulsado por nuevas neurotecnologías que permiten monitorear la dinámica de la actividad eléctrica en el cerebro con una mayor resolución espacio-temporal y un área de cobertura más amplia. Sin embargo, debido a la alta complejidad de las redes neuronales en el cerebro, que están compuestas por poblaciones neuronales fuertemente interconectadas en amplias regiones cerebrales, estamos lejos de monitorear una fracción significativa de neuronas que dan lugar a funciones complejas.

Con el fin de investigar las dinámica neuronales a gran escala con alta resolución espacial, se han utilizado diversas tecnologías, que incluyen la resonancia magnética funcional (fMRI), imágenes con marcadores sensibles al voltaje o registros electrofisiológicos de alto conteo de sensores. Sin embargo, la resolución temporal del fMRI y los métodos ópticos se limita típicamente a unos pocos hercios, casi tres órdenes de magnitud por debajo de la de los potenciales de acción, y se limitan a condiciones en los que el sujeto se encuentra inmóvil. Por otro lado, los registros electrofisiológicos basados en matrices de microelectrodos proporcionan una alta resolución espacio-temporal, lo que permite detectar con precisión dinámicas rápidas de cientos de neuronas individuales simultáneamente en animales que se mueven libremente. Sin embargo, las interfaces de detección neuroelectrónica presentan una limitación en el producto entre la resolución espacial y el área de cobertura. Además, presentan una baja sensibilidad en la banda de frecuencia infra-lenta (<0.5Hz), que está relacionada con la conectividad funcional de largo alcance.

En esta tesis se presenta una nueva tecnología basada en sensores activos de grafeno, que permite incrementar el área de cobertura y la resolución espacial de los registros electrofisiológicos conservando una alta sensibilidad en una amplia banda de frecuencia, desde la actividad infra-lenta hasta la de una sola célula electrogénica. Este desarrollo tecnológico se divide en tres etapas principales; en primer lugar, se obtiene una comprensión más profunda de las características intrínsecas del ruido y la respuesta en frecuencia de estos sensores basándose en el estado del arte en tecnología de sensores de grafeno. En la segunda etapa, se muestra un sistema cuasi-comercial basado en matrices de sensores de grafeno epi-cortical y transmisión inalámbrica para implantación crónica en ratas. Con este sistema, se demuestra la reproducibilidad de las matrices de sensores de grafeno, su estabilidad a largo plazo y su biocompatibilidad crónica. Además, se proporciona evidencia preliminar para una amplia gama de nuevos patrones electrofisiológicos debido a su sensibilidad en la banda de frecuencia infra-lenta. Finalmente, en la última etapa de esta tesis, el enfoque se centra en el desarrollo de nuevas estrategias de multiplexación para aumentar el número de sensores en las sondas neuronales.

Estas tres etapas principales de desarrollo han llevado a la demostración del potencial de las matrices de sensores de grafeno multiplexados para el mapeado de las dinámicas neuronales a gran escala en una amplia banda de frecuencia en animales que se mueven libremente durante largos períodos. La combinación de estas capacidades hace que las matrices de sensores activos de grafeno sean una tecnología prometedora para interfaces cerebro-ordenador de alto ancho de banda y una herramienta única para investigar el papel de la actividad infra-lenta en la coordinación de las dinámicas neuronales de alta frecuencia.

Brain function is based on highly complex processes, which remain yet to be described and understood in detail. In the last decades, neuroscience has experienced an accelerated development, prompted by novel neurotechnologies that allow monitoring the dynamics of electrical activity in the brain with a higher spatio-temporal resolution and wider coverage area. However, due to the high complexity of neural networks in the brain, which are composed of strongly interconnected neural populations across large brain regions, we are far from monitoring a significant fraction of neurons mediating complex functions.

In order to investigate large-scale brain dynamics with high spatial resolution several technologies have been extensively used, including functional magnetic resonance imaging (fMRI), voltage-sensitive dye imaging or high sensor-count electrophysiological recordings. However, the temporal resolution of fMRI and optical methods is typically limited to few hertz, almost three orders of magnitude below that of action potentials, and are limited to head-fixed conditions. On the other hand, electrophysiological recordings based on micro-electrode arrays provide a high spatio-temporal resolution, allowing to accurately detect fast dynamics from hundreds of individual neurons simultaneously in freely moving animals. However, neuroelectronic sensing interfaces present a trade-off between spatial resolution and coverage area. Moreover, they present a poor sensitivity in the infra-slow frequency band ($<0.5$\,$Hz$), which is related to long-range functional connectivity.

In this thesis, a novel technology based on graphene active sensors is presented, which allows to increase the coverage area and spatial resolution of electrophysiological recordings while preserving a high sensitivity in a wide frequency band, from infra-slow to single electrogenic cell activity. This technological development is divided into three main stages; first, a deeper understanding of the intrinsic noise characteristics and frequency response of these sensors is obtained by building on prior graphene sensor technology. In the second stage, a quasi-commercial system based on epi-cortical graphene sensor arrays and a wireless headstage for chronic implantation in rats is shown. Using this system, the reproducibility of the graphene sensor arrays, their long-term stability and their chronic biocompatibility are demonstrated. Furthermore, preliminary evidence is provided for a wide range of novel electrophysiological patterns owing to their sensitivity in the infra-slow frequency band. Finally, in the last stage of this thesis, the focus is centred on the development of new multiplexing strategies to upscale the number of sensors on the neural probes.

These three main development stages have led to the demonstration of the potential of multiplexed graphene sensor arrays for mapping of large-scale brain dynamics in a wide frequency band in freely moving animals over long periods. The combination of these capabilities makes graphene active sensor arrays a promising technology for high bandwidth brain computer interfaces and a unique tool to investigate the role of infra-slow activity on the coordination of higher frequency brain dynamics.