Matrizes inovadoras de microeletrodos de ouro 3D melhoram a compreensão da comunicação da rede neuronal

Entender a dinâmica da comunicação neuronal é crucial para o avanço da pesquisa em neurociência e o desenvolvimento de terapias eficazes para distúrbios neurológicos.

Modelos de rede neuronal têm sido valiosos na neurociência e fornecem alta controlabilidade e repetibilidade para estudar funções cerebrais, mecanismos de doenças e os impactos de medicamentos neurológicos. No entanto, matrizes tradicionais de microeletrodos (MEAs) bidimensionais (2D) usadas para monitorar essas redes têm limitações, particularmente em estabilidade e relação sinal-ruído, o que dificulta gravações de longo prazo necessárias para estudos de longo prazo.

Em um estudo publicado em ACS Nanoum grupo de cientistas liderado pelo Prof. Cai Xinxia do Instituto de Pesquisa de Informação Aeroespacial (AIR) da Academia Chinesa de Ciências, em colaboração com colegas internacionais, desenvolveu uma abordagem inovadora para investigar a dinâmica das redes neurais.

Eles melhoraram significativamente a capacidade de monitorar e analisar a comunicação dentro de redes neurais utilizando matrizes de microeletrodos de ouro tridimensionais (3D).

Os cientistas introduziram um conjunto de microeletrodos de ouro 3D modificado por polímeros, personalizável, capaz de fornecer gravações estáveis ​​e de alta relação sinal-ruído (SNR) por períodos prolongados. Essa inovação permite a exploração detalhada da comunicação celular dentro de redes neuronais por períodos prolongados, superando as deficiências de MEAs 2D planares.

A estrutura 3D melhora a condutividade elétrica e a biocompatibilidade, permitindo um acoplamento mais eficaz com membranas celulares eletricamente ativas.

Os cientistas aplicaram padrões espaciais e temporais direcionados de estimulação elétrica a redes neuronais cultivadas e monitoraram suas dinâmicas ao longo de três semanas. Ao empregar mapas de calor de correlação e redes de informação mútua, eles quantificaram a comunicação e a conectividade baseadas em sinapses das redes.

A análise do atraso sináptico e da velocidade do sinal entre as células levou ao desenvolvimento de um modelo de conectividade de comunicação, revelando mudanças dinâmicas na comunicação de rede ao longo do tempo.

As descobertas deste estudo fornecem uma ferramenta valiosa para estudos futuros sobre dinâmica de redes neuronais. A capacidade de monitorar mudanças de comunicação dentro dessas redes pode aumentar a compreensão tanto da função cerebral saudável quanto dos mecanismos de doenças.