“脑机接口”这个目前很火的科技词汇，相信大家都不陌生了。要想实现脑机接口技术，最基础的第一步就是要有能感应到脑神经信号的传感器。目前根据神经传感器部署的位置，可以把他们分为三个类型。第一种是刺入脑组织的全植入式神经传感器。从脑神经组织的角度看，这些传感器绝对是外来物。胶质细胞会很努力的将这些外来物和神经元们隔离开，从而保护好神经元们。那么如果能模仿神经元的形貌，这些外来物就很有可能躲过胶质细胞的攻击。哈佛大学Charles Lieber教授的 neuron-like 电极就是这个思路的突出成果。它也是神经形态工程思想在神经传感器设计方面的重要表现。
另一种是贴敷在脑皮层表面的半植入式传感器。比如ECoG电极。这个位置的植入物是有望作为脑皮层的一个扩展层存在的。尤其在脑机接口应用方面，刺入式神经传感器虽然灵敏度高，但因为要进入脑组织内部，可能很多人会排斥。而第三种非植入式传感器，比如从头皮外边采集电信号的 EEG电极所获得的脑信息量又太低，这主要是因为颅骨和头皮构成低通滤波器，把信息丰富的高频神经信号过滤掉了。而且传到头皮外的电信号已经非常弱了，而贴在头皮上的传感器受到的环境干扰却很大，因此信噪比极低。相对低的信息量和低信噪比严重限制了EEG信号在需要较高脑信息量的脑机接口应用中的表现。而植入操作简单，植入过程不破坏脑皮层结构，而且贴近神经元，有望获得较高质量的神经活动信号的ECoG 作为一种折中方案，在脑机接口应用中凸显了自己的地位。比如近两年以加州大学伯克利分校的Edward Chang为代表的临床研究团队通过读取人脑内表征语言的神经活动实现了准确的人工语音重建。他们产生的一系列突破成果，都是基于ECoG技术获取的脑神经信号。
在提升神经元和传感器的交互界面性能方面，中科院深圳先进院脑研究所的神经工程专家李骁健博士和华中科技大学生命科学院的材料学专家罗志强博士进行了长期的合作，甚至可以追溯到他们从美国芝加哥海归前。通过在脑皮层表面贴敷的传感器获取高时空分辨率的神经信号并用于高性能脑机接口场景就是他们的一个重要努力方向。
传统的神经电信号传感器是惰性金属制成的，感应神经元产生的电压信号。而神经元是生活在有胞外基质填充的离子环境中的，神经发送的信号也是离子流的形式。传感器表面如果具有类似胞外基质的驻留离子的功能，会有很大可能增强传感器的容性感应。有文献已经报道了在ECoG电极表面包覆PEDOT可以明显提升感应的神经电信号质量。但PEDOT与惰性金属电极基底的粘附性较弱，严重影响了这种传感器的可靠性，极大降低了它的实际应用价值。而如羧基、乙烯基、醛基和胺基功能化的EDOT衍生物，已被证明能增强PEDOT在电极基底上的附着力。但其较差的导电性会严重影响PEDOT用作神经传感器的电化学性能。因此开发出能将PEDOT和惰性金属电极牢牢绑定且具有优良电性能的粘附界面层，实现复合电极稳健地采集到高质量的脑神经信号，就是合作团队面对的和要克服的一项巨大挑战。
经过长时间的研究和实验尝试，团队已经取得了初步成果，开发了一种具有优异导电性能的聚(5-硝基吲哚)(PIN-5NO2)作为粘附界面层，实现了PEDOT与惰性金属电极粘附性的大幅增强。一方面5-硝基吲哚可通过电聚合制备具有优良电性能的共轭PIN-5NO2。另一方面聚合过程中5-硝基吲哚中的硝基还原而成的氨基可通过电接枝，与金(Au)电极基底形成强的附着力。以PIN-5NO2作为导电粘附界面层，Au/PIN-5NO2/PEDOT复合材料电极表现出优异的电化学性能及机械性能稳定性。
由于可预见的由Au/PIN-5NO2/PEDOT构建的复合材料ECoG传感器在感应神经电信号方面相对传统ECoG传感器会有性能提升，并将表现在对较高频段神经信号的获取能力相对增强上。因此不同于传统的采用ECoG电极测试动物癫痫脑信号的实验研究，合作团队研究了新型复合材料ECoG传感器在运动脑机接口方向的可行性。在触觉感应信息测试实验中，新型的ECoG传感器阵列清晰地在小鼠体感脑皮层表面捕获到了显著的胡须触觉信息。这一实验结果启示该种传感器设计较适合在脑皮层表面较准确的传感感觉与运动神经信息，有望用于较高性能的脑机接口任务中。
本项研究的策略是以类脑思想为指导，模仿神经细胞外的胞外基质环境，构建出一种复合材料的神经传感器设计和实现方案。通过建立稳固的高性能神经界面，为在生物物理层面的脑机深度融合提供了一种初步的解决方案，同时也启发了类脑研究范围和关注点以及可能应用场景的新思考。
该研究以题为“Poly(5-nitroindole) Thin Film as Conductive and Adhesive Interfacial Layer for Robust Neural Interface”的论文发表在《Advanced Functional Materials》上。中科院深圳先进技术研究院李骁健博士和华中科技大学罗志强博士为共同通讯作者。
该项研究获得了广东省重点领域研发计划-脑科学与类脑研究专项-类脑智能关键技术及系统研究的资助，特此鸣谢。
论文信息：
Yang, M., Yang, T., Deng, H., Wang, J., Ning, S., Li, X., Ren, X., Su, Y., Zang, J., Li, X., Luo, Z., Poly(5-nitroindole) Thin Film as Conductive and Adhesive Interfacial Layer for Robust Neural Interface. Adv. Funct. Mater. 2021, 2105857.
https://doi.org/10.1002/adfm.202105857
