Сайт издательства «Медиа Сфера»
содержит материалы, предназначенные исключительно для работников здравоохранения. Закрывая это сообщение, Вы подтверждаете, что являетесь дипломированным медицинским работником или студентом медицинского образовательного учреждения.

Вход
RU
+7 (495) 482-4118
+7 (495) 482-4329
+8 800 250-18-12
  • (бесплатный номер по вопросам подписки)
    пн-пт с 10 до 18
  • Издательство «Медиа Сфера»
    а/я 54, Москва, Россия, 127238
  • info@mediasphera.ru

  • © 1998-2026
+7 (495) 482-43-29
RU
Все журналы
Журнал
Год
Год
Результаты поиска: 0

Кристина Николаевна Родионова

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской травматологии и ортопедии имени Г.И. Турнера» Минздрава России, Санкт-Петербург, Россия

Екатерина Александровна Виговская

ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», Санкт-Петербург, Россия

Юрий Алексеевич Новосад

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской травматологии и ортопедии имени Г.И. Турнера» Минздрава России, Санкт-Петербург, Россия;
ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», Санкт-Петербург, Россия

Антон Сергеевич Шабунин

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской травматологии и ортопедии имени Г.И. Турнера» Минздрава России, Санкт-Петербург, Россия

Сергей Валентинович Виссарионов

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской травматологии и ортопедии имени Г.И. Турнера» Минздрава России, Санкт-Петербург, Россия

Материалы и технологии в нейронных интерфейсах: пути оптимизации для хронической имплантации

Авторы:

Родионова К.Н., Виговская Е.А., Новосад Ю.А., Шабунин А.С., Виссарионов С.В.

Подробнее об авторах

Журнал: Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(5): 21‑28

DOI: 10.17116/jnevro202612605121

Прочитано: 152 раза

Связаться с автором
Оглавление

MATERIALS AND TECHNOLOGIES IN NEURAL INTERFACES: OPTIMIZATION WAYS FOR CHRONIC IMPLANTATION
MATERIALS AND TECHNOLOGIES IN NEURAL INTERFACES: OPTIMIZATION WAYS FOR CHRONIC IMPLANTATION

Как цитировать:

Родионова К.Н., Виговская Е.А., Новосад Ю.А., Шабунин А.С., Виссарионов С.В. Материалы и технологии в нейронных интерфейсах: пути оптимизации для хронической имплантации. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2026;126(5):21‑28.
Rodionova KN, Vigovskaya EA, Novosad YuA, Shabunin AS, Vissarionov SV. Materials and technologies in neural interfaces: optimization ways for chronic implantation. S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry. 2026;126(5):21‑28. (In Russ.)
https://doi.org/10.17116/jnevro202612605121

Подписка 2026 Журнал неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова (S.S. Korsakov Journal of Neurology and Psychiatry)
МСФ на ЯМ
Использование инфографики авторами научных работ
Рекомендуем статьи по данной теме:
Оцен­ка уров­ня же­ле­за в моз­го­вой тка­ни в кон­тек­сте ди­аг­нос­ти­ки хро­ни­чес­кой ал­ко­голь­ной ин­ток­си­ка­ции. Су­деб­но-ме­ди­цин­ская эк­спер­ти­за. 2026;(2):22-27
Резюме / Abstract:

Нейронный интерфейс — это комплекс средств, предназначенный для обмена информацией между мозгом и внешним устройством. Данная система находит широкое применение в области биомедицины, в том числе при восстановлении функций нервной системы. В обзоре обобщены принципы работы нейроинтерфейсов, проанализированы виды материалов, использующихся для их создания, а также рассмотрены различные примеры применения данной технологии в медицине, в том числе при хронической имплантации.

Ключевые слова / Keywords:

нейропротезирование
нейронный интерфейс
мозг
восстановление работы нервной системы

Авторы / Authors:

Кристина Николаевна Родионова

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской травматологии и ортопедии имени Г.И. Турнера» Минздрава России, Санкт-Петербург, Россия

Екатерина Александровна Виговская

ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», Санкт-Петербург, Россия

Юрий Алексеевич Новосад

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской травматологии и ортопедии имени Г.И. Турнера» Минздрава России, Санкт-Петербург, Россия;
ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого», Санкт-Петербург, Россия

Антон Сергеевич Шабунин

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской травматологии и ортопедии имени Г.И. Турнера» Минздрава России, Санкт-Петербург, Россия

Сергей Валентинович Виссарионов

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр детской травматологии и ортопедии имени Г.И. Турнера» Минздрава России, Санкт-Петербург, Россия

Дата поступления:

05.10.2025

Дата принятия в печать:

10.12.2025

Закрыть метаданные

Литература / References:

  1. Parastarfeizabadi M, Kouzani AZ. Advances in closed-loop deep brain stimulation devices. J NeuroEngineering Rehabil. 2017;14(1):79.  https://doi.org/10.1186/s12984-017-0295-1
  2. Кузьмин А.Г., Умаров М.Ф. Нейронные интерфейсы для имплантируемых стимуляторов. Вестник Вологодского государственного университета. 2022;15(1):7-10. 
  3. Lebedev MA, Nicolelis MAL. Brain-machine interfaces: past, present and future. Trends in Neurosciences. 2006;29(9):536-546.  https://doi.org/10.1016/j.tins.2006.07.004
  4. Кириллова Г.А., Урунова Г. Современные методы нейрофизиологии в вопросах изучения искусственного интеллекта и нейронных интерфейсов. Научное обозрение. Биологические науки. 2022;1:33-37.  https://doi.org/10.17513/srbs.1257
  5. Wolpaw JR, Birbaumer N, Mcfarland DJ, et al. Brain-computer interfaces for communication and control. Clinical Neurophysiology. 2002;113:767-791.  https://doi.org/10.1016/s1388-2457(02)00057-3
  6. Будко Н.А., Будко Р.Ю., Будко А.Ю. Применение ИНС в интерфейсах человек — машина. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. Научный журнал. 2019;7(1):328-340.  https://doi.org/10.26102/2310-6018/2019.24.1.021
  7. Romo R, Hernández A, Zainos A, et al. Somatosensory discrimination based on cortical microstimulation. Nature. 1998;392(6674):387-390.  https://doi.org/10.1038/32891
  8. Wessberg J, Stambaugh CR, Kralik JD, et al. Real-time prediction of hand trajectory by ensembles of cortical neurons in primates. Nature. 2000;408(6810):361-365.  https://doi.org/10.1038/35042582
  9. Chapin JK, Moxon KA, Markowitz RS, et al. Real-time control of a robot arm using simultaneously recorded neurons in the motor cortex. Nat Neurosci 1999;2:664-670.  https://doi.org/10.1038/10223
  10. Rajangam S, Tseng PH, Yin A, et al. Wireless cortical brain-machine interface for whole-body navigation in primates. Sci Rep. 2016;6:22170. https://doi.org/10.1038/srep22170
  11. Taylor DM, Helms Tillery SI, Schwartz AB. Direct Cortical Control of 3D Neuroprosthetic Devices. Science. 2002;296(5574):1829-1832. https://doi.org/10.1126/science.1070291
  12. Rickert J, Cardoso De Oliveira S, Vaadia E, et al. Encoding of movement direction in different frequency ranges of motor cortical local field potentials. Journal of Neuroscience. 2005;25(39):8815-8824. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.0816-05.2005
  13. Scherberger H, Jarvis MR, Andersen RA. Cortical local field potential encodes movement intentions in the posterior parietal cortex. Neuron. 2005;46(2):347-354.  https://doi.org/10.1016/j.neuron.2005.03.004
  14. Nicolelis MA, Baccala LA, Lin RC, et al. Sensorimotor encoding by synchronous neural ensemble activity at multiple levels of the somatosensory system. Science. 1995;268(5215):1353-1358. https://doi.org/10.1126/science.7761855
  15. Lebedev M. Augmentation of Sensorimotor Functions with Neural Prostheses. Opera Med Physiol. 2016;2(3):211-227.  https://doi.org/10.35693/2500-1388-2016-0-3-11-27
  16. Carmena JM, Lebedev MA, Crist RE, et al. Learning to control a brain-machine interface for reaching and grasping by primates. PLoS Biol. 2003;1(2):E42.  https://doi.org/10.1371/journal.pbio.0000042
  17. Velliste M, Perel S, Spalding MC, et al. Cortical control of a prosthetic arm for self-feeding. Nature. 2008;453(7198):1098-10101. https://doi.org/10.1038/nature06996
  18. Collinger JL, Wodlinger B, Downey JE, et al. High-performance neuroprosthetic control by an individual with tetraplegia. The Lancet. 2013;381(9866):557-564.  https://doi.org/10.1016/S0140-6736(12)61816-9
  19. Xu Z, So RQ, Toe KK, et al. On The Asynchronously Continuous Control of Mobile Robot Movement By Motor Cortical Spiking Activity. IEEE. 2014;2014:3049-3052. https://doi.org/10.1109/EMBC.2014.6944266
  20. Jarvis S, Schultz SR. Prospects for optogenetic augmentation of brain function. Frontiers in Systems Neuroscience. 2015;9:157.  https://doi.org/10.3389/fnsys.2015.00157
  21. Kwon KY, Lee HM, Ghovanloo M, et al. Design, fabrication, and packaging of an integrated, wirelessly-powered optrode array for optogenetics application. Front Syst Neurosci. 2015;9:1-12.  https://doi.org/10.3389/fnsys.2015.00069
  22. O’Doherty JE, Lebedev MA, Hanson TL, et al. A brain-machine interface instructed by direct intracortical microstimulation. Front Integr Neurosci. 2009;3:20.  https://doi.org/10.3389/neuro.07.020.2009
  23. O’Doherty JE, Lebedev MA, Ifft PJ, et al. Active tactile exploration using a brain-machine-brain interface. Nature. 2011;479(7372):228-231.  https://doi.org/10.1038/nature10489
  24. Bensmaia SJ, Miller LE. Restoring sensorimotor function through intracortical interfaces: Progress and looming challenges. Nature Reviews Neuroscience. 2014;15(5):313-325.  https://doi.org/10.1038/nrn3724
  25. Andersen RA, Burdick JW, Musallam S, et al. Cognitive neural prosthetics. Trends Cogn Sci. 2004;8(11):486-493.  https://doi.org/10.1016/j.tics.2004.09.009
  26. Astrand E, Wardak C, Hamed SB. Selective visual attention to drive cognitive brain-machine interfaces: From concepts to neurofeedback and rehabilitation applications. Front Syst Neurosci. 2014;8:144.  https://doi.org/10.3389/fnsys.2014.00144
  27. Berger TW, Hampson RE, Song D, et al. A cortical neural prosthesis for restoring and enhancing memory. Journal of Neural Engineering. 2011;8(4):046017. https://doi.org/10.1088/1741-2560/8/4/046017
  28. Musallam S, Corneil BD, Greger B, et al. Cognitive Control Signals for Neural Prosthetics. Science. 2004;305(5681):258-262.  https://doi.org/10.1126/science.1097938
  29. Ordikhani-Seyedlar M, Lebedev MA, Sorensen HBD, et al. Neurofeedback therapy for enhancing visual attention: State-of-the-art and challenges. Front Neurosci. 2016;10:352.  https://doi.org/10.3389/fnins.2016.00352
  30. Ramakrishnan A, Ifft PJ, Pais-Vieira M, et al. Computing Arm Movements with a Monkey Brainet. Sci Rep. 2015;5:10767. https://doi.org/10.1038/srep10767
  31. Birbaumer N, Ghanayim N, Hinterberger T, et al. A spelling device for the paralysed. Nature. 1999;398(6725):297-298.  https://doi.org/10.1038/18581
  32. Waldert S. Invasive vs. non-invasive neuronal signals for brain-machine interfaces: Will one prevail? Front Neurosci. 2016;10:295.  https://doi.org/10.3389/fnins.2016.00295
  33. Obermaier B, Neuper C, Guger C, et al. Information Transfer Rate in a Five-Classes Brain-Computer Interface. IEEE. 2001;9(3):283-288.  https://doi.org/10.1109/7333.948456
  34. Neuper C, Wörtz M, Pfurtscheller G. ERD/ERS patterns reflecting sensorimotor activation and deactivation. Progress in Brain Research. 2006;159:211-222.  https://doi.org/10.1016/S0079-6123(06)59014-4
  35. Sellers EW, Krusienski DJ, McFarland DJ, et al. A P300 event-related potential brain-computer interface (BCI): The effects of matrix size and inter stimulus interval on performance. Biol Psychol. 2006;73(3):242-252.  https://doi.org/10.1016/j.biopsycho.2006.04.007
  36. Donchin E, Spencer KM, Wijesinghe R. The Mental Prosthesis: Assessing the Speed of a P300-Based Brain-Computer Interface. IEEE. 2000;8(2):174-179.  https://doi.org/10.1109/86.847808
  37. Finke A, Lenhardt A, Ritter H. The MindGame: A P300-based brain-computer interface game. Neural Networks. 2009;22(9):1329-1333. https://doi.org/10.1016/j.neunet.2009.07.003
  38. Brunner P, Ritaccio AL, Emrich JF, et al. Rapid communication with a «P300» matrix speller using electrocorticographic signals (ecog). Front Neurosci. 2011;5:5.  https://doi.org/10.3389/fnins.2011.00005
  39. Kraus N, McGee TJ. Mismatch Negativity in the Assessment of Central Auditory Function. Am J Audiol. 1994;3(2):39-51.  https://doi.org/10.1044/1059-0889.0302.39
  40. Linden DE, Prvulovic D, Formiscano E, et al. The Functional Neuroanatomy of Target Detection: An fMRI Study of Visual and Auditory Oddball Tasks. Cerebral Cortex. 1999;9(8):815-823.  https://doi.org/10.1093/cercor/9.8.815
  41. Jeong JW, Shin G, Park S Il, et al. Soft materials in neuroengineering for hard problems in neuroscience. Neuron. 2015;86:175-186.  https://doi.org/10.1016/j.neuron.2014.12.035
  42. McFarland DJ, Wolpaw JR. EEG-based brain-computer interfaces. Current Opinion in Biomedical Engineering. 2017;4:194-200.  https://doi.org/10.1016/j.cobme.2017.11.004
  43. Ganji M, Tanaka A, Gilja V, et al. Scaling Effects on the Electrochemical Stimulation Performance of Au, Pt, and PEDOT:PSS Electrocorticography Arrays. Adv Funct Mater. 2017;27(42):45-49.  https://doi.org/10.1002/adfm.201703019
  44. Cogan SF. Neural stimulation and recording electrodes. Annual Review of Biomedical Engineering. 2008;10:275-309.  https://doi.org/10.1146/annurev.bioeng.10.061807.160518
  45. Green RA, Matteucci PB, Dodds CWD, et al. Laser patterning of platinum electrodes for safe neurostimulation. J Neural Eng. 2014;11(5):056017. https://doi.org/10.1088/1741-2560/11/5/056017
  46. Du ZJ, Luo X, Weaver CL, et al. Poly(3,4-ethylenedioxythiophene)-ionic liquid coating improves neural recording and stimulation functionality of MEAs. J Mater Chem C Mater. 2015;3(25):6515-6524. https://doi.org/10.1039/C5TC00145E
  47. Zhang H, Pei WH, Zhao SS, et al. Fabrication of iridium oxide neural electrodes at the wafer level. Sci China Technol Sci. 2016;59(9):1399-1406. https://doi.org/10.1007/s11431-016-6099-x
  48. Zhang C, Liu JQ, Tian HC, et al. Implantable electrode array with platinum black coating for brain stimulation in fish. Microsystem Technologies. 2015;21(1):139-145.  https://doi.org/10.1007/s00542-013-2017-3
  49. Won SM, Song E, Zhao J, et al. Recent Advances in Materials, Devices, and Systems for Neural Interfaces. Advanced Materials. 2018;30(30):1800534. https://doi.org/10.1002/adma.201800534
  50. Patil AV, Beker AF, Wiertz FGM, et al. Fabrication and characterization of polymer insulated carbon nanotube modified electrochemical nanoprobes. Nanoscale. 2010;2(5):734-738.  https://doi.org/10.1039/B9NR00281B
  51. Kim GH, Kim K, Nam H, et al. CNT-Au nanocomposite deposition on gold microelectrodes for improved neural recordings. Sens Actuators B Chem. 2017;252:152-158.  https://doi.org/10.1016/j.snb.2017.04.142
  52. Vitale F, Summerson SR, Aazhang B, et al. Neural Stimulation and Recording with Bidirectional, Soft Carbon Nanotube Fiber Microelectrodes. ACS Nano. 2015;9(4):4465-4474. https://doi.org/10.1021/acsnano.5b01060
  53. Aregueta-Robles UA, Woolley AJ, Poole-Warren LA, et al. Organic electrode coatings for next-generation neural interfaces. Front Neuroeng. 2014;7:15.  https://doi.org/10.3389/fneng.2014.00015
  54. Li N, Zhang X, Song Q, et al. The promotion of neurite sprouting and outgrowth of mouse hippocampal cells in culture by graphene substrates. Biomaterials. 2011;32(35):9374-9382. https://doi.org/10.1016/j.biomaterials.2011.08.065
  55. Yang K, Wan J, Zhang S, et al. In Vivo Pharmacokinetics, Long-Term Biodistribution, and Toxicology of PEGylated Graphene in Mice. ACS Nano. 2011;5(1):516-522.  https://doi.org/10.1021/nn1024303
  56. Yang K, Gong H, Shi X, et al. In vivo biodistribution and toxicology of functionalized nano-graphene oxide in mice after oral and intraperitoneal administration. Biomaterials. 2013;34(11):2787-2795. https://doi.org/10.1016/j.biomaterials.2013.01.001
  57. Kostarelos K, Vincent M, Hebert C, et al. Graphene in the Design and Engineering of Next-Generation Neural Interfaces. Advanced Materials. 2017;29(42):10.1002/adma.201700909. https://doi.org/10.1002/adma.201700909
  58. Lu Y, Lyu H, Richardson AG, et al. Flexible Neural Electrode Array Based-on Porous Graphene for Cortical Microstimulation and Sensing. Sci Rep. 2016;6:33526. https://doi.org/10.1038/srep33526
  59. Moxon KA, Hallman S, Aslani A, et al. Bioactive properties of nanostructured porous silicon for enhancing electrode to neuron interfaces. J Biomater Sci Polym Ed. 2007;18(10):1263-1281. https://doi.org/10.1163/156856207782177882
  60. Rivnay J, Wang H, Fenno L, et al. Next-generation probes, particles, and proteins for neural interfacing. Sci Adv. 2017;3(6):e1601649. https://doi.org/10.1126/sciadv.1601649
  61. Sun K, Zhang S, Li P, et al. Review on application of PEDOTs and PEDOT:PSS in energy conversion and storage devices. Journal of Materials Science: Materials in Electronics. 2015;26:4438-4462. https://doi.org/10.1007/s10854-015-2895-5
  62. Ganji M, Elthakeb AT, Tanaka A, et al. Scaling Effects on the Electrochemical Performance of poly(3,4-ethylenedioxythiophene (PEDOT), Au, and Pt for Electrocorticography Recording. Adv Funct Mater. 2017;27(42):34-39.  https://doi.org/10.1002/adfm.201703018
  63. Kim DH, Richardson-Burns SM, Hendricks JL, et al. Effect of immobilized nerve growth factor on conductive polymers: Electrical properties and cellular response. Adv Funct Mater. 2007;17(1):79-86.  https://doi.org/10.1002/adfm.200500594
  64. Boehler C, Oberueber F, Schlabach S, et al. Long-Term Stable Adhesion for Conducting Polymers in Biomedical Applications: IrOx and Nanostructured Platinum Solve the Chronic Challenge. ACS Appl Mater Interfaces. 2017;9(1):189-197.  https://doi.org/10.1021/acsami.6b13468
  65. Minev IR, Wenger N, Courtine G, et al. Research Update: Platinum-elastomer mesocomposite as neural electrode coating. APL Mater. 2015;3(1):23-28.  https://doi.org/10.1063/1.4906502
  66. Chen S, Pei W, Gui Q, et al. PEDOT/MWCNT composite film coated microelectrode arrays for neural interface improvement. Sens Actuators A Phys. 2013;193:141-148.  https://doi.org/10.1016/j.sna.2013.01.033
  67. Hassarati RT, Dueck WF, Tasche C, et al. Improving Cochlear Implant Properties Through Conductive Hydrogel Coatings. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2014;22(2):411-418.  https://doi.org/10.1109/TNSRE.2014.2304559
  68. House P, MacDonald J, Tresco P, et al. Acute microelectrode array implantation into human neocortex: preliminary technique and histological considerations. Neurosurg Focus. 2006;20(5):1-4.  https://doi.org/10.3171/foc.2006.20.5.5
  69. Negi S, Bhandari R, Rieth L, et al. In vitro comparison of sputtered iridium oxide and platinum-coated neural implantable microelectrode arrays. Biomed Mater. 2010;5(1):15007. https://doi.org/10.1088/1748-6041/5/1/015007
  70. Fujishiro A, Kaneko H, Kawashima T, et al. In vivo neuronal action potential recordings via three-dimensional microscale needle-electrode arrays. Sci Rep. 2014;4:4868. https://doi.org/10.1038/srep04868
  71. Luan L, Wei X, Zhao Z, et al. Ultraflexible nanoelectronic probes form reliable, glial scar-free neural integration. Science Advances. 2017;3(2):e1601966. https://doi.org/10.1126/sciadv.1601966
  72. Canales A, Jia X, Froriep UP, et al. Multifunctional fibers for simultaneous optical, electrical and chemical interrogation of neural circuits in vivo. Nat Biotechnol. 2015;33(3):277-284.  https://doi.org/10.1038/nbt.3093
  73. Simon DM, Charkhkar H, St. John C, et al. Design and demonstration of an intracortical probe technology with tunable modulus. J Biomed Mater Res A. 2017;105(1):159-168.  https://doi.org/10.1002/jbm.a.35896
  74. Viventi J, Kim DH, Vigeland L, et al. Flexible, foldable, actively multiplexed, high-density electrode array for mapping brain activity in vivo. Nat Neurosci. 2011;14(12):1599-1605. https://doi.org/10.1038/nn.2973
  75. Khodagholy D, Gelinas JN, Thesen T, et al. NeuroGrid: Recording action potentials from the surface of the brain. Nat Neurosci. 2015;18(2):310-315.  https://doi.org/10.1038/nn.3905
  76. Choi WM, Song J, Khang DY. Biaxially stretchable «wavy» silicon nanomembranes. Nano Lett. 2007;7(6):1655-1663. https://doi.org/10.1021/nl0706244
  77. Kaltenbrunner M, Sekitani T, Reeder J, et al. An ultra-lightweight design for imperceptible plastic electronics. Nature. 2013;499(7459):458-463.  https://doi.org/10.1038/nature12314
  78. Kim DH, Viventi J, Amsden JJ, et al. Dissolvable films of silk fibroin for ultrathin conformal bio-integrated electronics. Nat Mater. 2010;9(6):511-517.  https://doi.org/10.1038/nmat2745
  79. Zang J, Ryu S, Pugno N, et al. Multifunctionality and control of the crumpling and unfolding of large-area graphene. Nat Mater. 2013;12(4):321-325.  https://doi.org/10.1038/nmat3542
  80. Kim DH, Choi WM, Ahn JH, et al. Complementary metal oxide silicon integrated circuits incorporating monolithically integrated stretchable wavy interconnects. Appl Phys Lett. 2008;93(4):044102. https://doi.org/10.1063/1.2963364
  81. Yan Z, Han M, Shi Y, et al. Three-dimensional mesostructures as high-temperature growth templates, electronic cellular scaffolds, and self-propelled microrobots. Proc Natl Acad Sci U S A. 2017;114(45):E9455-9464. https://doi.org/10.1073/pnas.1713805114
  82. Liu J. Syringe Injectable Electronics. In: Biomimetics Through Nanoelectronics. Springer Theses. Springer, Cham. 2015;10(7):629-635.  https://doi.org/10.1007/978-3-319-68609-7_5
  83. Xie C, Liu J, Fu TM, et al. Three-dimensional macroporous nanoelectronic networks as minimally invasive brain probes. Nat Mater. 2015;14(12):1286-1292. https://doi.org/10.1038/nmat4427
  84. Oxley TJ, Opie NL, John SE, et al. Minimally invasive endovascular stent-electrode array for high-fidelity, chronic recordings of cortical neural activity. Nat Biotechnol. 2016;34(3):320-327.  https://doi.org/10.1038/nbt.3428
  85. Seo D, Neely RM, Shen K, et al. Wireless Recording in the Peripheral Nervous System with Ultrasonic Neural Dust. Neuron. 2016;91(3):529-539.  https://doi.org/10.1016/j.neuron.2016.06.034
  86. Fang H, Zhao J, Yu KJ, et al. Ultrathin, transferred layers of thermally grown silicon dioxide as biofluid barriers for biointegrated flexible electronic systems. Proc Natl Acad Sci U S A. 2016;113(42):11682-11687. https://doi.org/10.1073/pnas.1605269113
  87. Hwang SW, Tao H, Kim DH, et al. A physically transient form of silicon electronics. Science. 2012;337(6102):1640-1644. https://doi.org/10.1126/science.1226325
  88. Yu KJ, Kuzum D, Hwang SW, et al. Bioresorbable silicon electronics for transient spatiotemporal mapping of electrical activity from the cerebral cortex. Nat Mater. 2016;15(7):782-791.  https://doi.org/10.1038/nmat4624
  89. Kim TI, McCall JG, Jung YH, et al. Injectable, cellular-scale optoelectronics with applications for wireless optogenetics. Science. 2013;340(6129):211-216.  https://doi.org/10.1126/science.1232437
  90. Shin G, Gomez AM, Al-Hasani R, et al. Flexible Near-Field Wireless Optoelectronics as Subdermal Implants for Broad Applications in Optogenetics. Neuron. 2017;93(3):509-521.e3.  https://doi.org/10.1016/j.neuron.2016.12.031
  91. Park DW, Schendel AA, Mikael S, et al. Graphene-based carbon-layered electrode array technology for neural imaging and optogenetic applications. Nat Commun. 2014;5:5258. https://doi.org/10.1038/ncomms6258
  92. Lee W, Kim D, Matsuhisa N, et al. Transparent, conformable, active multielectrode array using organic electrochemical transistors. Proc Natl Acad Sci U S A. 2017;114(40):10554-10559. https://doi.org/10.1073/pnas.1703886114
  93. Shaima M, Nabi N, Rana MNU, et al. Elon musk’s neuralink brain chip: A eview on «brain-reading» device. JCSTS. 2024;6(1):200-203.  https://doi.org/10.32996/jcsts.2024.6.1.22
  94. Musk E. An integrated brain-machine interface platform with thousands of channels. J Med Internet Res. 2019;21(10):e16194. https://doi.org/10.2196/16194
  95. Araújo A. Brain-Computer interface technologies, the autistic mirroring, and twins’ death: Autonomy and ethos. Journal of Technology in Behavioral Science. 2025;10(2):247-249.  https://doi.org/10.1007/s41347-024-00446-2
  96. Mitchell P, Lee SC, Yoo PE, et al. Assessment of safety of a fully implanted endovascular brain-computer interface for severe paralysis in 4 patients: the stentrode with thought-controlled digital switch (SWITCH) study. JAMA neurology. 2023;80(3):270-278.  https://doi.org/10.1001/jamaneurol.2022.4847
Связаться с автором
Email
Сообщение
Издательство "Медиа Сфера" не оказывает услуги по лечению, не дает рекомендации по обращению в медицинские учреждения и к конкретным специалистам, по назначению лекарственных средств и БАДов.

Подтверждение e-mail

На test@yandex.ru отправлено письмо со ссылкой для подтверждения e-mail. Перейдите по ссылке из письма, чтобы завершить регистрацию на сайте.

Подтверждение e-mail

Обратная связь
Если у вас возникли вопросы, жалобы или предложения, — воспользуйтесь формой обратной связи.
Email
Сообщение
Издательство "Медиа Сфера" не оказывает услуги по лечению, не дает рекомендации по обращению в медицинские учреждения и к конкретным специалистам, по назначению лекарственных средств и БАДов.
Подать заявку

Вы можете стать автором одного из наших журналов, отправьте заявку и мы рассмотрим ее в течении дня.

Имя
Телефон
E-mail
Сообщение
Вход
Регистрация
E-mail
Пароль
Забыли пароль?

Войдите на сайт, используя вашу учетную запись в одном из сервисов

Восстановление пароля
E-mail
Войти
Зарегистрироваться

Мы используем файлы cооkies для улучшения работы сайта. Оставаясь на нашем сайте, вы соглашаетесь с условиями использования файлов cооkies. Чтобы ознакомиться с нашими Положениями о конфиденциальности и об использовании файлов cookie, нажмите здесь.