Este proyecto tiene como objetivo proporcionar tecnologías microelectrónicas que permitan la integración y miniaturización de un sistema inteligente de estimulación neural implantable, que sirva como vehículo experimental para el desarrollo de nuevos procedimientos en neurofisiología y, en última instancia, para la implementación de nuevas prótesis neuronales, más enfocadas y seguras que las disponibles actualmente, para la comprensión y el tratamiento de diferentes patologías del sistema nervioso, con énfasis en trastornos cerebrales, como la enfermedad de Alzheimer, la epilepsia o la enfermedad de Parkinson.
En particular, este proyecto explorará métodos emergentes para el tratamiento de trastornos neuronales en donde técnicas de medicina regenerativa (trasplantes entre neuronas que expresan promotores regenerativos) se combinan con estimulación optogenética. En esta aplicación, se necesitan pequeños dispositivos de interfaz neuronal implantables a escala milimétrica para administrar estímulos de luz e interactuar con el trasplante y, así, atenuar las patologías de la enfermedad. En comparación con la estimulación eléctrica, el método optogenético permite estimular selectivamente células individuales con una precisión espacial y temporal muy alta, dejando el resto de las células intactas y, por tanto, reduciendo efectos secundarios.
Así mismo, el proyecto también avanzará hacia la implementación práctica de un mecanismo de circuito cerrado robusto que, basado en la actividad eléctrica registrada en las células codificadas genéticamente, sea capaz de proporcionar una actuación eficiente por medios ópticos. Este procedimiento de retroalimentación en tiempo real soportará la adaptabilidad del sistema a la plasticidad del tejido neuronal y, por tanto, permitirá la implementación de prótesis neuronales robustas y de larga duración cuya operación se autoajuste al progreso del paciente. Para mejorar la selectividad y la precisión de detección del sistema de circuito cerrado, se explorarán paradigmas de Inteligencia Artificial (IA) buscando un equilibrio óptimo entre eficiencia y coste hardware.
En otro aspecto, con vistas a favorecer la miniaturización, se investigara sobre la integración de soluciones totalmente inalámbricas tanto para la transferencia de datos como de energía. Mediante análisis, simulación y mediciones en prototipos, se explorarán diferentes estructuras de bobina para alimentar interfaces neuronales, prestando atención a mantener la tasa de absorción específica de campo electromagnético en el tejido bajo límites seguros.
Proyecto PID2019-110410RB-I00 financiado por MICIU/AEI /10.13039/501100011033.
