成果報告書詳細
管理番号20110000001669
タイトル平成22年度成果報告書 平成21年度第1回採択産業技術研究助成事業 09E51023a 脳機能障害治療に結びつく高度脳計測・脳刺激用多機能集積化神経プローブ技術の開発 平成22年度中間
公開日2011/11/26
報告書年度2010 - 2010
委託先名国立大学法人東北大学田中徹
プロジェクト番号P00041
部署名技術開発推進部
和文要約1.多機能集積化神経プローブ作製技術の開発
・マイクロ流路付き両面神経プローブを2層以上積層してアレイ化する技術を開発した。1シャンク片面8電極型の4シャンク(櫛歯)両面記録電極付き神経プローブの作製に成功した。
・信号処理用集積回路を神経プローブに接合するための直径20ミクロンのマイクロバンプ技術の開発と接合に成功した。
・脳深部多点電気刺激用の神経プローブヘッド作製技術の開発、及びフレキシブルケーブルとのモジュール化に成功した。
2.多機能集積化神経プローブIn-vivo 評価技術開発
・サルおよびラットにおけるIn-vivo評価用神経プローブを開発して細胞活動記録を行い、活動電位と局所電場電位を計測した。計測結果を電極間距離や形状デザイン等の仕様に反映させたプローブを用いて、ラットの大脳皮質から活動電位とLFP の記録に成功した。
・複数の高精度プローブ刺入用の治具開発に成功した。特に、ガイド治具を用いる方法とカニューレを用いる方法を考案し、実際に神経プローブを用いてその効果を確認した。
3.多機能集積化神経プローブ評価技術開発
・神経プローブで記録される電気生理学的信号を解析することにより、プローブ周辺の神経組織の機械的変形(ダメージ)などの状態を3次元的に取得するための新しい信号処理および視覚化するアルゴリズムを開発した。
・開発した技術を、脳スライスで記録したデータに適用することにより、プローブ周辺の神経組織の機械的変形の状態を可視化することに成功した。これにより、本アルゴリズムの有用性を確認した。
4.多機能集積化神経プローブを用いた脳深部刺激技術開発
・臨床治療に使用されている脳深部刺激電極を人の頭部に刺入する手術を工学的見地から詳細に記録解析することにより、プローブヘッドの正確な位置把握(刺激部位の特定)と刺激電流・電圧のパラメータ微調整機能が必須であることを明らかにした。これを神経プローブの配線幅と間隔、および電極点径の設計に反映した。
英文要約We fabricated the Si double-sided neural probe that has 64 recording sites on both front- and back-side of the probe to realize high density recording. We developed 20um microbump technology to connect the Si neural probe with signal processing LSI chips. We also fabricated the Si neural probe head to be implanted deeply inside brain and stimulate brain neuron. This DBS probe head was successfully assembled with flexible cable.
We evaluated the Si neural probes in monkeys and rats by introducing our custom guiding system which protects electrodes from mechanical damages. We successfully recorded neuronal activities and activated local neural circuits in transgenic rats expressing channel-rhodopsin that is a subfamily of opsin proteins that function as light-gated ion channels. The Si neural probes are useful to evaluate evoked and induced activities after blue light is applied to local neural circuits.
We developed an algorithm to estimate three-dimensional position of a neuron by using electrophysiological signals recorded with multi-site neural probes at higher time resolution. In addition, we confirmed the usefulness of the algorithm by applying to data recorded from brain slice preparations.
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