脑活动可视化

在大脑表面实时显示记录的皮层活动可以促进电生理研究和神经外科手术。由于脑损伤会扭曲正常解剖结构，并导致功能重组，而非侵入性功能神经成像技术可能无法完全识别这些功能重组，因此，直接电刺激（DES）与电生理记录相结合已成为切除位于雄辩区的损伤前确定功能边界的金标准。DES是一种可靠、安全和有效的技术，可用于识别和保存运动、感觉、语言和记忆功能的皮层和皮层下神经元通路。最近的研究表明，在高伽马带（60至200 Hz）中的被动电生理记录可用于识别具有脑活动熵和高伽马活动（HGA）差异的感受性语言区域，以表征脑肿瘤的病理组织。然而，用于测量大脑活动和识别大脑病理区域与功能区域边界的电极网格分辨率低，与大脑表面的一致性有限。

薄膜微电极技术的最新进展提高了皮层活动的测量和定位分辨率。例如，铂纳米棒网格（PtNRGrids）已被用于以前所未有的空间分辨率识别人脑中功能组织和病理组织之间的曲线边界。然而，到目前为止，还没有可用的技术在大脑上原位显示这些皮层边界。

新型脑电图微型显示器

在这项研究中，加州大学圣地亚哥分校Shadi A. Dayeh等人介绍了颅内脑电图（iEEG）-微型显示器的开发，该显示器由2048个GaN发光二极管的独立阵列组成，并且层压在微型皮层脑电图电极网格的背面。通过在大鼠和猪身上进行的一系列概念验证实验，研究证明了这些iEEG微型显示器使医生能够在外科手术领域通过大脑表面空间对应的光模式进行实时iEEG记录并显示皮层活动。此外，iEEG微型显示器能够识别和显示大鼠和猪模型的皮层标志和病理活动。使用双色iEEG微型显示器，作者用一种颜色演示了功能性皮层边界的配准，并用另一种颜色显示了与癫痫样活动相关的电位的演变。因此，iEEG微型显示器有望促进临床环境中病理性大脑活动的监测。相关工作以“An electroencephalogram microdisplay to visualize neuronal activity on the brain surface”为题发表在Science Translational Medicine。

【文章要点】

柔性面板显示技术的兴起为测量和显示皮层活动的方式提供了一个革命性的机会。在显示技术领域，氮化镓（GaN）发光二极管（LED）是典型的固态照明和显示器的高效可扩展解决方案。（图1）。为了满足对功能性和病理性大脑活动的高保真、实时跟踪的需求，并推进GaNμLED显示工具的使用，作者在这里描述了柔性GaNμLEDs的制造过程，以及这一创新在柔性脑电微显示器（iEEG微显示器）中的应用。iEEG微型显示器由灵活的1024或2048μLED阵列与1024通道PtNRGrids以及相关的实时显示硬件和软件组成。这种设计能够在厘米范围内以亚毫米分辨率绘制正常和病理活动。iEEG微型显示器具有高的神经活动空间和时间分辨率以及实时视觉反馈（图1）。

图1 iEEG微型显示器的制备过程

研究显示，建立在薄、半透明和保形聚酰亚胺基底上的柔性μLED阵列可以在间距上重新配置，以实现宽的皮层覆盖。可以显示多种颜色来指示不同类型的皮层活动（图2）。同时，iEEG微型显示器的未来传播也应考虑其成本。研究估计，使用17.78厘米乘17.78厘米的玻璃板基板，单个PtNRGrid的商品成本约为500美元，使用作者研究设施中的设备，在15.24厘米的GaN on QST基板上，单个GaNμLED阵列的商品成本大约为600美元。考虑到劳动力成本，iEEG微型显示器目前的总体成本将以合理的价格高于临床ECoG网格技术的成本。总体来说，与单个μLED的倒装芯片阵列集成相比，本文开发的整个GaNμLED阵列转移成本相对较低。

图2 猪脑皮层表面边界的实时绘图和显示。

此外，研究证明，在大鼠和猪的实验中，高度局部化的大脑活动可以通过iEEG微型显示器中的光显示器进行投影。在猪模型中，作者证明iEEG微型显示器提供了体感诱发电位（SSEP）的自动和实时视觉表示。此外，使用双色iEEG微型显示器可将与癫痫放电相关的大电压偏转与映射的感觉区域进行配准。在大鼠模型中，作者还发现iEEG微型显示器可解析并显示单个皮层柱，并以高清晰度呈现了病理活动。此外，PtNRGrids允许检测人脑中的精细切除边界，与iEEG微型显示器的组合可以空间对应的光模式显示皮层活动，从而可能有助于推进神经外科手术（图3）。

图3 猪脑皮质表面对DES反应的电位显示

结论与展望

总之，作者将微型皮层脑电图电极网格与发光二极管相结合，创建了颅内脑电图微型显示器。作者在猪和大鼠的一系列概念验证实验中表明，这些微型显示器可以显示大脑表面自发或引发的皮层活动和功能性皮层边界。该系统的未来迭代有望在临床环境中大显神威。

原文链接：

https://www.science.org/doi/10.1126/scitranslmed.adj7257

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