Onze hersenen, een mysterieuze supercomputer
Wat dacht je van een draagbare supercomputer met 86 miljard schakelaars die slim genoeg is om een maanraket te bouwen? Eentje die nog geen anderhalve kilogram weegt, slechts 20 Watt verbruikt en de consistentie van pudding heeft? Juist, je hersenen zijn een sterk staaltje biologische ingenieurskunde. Helaas bestaan er geen blauwdrukken van. Bovendien kan je niet zomaar de microcircuits in actie zien; de hersenen zijn veilig ingepakt in de schedel. Geen wonder dat vele vragen over de werking van de hersenen nog steeds onbeantwoord zijn.
De hersenen zijn in eerste instantie een elektrisch orgaan dat bestaat uit netwerken van neuronen of hersencellen die snelle elektrische pulsen afvuren om informatie uit te wisselen. Deze elektrische signalen vormen gedachten en gevoelens, en controleren ons lichaam. Door die signalen te bestuderen kunnen hersenwetenschappers erachter komen hoe de hersenen werken.
Elke nieuwe technologie om de hersenactiviteit te meten brengt ons een stap dichter bij het ontcijferen van de hersenen, maar heeft ook zijn beperkingen. Elektrodes of sensoren aangebracht op het hoofd (zoals bij een EEG) hebben weinig resolutie en pikken enkel gesommeerde patronen van activiteit op omdat ze gehinderd worden door de schedel en huid. Functionele MRI kan dan weer de snelheid van de signalen in het netwerk niet volgen. Om de interacties tussen neuronen op te vangen moet je in dezelfde ruimte zijn als waar de signalen ontstaan: in de hersenen.
Neuroprobes zijn naaldvormige hersenimplantaten die neuronactiviteit kunnen registreren.
Neuropixels geeft een boost aan neurowetenschappen
Signalen rechtstreeks in de hersenen opmeten is zeker geen gemakkelijke taak. Je wil een implantaat dat diep genoeg kan gaan, maar dat tegelijk smal genoeg is om geen fragiel weefsel te kwetsen én robuust genoeg is om weken of zelfs maanden in het lichaam signalen te registreren. Onderzoekers uit België, de Verenigde Staten, het Verenigd Koninkrijk en Portugal verenigden zich en gingen de uitdaging aan. Het doel was om elk signaal van elk neuron in een lokaal hersencircuit te capteren. Die rijke bron van informatie zou onze inzichten in het functioneren van de hersenen of in hersenziektes in een stroomversnelling brengen.
Een van de gangbare technologieën om hersenactiviteit mee te registreren waren zogenaamde neuroprobes, naaldvormige implantaten met enkele sensoren (elektrodes) die de kleine elektrische pieken van de neuronen kunnen oppikken. Dankzij de micro-elektronicarevolutie in de tweede helft van de vorige eeuw zijn alle componenten verkleind en het aantal sensoren verdubbeld. Zo konden de beste probes in oppervlakkige lagen activiteit van zo’n 100 neuronen tegelijk registreren en in diepere lagen zo’n 10 à 15.
Het internationale consortium slaagde erin deze getallen met een grootteorde te verbeteren. De nieuwe probe, met toegang tot duizend elektroden, werd voorgesteld in 2017 in het toonaangevende magazine Nature. In 2021 volgde een publicatie in Science voor een tweede versie met maar liefst tienduizend elektroden: Neuropixels 2.0. Deze nieuwe generatie neuroprobes is momenteel het neusje van de zalm in neurowetenschappelijk onderzoek.
De eerste generatie Neuropixels (boven) en de tweede (onder). De laatste generatie is kleiner maar herbergt vijfmaal zoveel elektrodes.
10.000 elektrodes om hersenactiviteit te registreren
De neuroprobe bestaat uit een implanteerbaar deel (de naaldvormige schacht) met een bepaald aantal elektroden, en een niet-implanteerbaar deel (de basis).
De tweede generatie Neuropixels verdeelt meer dan 5.000 elektrodes over vier ultradunne naaldvormige schachten (breedte en dikte per schacht: 70-bij-24 µm2) en bereikt verschillende honderden neuronen tegelijkertijd. De vier schachten samen kunnen de hersenactiviteit registreren in een vlak van 1 bij 10 mm loodrecht op het hersenoppervlak. Versie 2.0 verkleinde bovendien de interfacekaart die de implantaten controleert en digitale data uitstuurt (breedte en lengte interfacekaart: 10-bij-14,3 mm2). Het hele systeem is nu zo klein en licht – de probe weegt net over een gram – dat één interfacekaart twee probes kan ondersteunen of meer dan 10.000 registratie-elektrodes!
De basis en de schacht van de probe werden in één stuk vervaardigd via een 130nm silicium-op-isolator aluminium CMOS (complementary metal-oxide-semiconductor)-proces. De basis (8,67 op 2,2mm) bevat elektronica voor onder andere verwerking van de signalen die de elektrodes oppikken. De verwerkte signalen worden dan over een 4-cm lange flexibele kabel doorgegeven aan de interfacekaart die de verbinding maakt met een snel elektronisch instrumentatieplatform (PXIe-kaart) en tot slot de computer.
Onderdelen van de Neuropixels probe.
Een actieve probe lost het bedradingsprobleem op
Om een recordaantal elektrodes op een kleine doorsnede te kunnen puzzelen, moest het Neuropixelsconsortium eerst een bedradingsprobleem oplossen. De uitdaging was dus elk van de 1.280 elektroden per schacht te verbinden met de computer en tegelijkertijd het implanteerbare gedeelte zo smal mogelijk te houden om schade aan de neuronen te voorkomen. Passieve probes kunnen dit eenvoudigweg niet aan want ze zouden één kabel per elektrode vereisen. Om de bedradingsuitdaging aan te pakken, paste Neuropixels daarom een “actieve” architectuur toe waarbij elektronica op de probe wordt geïntegreerd die omschakeling van elektroden mogelijk maakt. Daardoor kunnen signalen van verschillende elektrodes langs dezelfde draad reizen.
Zo heeft Neuropixels 2.0 voor de 1.280 elektrodes op een schacht 384 interconnecties. Elke elektrode van 12-bij-12 µm2 heeft een schakelaar. Dat laat de wetenschappers toe om een set van 384 elektroden te selecteren die gelijktijdig geactiveerd moeten worden. De schakelaars kunnen in minder dan een seconde opnieuw worden ingesteld. Omdat je een bijna-willekeurige combinatie van pixels kan selecteren, is het bovendien mogelijk om neuronsignalen uit verschillende hersengebieden tegelijk te registreren.
Twee Neuropixels 2.0 probes kunnen gecombineerd worden op 1 interfacekaart om zo toegang te geven tot 10.000 elektrodes!
Een geavanceerd en geminiaturiseerd systeem
De elektronica voor de elektrodeomschakeling zit verwerkt in de basis, evenals elektronica voor signaalversterking, digitalisering en energiebeheer. Omdat de signalen van neuronen klein zijn en gevoelig voor ruis, moeten ze worden versterkt en gedigitaliseerd. In plaats van dit op de computer te doen en signaalverlies over de kabels te riskeren, zorgden de onderzoekers voor een geoptimaliseerd uitleescircuit op de probe zelf, dicht bij de bron van het signaal. Dat levert een betere kwaliteit van de neuronsignalen op. Het uitleescircuit op de basis bestaat uit een versterker die de volledige frequentieband beslaat en een hoge-resolutie 12-bit ADC (analoog-digitaal conversie) die geschikt is voor het dynamische bereik van de inputsignalen. Tenslotte werd een blok voor stroombeheer in de basis opgenomen om voedings- en referentiespanningen te genereren. De basiselektronica verbruikt heel weinig stroom (36,5 mW) om de opwarming van het hersenweefsel tot een minimum te beperken.
De rechthoekige basis en naaldvormige schacht van Neuropixels zijn uit één stuk vervaardigd en zitten boordevol elektronica.
Voordelen en uitdagingen van CMOS
De sleutel tot de ontwikkeling van deze geavanceerde neuroprobe was het gebruik van de allernieuwste CMOS-MEMS (micro-elektromechanische systemen)-technologie. De technologie maakt een hoge graad van integratie mogelijk op een klein siliciumoppervlakte, net zoals in computerchips. Bovendien zorgen de welomschreven siliciumproductieprocessen ervoor dat de Neuropixels 2.0-neuroprobes op grote schaal geproduceerd kunnen worden en betaalbaar blijven voor de onderzoekslaboratoria. De gestandaardiseerde massaproductie geeft de probes ook een uniforme en lage ruis (7,2 μVrms) en impedantiewaarden (148 ± 8 kΩ bij 1 kHz) met een variabiliteit van minder dan 5% bij meer dan 1.000 elektroden.
Het gebruik van CMOS bracht niet alleen voordelen met zich mee. CMOS-compatibele elektronica is vaak stijf terwijl de hersenen de consistentie van pudding hebben. Hoe kan je de schachten van de probe ontwerpen die recht blijven bij implantatie maar toch buigzaam genoeg zijn om maanden intact te blijven in een bewegend brein zonder de hersencellen te beschadigen? De voor de hand liggende opties – goud of platina voor de elektrodes en een organometaal polymeer voor de schachten – zijn niet compatibel met CMOS-fabricage. Uiteindelijk kwam het consortium uit bij een vorm van titaniumnitride die zowel te combineren is met CMOS als met de hersenen. Na veel materiaalonderzoek zijn de ontwerpers er ook in geslaagd om de interne spanningen te beheersen die ontstaan bij het fabriceren van de siliciumschachten en titaniumnitride-elektrodes zodat de schachten er consequent bijna perfect recht uitkomen.
Close-up van de siliciumschacht, dichtbezet met titaniumnitride-elektrodes. Neuropixels gebruikt een nieuwe vorm van titaniumnitride die compatibel is met CMOS-fabricage en de hersenen.
Hoe volgen we neuronen over tijd?
Het verschil in elasticiteit van de hersenen en de CMOS-compatible schachten zorgde voor een andere moeilijkheid. Na maanden activiteit kan een neuroprobe tot wel 500 micrometer verschuiven in de hersenen. Een bepaalde elektrode kan gedurende die tijd dus verschillende neuronen zien komen en gaan.
Hoe kan je individuele neuronen volgen wanneer de probes zich constant verplaatsen in het bewegende brein? Het is alsof je iemand probeert te filmen met een wankele camera. Je zou het beeld kunnen stabiliseren door de bewegingen van die persoon te volgen. Volgens dat principe ontwikkelden de Neuropixels-onderzoekers stabilisatiesoftware om verschuivende neuronen te volgen aan de hand van hun elektrisch gedrag.
De stabilisatiesoftware kan automatische correcties toepassen wanneer neuronen over één of alle vier schachten bewegen. Daardoor kan Neuropixels 2.0 langer dan 6 maanden continu data van hetzelfde neuron verzamelen.
Op weg naar generatie 3.0
In slechts vier jaar tijd heeft Neuropixels de elektrodedichtheid bijna verdubbeld evenals het aantal elektrodes die tegelijkertijd signalen kunnen opnemen; het totale aantal elektrodes werd zelfs vertienvoudigd, terwijl de grootte van de externe elektronica met de helft is afgenomen. Dat Moore's Wet-achtige tempo van vooruitgang is voor een groot deel te danken aan het gebruik van CMOS- en MEMS-fabricageprocessen op een commerciële schaal. De volgende generatie, Neuropixels 3.0, is reeds in ontwikkeling en op schema voor release rond 2025. In versie 3.0 willen de onderzoekers het aantal elektrodes opnieuw gevoelig opdrijven en de registratie van de activiteit van misschien wel 50.000 tot 100.000 neuronen mogelijk maken. Het doel is ook om de bandbreedte te verdrie- of verviervoudigen, en tegelijkertijd de basis nog eens met een factor twee te verkleinen.
Net als bij microchips in de begindagen van de halfgeleiderindustrie is het moeilijk om alle toepassingen te voorspellen die de Neuropixel-technologie zal mogelijk maken. Het gebruik ervan is sinds 2017 explosief gestegen. Onderzoekers in meer dan 650 laboratoria over de hele wereld gebruiken nu Neuropixels, en een bloeiende open-sourcegemeenschap is naar voor getreden om er apps en software voor te ontwikkelen. Het heeft ook enkele fascinerende projecten mogelijk gemaakt. Het Allen Institute for Brain Science in Seattle heeft onlangs Neuropixels gebruikt om een database op te stellen van de activiteit van 100.000 neuronen die betrokken zijn bij visuele perceptie. Een groep aan de Stanford University gebruikte de implantaten dan weer om in kaart te brengen hoe de waarneming van dorst zich manifesteert in de hersenen.
Intussen zijn de eerste succesvolle testen met Neuropixels in menselijke hersenen uitgevoerd. De neuroprobes zouden gebruikt kunnen worden om de geïmplanteerde stimulatoren die de tremoren in de Ziekte van Parkinson onder controle houden, beter te positioneren met 10-µm nauwkeurigheid. Ze zouden ook kunnen helpen de regio’s te bepalen die epilepsieaanvallen veroorzaken, zodat corrigerende chirurgie enkel in de probleemzone moet ingrijpen.
Dit artikel werd eerder gepubliceerd door Engineeringnet – www.engineeringnet.be
