El Fin Del Conocimiento - Bóveda 3 - G.TEC BCI & Neurotecnología Escuela de Primavera 2024 - Día 4

graph LR classDef microECoG fill:#f9d4d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef spikes fill:#d4f9d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef layer1 fill:#d4d4f9, font-weight:bold, font-size:14px; classDef future fill:#f9f9d4, font-weight:bold, font-size:14px; classDef limitations fill:#f9d4f9, font-weight:bold, font-size:14px; A["Jack Yu Tung Lo"] --> B["Micro-ECoG registra picos
en la superficie cortical. 1"] B --> C["BMIs invasivos: alta resolución,
riesgos quirúrgicos. 2"] B --> D["Electrodos Micro-ECoG:
decenas a cientos de micrones. 3"] B --> E["Detección de picos crucial,
neuronas tienen disparos únicos. 4"] B --> F["Micro-ECoG menos invasivo
que matrices intracorticales. 5"] B --> G["Micro-ECoG puede registrar
neuronas de capa 1 escasas. 6"] G --> H["La corteza tiene 6 capas,
micro-ECoG apunta a la capa 1. 7"] H --> I["Columnas corticales: capa 1
correlaciona con capas más profundas. 8"] H --> J["La capa 1 integra
a través de áreas corticales. 9"] H --> K["Subtipos de neuronas de capa 1
clasificados por propiedades. 10"] H --> L["La capa 1 refleja propiedades
de respuesta de capas más profundas. 11"] H --> M["La capa 1 está extensamente conectada,
sirve como centro de integración. 12"] G --> N["Estudios muestran que micro-ECoG
registra picos de capa 1. 13"] G --> O["Estudio de micro-ECoG en corteza
motora de rata. 14"] O --> P["Posiciones decodificadas coincidieron
con las reales, indicando información espacial. 15"] O --> Q["Neuronas individuales de capa 1
mostraron disparos selectivos espaciales. 16"] A --> R["Limitaciones de micro-ECoG: posición,
inflamación: necesita optimización. 17"] A --> S["Trabajo futuro: caracterizar
capa 1 para BMIs. 18"] A --> T["Micro-ECoG de película delgada mejora
la adherencia a la superficie cerebral. 19"] A --> U["Micro-ECoG puede detectar
señales superficiales no pico. 20"] A --> V["Micro-ECoG permite nuevas
formas de estudiar circuitos. 21"] B --> W["Grabación de picos demostrada
en especies y áreas. 22"] G --> X["La capa 1 probablemente transmite
actividad distante y local. 23"] A --> Y["Invasividad de micro-ECoG, costos,
desafíos de estabilidad a largo plazo. 24"] Y --> Z["Mejoras en la adhesión podrían
proveer grabaciones a largo plazo. 25"] A --> AA["Materiales comunes de micro-ECoG:
oro, polímeros: nanomateriales emergentes. 26"] A --> AB["Aplicaciones humanas potenciales
similares a matrices intracorticales. 27"] A --> AC["Artefactos clave: ruido de movimiento,
señales fisiológicas. 28"] A --> AD["Investigación global sobre
micro-ECoG está en curso. 29"] A --> AE["Micro-ECoG permite estudiar
actividad de picos a gran escala. 30"] class A,B,C,D,E,F,W,AC microECoG; class G,H,I,J,K,L,M,N,O,P,Q,X,AA layer1; class R,T,U,V,Y,Z,AB,AD limitations; class S,AE future;

Resumen:

1.- Las matrices microelectrocorticográficas (micro-ECoG) pueden registrar picos neuronales desde la superficie cortical, con potencial para interfaces cerebro-máquina.

2.- Las interfaces cerebro-máquina invasivas como el micro-ECoG ofrecen mayor resolución espacial y temporal que las opciones no invasivas, pero con riesgos quirúrgicos.

3.- El micro-ECoG emplea electrodos de decenas a cientos de micrones de tamaño, permitiendo el registro de pequeñas poblaciones neuronales.

4.- Detectar picos neuronales o potenciales de acción es crucial ya que cada neurona tiene características de disparo únicas que codifican información rica.

5.- Las matrices de microelectrodos intracorticales pueden registrar la actividad de neuronas individuales pero arriesgan daño tisular; el micro-ECoG es menos invasivo.

6.- Los estudios de simulación sugieren que el micro-ECoG puede registrar picos de neuronas escasas de la capa 1 más cercanas a la superficie cortical.

7.- La corteza tiene 6 capas; las matrices intracorticales generalmente registran de capas más profundas mientras que el micro-ECoG apunta a la capa superficial 1.

8.- Las capas corticales están dispuestas verticalmente en columnas funcionales, con la actividad de las neuronas de la capa 1 correlacionando con capas más profundas.

9.- Las neuronas de la capa 1 juegan un papel en la integración de información a través de áreas corticales mediante conexiones de largo alcance.

10.- Varios estudios han clasificado las propiedades moleculares, morfológicas y electrofisiológicas de los subtipos de neuronas de la capa 1.

11.- Las neuronas de la capa 1 están acopladas y reflejan las propiedades de respuesta de las neuronas de capas más profundas tradicionalmente objetivo de matrices intracorticales.

12.- La capa 1 está extensamente conectada a varias regiones corticales y subcorticales, sirviendo como un centro de integración.

13.- Múltiples estudios demuestran que el micro-ECoG puede registrar picos de neuronas de la capa 1 en animales.

14.- Los autores implantaron crónicamente matrices micro-ECoG de 32 canales en la corteza motora de ratas y registraron durante una tarea de campo abierto.

15.- Las posiciones decodificadas de la actividad de picos de la capa 1 coincidieron estrechamente con las posiciones reales, indicando información espacial significativa.

16.- Neuronas individuales de la capa 1 mostraron disparos selectivos espaciales, juntas codificando suficiente información para decodificar la posición con precisión.

17.- Las limitaciones del micro-ECoG incluyen sensibilidad a la posición de la matriz y reacciones inflamatorias; se necesita más optimización.

18.- El trabajo futuro debería caracterizar más las propiedades de respuesta de las neuronas de la capa 1 relevantes para aplicaciones de interfaces cerebro-máquina.

19.- Las matrices micro-ECoG de película delgada conformables mejoran la adherencia a la superficie cerebral mediante flexibilidad y tensión superficial.

20.- Más allá de los picos, el micro-ECoG también puede detectar otras señales como picos de calcio dendrítico y potenciales de axón cerca de la superficie.

21.- La resolución espacial y el potencial de cobertura a gran escala del micro-ECoG permiten estudiar circuitos cerebrales de nuevas maneras.

22.- La grabación de picos se demostró en varias especies en áreas sensoriales y motoras, tanto anestesiadas como en comportamiento.

23.- Las neuronas de la capa 1 probablemente transmiten información de áreas distantes además de reflejar la actividad local.

24.- El micro-ECoG es comparativamente invasivo a ECoG estándar pero puede permitir craneotomías más pequeñas; los costos son actualmente altos.

25.- Con mejor adherencia, el micro-ECoG podría proporcionar grabaciones estables a largo plazo; la calidad de la señal actual tiende a degradarse después de semanas.

26.- Los materiales comunes de micro-ECoG incluyen electrodos de oro con polímeros como PEDOT y Parylene; los nanomateriales son una opción emergente.

27.- Las aplicaciones humanas potenciales son similares a las matrices intracorticales, incluyendo prótesis robóticas y control de cursor.

28.- Los artefactos clave incluyen ruido relacionado con el movimiento, que puede reducirse con configuraciones inalámbricas, y señales fisiológicas.

29.- Varios grupos de investigación globales están trabajando en micro-ECoG; el ponente está comenzando a trabajar en aplicaciones neuroprotésicas.

30.- El micro-ECoG podría permitir nuevos paradigmas de investigación al proporcionar acceso a gran escala a la actividad de picos para estudiar la función cerebral.

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