Des réseaux innovants de microélectrodes en or 3D améliorent la compréhension de la communication des réseaux neuronaux

Comprendre la dynamique de la communication neuronale est essentiel pour faire progresser la recherche en neurosciences et développer des thérapies efficaces contre les troubles neurologiques.

Les modèles de réseaux neuronaux sont très utiles en neurosciences et offrent une grande contrôlabilité et une grande répétabilité pour l’étude des fonctions cérébrales, des mécanismes des maladies et des effets des médicaments neurologiques. Cependant, les réseaux de microélectrodes bidimensionnels (2D) traditionnels utilisés pour surveiller ces réseaux présentent des limites, notamment en termes de stabilité et de rapport signal/bruit, qui entravent les enregistrements à long terme nécessaires aux études à long terme.

Dans une étude publiée dans ACS Nanoun groupe de scientifiques dirigé par le professeur Cai Xinxia de l’Institut de recherche en information aérospatiale (AIR) de l’Académie chinoise des sciences, en collaboration avec des collègues internationaux, a développé une approche innovante pour étudier la dynamique des réseaux neuronaux.

Ils ont considérablement amélioré la capacité de surveiller et d’analyser la communication au sein des réseaux neuronaux en utilisant des réseaux de microélectrodes en or tridimensionnels (3D).

Les scientifiques ont présenté un réseau de microélectrodes en or 3D personnalisable et modifié par polymère, capable de fournir des enregistrements stables et à rapport signal/bruit (SNR) élevé sur des périodes prolongées. Cette innovation permet une exploration détaillée de la communication cellulaire au sein des réseaux neuronaux sur des périodes prolongées, surmontant ainsi les déficiences des MEA 2D planaires.

La structure 3D améliore la conductivité électrique et la biocompatibilité, permettant un couplage plus efficace avec les membranes cellulaires électriquement actives.

Les scientifiques ont appliqué des modèles spatiaux et temporels de stimulation électrique à des réseaux neuronaux cultivés et ont surveillé leur dynamique pendant trois semaines. En utilisant des cartes thermiques de corrélation et des réseaux d’information mutuelle, ils ont quantifié la communication et la connectivité synaptiques des réseaux.

L’analyse du délai synaptique et de la vitesse du signal entre les cellules a conduit au développement d’un modèle de connectivité de communication, révélant des changements dynamiques dans la communication réseau au fil du temps.

Les résultats de cette étude fournissent un outil précieux pour les études futures sur la dynamique des réseaux neuronaux. La capacité à surveiller les changements de communication au sein de ces réseaux peut améliorer la compréhension du fonctionnement sain du cerveau et des mécanismes de la maladie.