Implantable nanophotonic neural probes for integrated patterned photostimulation and electrophysiology recording
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Optogenetics has transformed neuroscience by allowing precise manipulation of neural circuits with light [1–5]. However, a central difficulty has been to deliver spatially shaped light and record deep within the brain without causing damage or significant heating. Current approaches form the light beam in free space and record the neural activity using fluorescence imaging or separately inserted electrodes [6–9], but attenuation limits optical penetration to around 1 mm of the brain surface [10]. Here, we overcome this challenge with foundry-fabricated implantable silicon neural probes that combine microelectrodes for electrophysiology recordings with nanophotonic circuits that emit light with engineered beam profiles and minimal thermal impact. Our experiments reveal that planar light sheets, emitted by our neural probes, excited more neurons and induced greater firing rate fatigue in layers V and VI of the motor and somatosensory cortex of Thy1-ChR2 mice at lower output intensities than low divergence beams. In the hippocampus of an epilepsy mouse model, we induced seizures, a network-wide response, with light sheets without exceeding the ∼ 1 ◦ C limit for thermally induced electrophysiological responses [11–13]. These findings show that optical spatial profiles can be tailored for optogenetic stimulation paradigms and that the probes can photostimulate and record neural activity at single or population levels while minimizing thermal damage to brain tissue. The neural probes, made in a commercial silicon photonics foundry on 200-mm silicon wafers, demonstrate the manufacturability of the technology. The prospect of monolithically integrating additional well-established silicon photonics devices, such as wavelength and polarization multiplexers, temperature sensors, and optical power monitors, into the probes holds the potential of realizing more versatile, implantable tools for multimodal brain activity mapping.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».