Long‐Term Stable Subdural Recordings Enabled by Fibrosis‐Resistant Hydrogel‐Integrated µECoG Arrays

微尺度化学 导电体 脑组织 聚乙烯醇 电阻抗 粘附 生物医学工程 材料科学 信号(编程语言) 甲基丙烯酸酯 生物组织 胶粘剂 复合材料 纳米技术 离子键合 神经突 光电子学 高分辨率 桥接(联网)
作者
Lin Chen,Hao Zhong,Lei Wang,Liju Xu,Wanying Fan,Yongpeng Zhao,Huiling Zhang,Yang Shen,Kaichun Wu,Xin Fu,Jin Guo,Ke Li,Dong Qiu,Ting Wu
出处
期刊:Advanced Science [Wiley]
卷期号:12 (47): e15453-e15453 被引量:2
标识
DOI:10.1002/advs.202515453
摘要

The long-term performance of microscale subdural arrays is often compromised by adverse tissue responses, leading to increased electrochemical impedance and signal deterioration during chronic applications. Here, the study presents an adhesive hydrogel-integrated micro-electrocorticography (aGel-µECoG) array that improves mechanical compatibility and adhesion to brain tissue, effectively mitigating tissue responses and enabling stable, high-performance electrical communication over days to months. The hydrogel consists of a hydrophilic polyvinyl alcohol and hydrophobic poly3-(trimethoxysilyl) propyl methacrylate heteronetwork, serving as a biological and mechanical bridging to enable seamless, anti-fibrotic, long-term integration with brain tissue. The aGel-µECoG achieves robust tissue adhesion (25.2 ± 3.8 kPa) with reversible and safe removal, enabling sutureless implantation. With an ultrathin 10-µm ionic conductive hydrogel coating, the array exhibits high electrical fidelity, effectively preserving fine-grained sub-millimeter spatial resolution and maintaining unattenuated signal strength for functional cortical mapping. Compared to conventional µECoG arrays, aGel-µECoG exhibits a 20-fold reduction in acute-phase impedance increases, attributed to significantly reduced neuroinflammation and fibrotic tissue formation, as confirmed by histological analyses. Long-term recordings further reveal that aGel-µECoG maintained 94.8% of the signal-to-noise ratio for steady-state visually evoked potentials over 16 weeks, whereas uncoated µECoG arrays declined to 69.5%. These findings establish aGel-µECoG as a durable and high-performance neural interface.
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