Reestructuración jerárquica de superficies con láser de femtosegundos para electrodos de interfaz neural y conjuntos de microelectrodos de próxima generación

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 13966 (2022) Citar este artículo

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Los dispositivos de interfaz neural implantables a largo plazo pueden diagnosticar, controlar y tratar muchos trastornos cardíacos, neurológicos, retinales y auditivos a través de la estimulación nerviosa, así como detectar y registrar señales eléctricas hacia y desde el tejido neural. Para mejorar la especificidad, la funcionalidad y el rendimiento de estos dispositivos, los electrodos y las matrices de microelectrodos, que son la base de la mayoría de los dispositivos emergentes, deben miniaturizarse aún más y deben poseer un rendimiento electroquímico excepcional y características de intercambio de carga con el tejido neural. En este informe, mostramos por primera vez que el rendimiento electroquímico de los electrodos reestructurados jerárquicamente con láser de femtosegundo se puede ajustar para producir valores de rendimiento sin precedentes que superan significativamente los informados en la literatura, por ejemplo, se demostró que la capacidad de almacenamiento de carga y la capacitancia específica tienen mejorado en dos órdenes de magnitud y más de 700 veces, respectivamente, en comparación con los electrodos no reestructurados. Además, se estableció la correlación entre los parámetros del láser, el rendimiento electroquímico y los parámetros de la superficie de los electrodos, y aunque las métricas de rendimiento exhiben un comportamiento creciente relativamente consistente con los parámetros del láser, los parámetros de la superficie tienden a seguir una tendencia menos predecible, negando una relación directa entre estos parámetros de la superficie y actuación. Para responder a la pregunta de qué impulsa dicho rendimiento y capacidad de ajuste, y si el razonamiento ampliamente adoptado de mayor área de superficie y rugosidad de los electrodos son los contribuyentes clave al aumento observado en el rendimiento, el análisis transversal de los electrodos que utilizan un haz de iones enfocado muestra , por primera vez, la existencia de características del subsuelo que pueden haber contribuido a las mejoras observadas en el rendimiento electroquímico. Este informe es la primera vez que se informa de dicha mejora del rendimiento y capacidad de ajuste para electrodos reestructurados jerárquicamente con láser de femtosegundo para aplicaciones de interfaz neuronal.

El envejecimiento de la población y la existencia de multitud de trastornos cardíacos1,2, neurológicos3,4,5,6, retinianos7,8 y auditivos9,10 que no pueden curarse únicamente con medicación, han provocado un crecimiento significativo del número de pacientes que requieren dispositivos implantables a largo plazo. Estos dispositivos y su amplia gama de aplicaciones se resumen en la Tabla 1. Los dispositivos implantables funcionan a través de la estimulación artificial del tejido vivo a través de la transferencia de una señal eléctrica externa desde un neuroestimulador o un generador de impulsos implantable (GPI) a un electrodo implantable o matriz de microelectrodos y luego a través de la membrana de las células neurales o tejido11. El sistema nervioso es responsable del transporte de las señales eléctricas que viajan desde el cerebro a los músculos para provocar el movimiento muscular y viceversa desde los órganos sensoriales al cerebro (p. ej., detección, audición y visión). Si se lesiona un nervio y se interrumpe la comunicación entre el cerebro y la periferia, como en el caso de una lesión de la médula espinal, por ejemplo12,13,14,15, es posible utilizar un dispositivo para restaurar la función que el cerebro no puede controlar4 o registrar esta información del sistema nervioso. Durante las últimas décadas, muchos pacientes de todo el mundo han dependido de dispositivos implantables para funciones críticas y de soporte vital16,17,18, lo que ha resultado en transformaciones masivas en estos dispositivos. En particular, ha habido una fuerte tendencia hacia la miniaturización de los dispositivos, ya que se desean dispositivos implantables más pequeños para hacerlos compatibles con las actividades humanas normales y mejorar la comodidad del huésped19,20. Por lo tanto, todos los componentes de dichos dispositivos deben optimizarse para el peso, el tamaño y la comodidad de los pacientes. La mayoría de estos dispositivos constan de tres componentes principales: (1) neuroestimulador o IPG, que contiene una batería y componentes electrónicos; (2) electrodos o conjuntos de microelectrodos, responsables de detectar y registrar la actividad neurológica o cardíaca intrínseca y también administrar pulsos con fines de estimulación y marcapasos; y (3) cables, que sirven de puente entre el GII y los electrodos o conjuntos de (micro)electrodos1,3,6,8,20,21. La figura 1 muestra un ejemplo de un dispositivo de neuroestimulación y los tres componentes principales descritos anteriormente.

Un ejemplo de un dispositivo de neuroestimulación sensible (RNS® System, NeuroPace, Inc.; foto utilizada con permiso y cortesía de NeuroPace, Inc.); El neuroestimulador se implanta en el cráneo, reemplazando una sección de hueso de forma similar. La tira cortical o electrodos de profundidad (aleación de Pt-10Ir) se implantan en o sobre el foco de la crisis epiléptica.

Los electrodos y las matrices de microelectrodos son la base de muchos dispositivos emergentes. Se fabrican para tener tamaños, geometrías, perfiles muy específicos, así como propiedades eléctricas, electroquímicas y mecánicas para cumplir con los requisitos biológicos de sus aplicaciones previstas. Los electrodos son muy diversos porque las diferentes aplicaciones exigen diferentes tipos de electrodos en términos de tamaño, invasividad, selectividad, composición del material y rendimiento3,4,9,32,81,82. Una matriz de microelectrodos es una pieza muy delgada de plástico que lleva estructuras metálicas incrustadas, que se implanta en el cuerpo humano para interactuar con el sistema nervioso3,4,9,32,81,82,83,84. Una matriz de electrodos de mayor densidad permite activar un mayor número de neuronas discretas o grupos de neuronas, lo que da como resultado una mayor localización y control de la respuesta biológica deseada11,62,85. Sin embargo, las limitaciones de fabricación han obstaculizado el progreso en el desarrollo de matrices de microelectrodos de alta densidad86,87. En la mayoría de los dispositivos implantables, los electrodos o conjuntos de microelectrodos de alto rendimiento se caracterizan por una baja impedancia (para fines de detección y registro), alta capacidad de inyección de carga (para fines de estimulación segura y reversible) y alta capacitancia para aplicaciones de estimulación cardiaca42,88,89. Usaremos estos parámetros como métricas de rendimiento a lo largo de este informe. La figura 2 muestra algunos ejemplos de electrodos y conjuntos de electrodos de última generación actualmente en práctica.

(a) Conjuntos típicos de electrodos de paletas de estimulación de la médula espinal de dos columnas con 8 y 16 electrodos (foto reproducida con permiso de Bradley, K. Pain Medicine 7, 20061); (b) un marcapasos sin cables que se implanta directamente en el corazón donde el ánodo es un anillo circunferencial ubicado en la porción proximal del dispositivo y responsable del marcapasos cardíaco (foto con permiso y cortesía de Medtronic); (c) una matriz de electrodos de implante coclear con 22 electrodos (foto con permiso y cortesía de Cochlear Limited, Sydney, Australia).

Teniendo en cuenta las dimensiones generales del implante, la fabricación de electrodos que sean lo suficientemente pequeños para la comunicación con las neuronas es tecnológicamente factible81. Sin embargo, una reducción del tamaño del sitio conductor real está inevitablemente acompañada por un aumento en la impedancia del electrodo y, en consecuencia, una disminución en la relación señal/ruido. Por lo tanto, el tamaño de un electrodo para uso clínico está determinado por un compromiso entre alta selectividad (obtenida por tamaño pequeño) y características electroquímicas optimizadas81. Los electrodos más grandes tienen una mayor área de superficie geométrica (GSA) y, por lo tanto, pueden inyectar más carga antes de exceder los límites de seguridad electroquímica42. Sin embargo, su gran tamaño limita la selectividad espacial y la resolución del dispositivo90. Para aumentar la capacidad de inyección de carga, para entregar una señal de mayor resolución y mejorar el rendimiento86,90, se puede aumentar el GSA aumentando el número de electrodos. No obstante, teniendo en cuenta las limitaciones de espacio dentro de órganos como el cerebro, la médula espinal, la cóclea y el ojo, dicho aumento en el número de electrodos debe ir acompañado de una reducción en el tamaño de los electrodos, lo que reduce significativamente la cantidad de carga que se puede suministrar. Esto afecta negativamente al rendimiento del dispositivo y anula el objetivo de aumentar el número de electrodos. Para superar la compensación antes mencionada, un enfoque alternativo es aumentar la cantidad de electrodos para lograr una alta selectividad, donde cada electrodo tiene un GSA pequeño, pero un área de superficie electroquímica (ESA) mejorada42,86,90, para lograr una alta capacidad de transferencia de carga. y baja impedancia. Al maximizar ESA y minimizar GSA, se puede acomodar una gran cantidad de electrodos en el dispositivo, lo que promueve un mejor rendimiento, selectividad, fidelidad y menor consumo de energía. El aumento de ESA se ha logrado a través de dos clases de técnicas: (1) tecnologías de superficie a través de las cuales se agrega o deposita un material diferente (p. ej., recubrimientos, películas delgadas y nanomateriales con mayor rendimiento electroquímico que el electrodo mismo) sobre la superficie del electrodo; (2) técnicas físicas y electroquímicas para mejorar/alterar la rugosidad de la superficie del electrodo. Los recubrimientos de electrodos típicos incluyen, entre otros, películas delgadas de óxido de iridio (IrO2)39,42,44,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105, recubrimientos de nitruro de titanio (TiN)38,96,106,107, recubrimientos de platino (Pt) negro o poroso81,108,109,110, polímeros conductores83,86,111,112,113,114,115,116, materiales bidimensionales117,118, nanotubos de carbono119,120,121,122 y andamios nanoestructurados123. A pesar de su capacidad para mejorar el rendimiento electroquímico de los electrodos, algunas de estas plataformas de materiales de recubrimiento: (1) plantean desafíos tecnológicos en el entorno de fabricación, como no prestarse al procesamiento en serie o en línea, la necesidad de costosos procesos de vacío y procesos por lotes y la necesidad de usar máscaras para recubrir selectivamente áreas de interés en la superficie del electrodo; (2) tienen algunas propiedades desfavorables, como una mala adhesión de los revestimientos y las capas de aditivos a la superficie del electrodo subyacente y deficiencias asociadas con la durabilidad a largo plazo. En la Tabla 2 se proporcionan ejemplos de tales desafíos.

A la luz de las deficiencias descritas de los enfoques de recubrimiento y película delgada, se consideran valiosas las tecnologías comercialmente viables que pueden aumentar el rendimiento electroquímico de los electrodos y las matrices de microelectrodos, al tiempo que eliminan la necesidad de recubrir o depositar un nuevo material sobre la superficie. Tal objetivo se puede lograr utilizando técnicas de tratamiento de superficies, que incluyen: (1) rugosidad electroquímica132,133; (2) métodos físicos que utilizan un láser para alterar la morfología de la superficie mediante grabado, fusión o rugosidad de la superficie del electrodo28,134. La reestructuración por láser de electrodos de interfaz neural y matrices de microelectrodos para mejorar su rendimiento electroquímico se ha estudiado en la literatura de forma ad hoc28,85,134,135. La Tabla 3 resume estos estudios.

El concepto de superficies y estructuras jerárquicas ha sido ampliamente estudiado en la literatura. Muchos materiales naturales y hechos por el hombre exhiben estructuras a granel o superficiales en más de una escala de longitud, lo que significa que los elementos estructurales o superficiales en sí mismos tienen una estructura interna. En aplicaciones de interfaces neuronales, las películas delgadas de óxido de iridio (IrO2), óxido de paladio (PdO), óxido de rutenio (RuO2), óxido de rodio (Rh2O3) y sus películas delgadas de solución sólida binaria103,104,105, por ejemplo, exhiben una estructura jerárquica (también conocido como fractal, en este contexto) estructura superficial cuando se sintetiza bajo parámetros de procesamiento específicos. Esta jerarquía juega un papel importante en el logro de un ESA ultra alto que los convierte en materiales de película delgada ideales para aplicaciones de interfaz neural. Aquí se plantea la hipótesis de que la formación de estructuras superficiales jerárquicas en electrodos y matrices de microelectrodos, es decir, electrodos con características superficiales topográficas compuestas de escalas de longitud variable, como se ilustra en el esquema de la Fig. 3, puede dar lugar a un rendimiento electroquímico porque las propiedades superficiales se regirán por tanto la composición química de la superficie del electrodo como el efecto morfológico de las nanoestructuras dentro de las áreas de escala micrométrica de la superficie jerárquica140,141,142,143,144,145,146,147,148.

Esquema de una superficie estructurada jerárquicamente que consta de características topográficas que abarcan una variedad de escalas de longitud. Para la mayoría de las aplicaciones, estas escalas de longitud variable son las estructuras rugosas de escala gruesa (~ 1–100 µm) y un subconjunto de estructuras más finas (~ 5–100 nm) encima de las estructuras gruesas.

Se han informado varios métodos en la literatura para la fabricación de estructuras superficiales jerárquicas en diferentes materiales146, como el revestimiento por rotación149, la impresión de polímeros150,151,152, el autoensamblaje153, la réplica de superficies naturales143, la nanolitografía141,144,154,155, el grabado químico148 y la deposición de nanopartículas142. 156. Pronko et al.157 informaron por primera vez en 1995 y otros 158,159,160,161,162,163,164,165 a partir de entonces. Debido a la duración ultracorta del pulso y la gran fluencia del pico del láser, este método permite la reestructuración de casi todas las clases de materiales con la precisión deseada y sin que se produzcan zonas sensibles afectadas por el calor166. Varios estudios han informado específicamente sobre el uso de láseres de femtosegundo para la nanoestructuración jerárquica y superficial de varios materiales146,158,166,167,168,169,170,171,172,173. Las técnicas desarrolladas para la nanoestructuración de superficies con láser de femtosegundo incluyen proyección de máscara174, ablación de campo cercano175, grabado químico asistido por láser176, nanotexturización por deposición de una pluma de ablación con láser de femtosegundo177, nanoestructuración de películas metálicas delgadas mediante fusión inducida por láser de femtosegundo178, nanoablación plasmónica179 e interferométrica ablación con láser de femtosegundo180,181. Es importante destacar que el uso de láseres de femtosegundos para la fabricación de superficies biomiméticas ha ganado una atención significativa en las últimas décadas166,182.

En este informe, hemos investigado la aplicabilidad y los beneficios de rendimiento de la reestructuración de superficie jerárquica con láser de femtosegundo. Luego exploramos la capacidad de ajuste del rendimiento en función de dos de los parámetros láser más importantes y de fácil acceso, es decir, la fluencia y la potencia promedio. Además de establecer la correlación entre los parámetros del láser y el rendimiento, buscamos comprender qué contribuyó a un rendimiento sin precedentes en estos electrodos reestructurados jerárquicamente. El razonamiento ampliamente adoptado en la literatura ha sido el aumento del área superficial y/o la rugosidad de la superficie. Usando microscopía confocal correlativa (CM) y microscopía electrónica de barrido (SEM), los electrodos reestructurados se caracterizaron completamente en las tres dimensiones, es decir, textura lateral 2D y morfología con SEM e información de altura con CM con resolución nanométrica. Si bien existe cierta correlación vaga entre los parámetros de la superficie y el rendimiento, mostramos que los parámetros de la superficie por sí solos no logran explicar completamente la tendencia y el alcance del rendimiento electroquímico mejorado. Un análisis transversal adicional que utiliza un corte transversal de haz de iones enfocados (FIB) de alta resolución y las imágenes SEM posteriores muestran, por primera vez, la existencia de características del subsuelo que pueden haber contribuido al rendimiento electroquímico observado y exige más estudios que investiguen ambos. Características de la superficie y del subsuelo.

Los conjuntos de electrodos o microelectrodos tienen requisitos de rendimiento electroquímico específicos para sus aplicaciones previstas. Por lo tanto, la capacidad de ajustar selectivamente sus métricas de rendimiento modificando los parámetros láser ajustables es de gran interés tanto para los investigadores como para los fabricantes de dispositivos médicos. De los varios parámetros de procesamiento láser que permiten la sintonización de la superficie, la potencia promedio y la fluencia son el enfoque de este estudio, ya que se pueden sintonizar fácilmente en casi todos los láseres comerciales. Una serie de electrodos planos de Pt-10Ir de 0,3 mm de espesor se reestructuraron jerárquicamente en dos experimentos. En el experimento 1, la potencia media se varió de 0,6 a 3,35 W, mientras que todos los demás parámetros de láser controlados/conocidos se mantuvieron constantes. En el experimento 2, la fluencia se varió de 12,3 a 2 J/cm2, mientras que la potencia promedio se mantuvo constante en alrededor de 17 W. La tabla 4 describe los valores de potencia promedio y fluencia que se usaron en estos dos experimentos. Además, y para demostrar la viabilidad y practicidad de la reestructuración jerárquica de superficies en aplicaciones del mundo real, se reestructuró una serie de electrodos de Pt-10Ir con geometrías planas y 3D/complejas.

El sistema láser utilizado fue un láser de estado sólido Yb:YAG bombeado por diodos (Coherent StarFemto, Santa Clara, CA) que genera pulsos de 300 fs con una longitud de onda central de 1030 nm. La razón detrás del uso de un láser de femtosegundo en este trabajo fue que la literatura muestra claramente que los láseres de femtosegundo se pueden utilizar para el procesamiento de materiales con un daño colateral no deseado mínimo o nulo (p. ej., debido a la disipación del calor generado)183,184. Esta capacidad es clave para lograr un proceso de reestructuración de la superficie que sea controlable y repetible, sin artefactos no deseados. Los experimentos se realizaron en aire, en condiciones ambientales. Los patrones de superficie se crearon a través de un editor gráfico (Visual Laser Marker proporcionado por Coherent), se unieron a los controles del eje y la trayectoria del haz se dirigió mediante un cabezal deflector. Los electrodos se montaron en una placa de vacío montada en una plataforma de inclinación de punta (Edmunds Optics, Barrington, NJ) en una plataforma de traducción XYZ. Los electrodos se nivelaron con un delta de 5 µm a través de la superficie utilizando un transductor de desplazamiento óptico sin contacto (Micro Epsilon, Ortenburg, Alemania). Los electrodos se colocaron directamente debajo del cabezal de deflexión para minimizar el ángulo de incidencia.

Los electrodos reestructurados se sometieron a microscopía confocal correlativa (CM) y microscopía electrónica de barrido (SEM). CM se realizó en un ZEISS Smart proof 5 (ZEISS, Jena, Alemania) y Keyence VK 3000 (Keyence, Osaka, Japón). Las imágenes SEM y FIB/SEM se realizaron con un ZEISS Crossbeam 340 (ZEISS, Oberkochen, Alemania). La formación de imágenes SEM se realizó con un detector de electrones secundarios a un voltaje de aceleración de 10 kV con varios aumentos. Se utilizaron aumentos de 50k, 20k, 10k, 5k, 2k, 1k y 500 correspondientes a tamaños de píxeles de 2,23, 5,58, 11,16, 22,33, 55,82, 111,6 y 223,3 nm, lo que permitió la investigación de las estructuras jerárquicas en varias longitudes. escamas. Además, se tomaron micrografías con ángulos de inclinación de 0° y 45°, lo que permitió una mejor visualización de la topología general de la superficie y la correlación con los datos confocales 3D. Con el fin de revelar las características del subsuelo inducidas por la reestructuración, se realizó una sección transversal de FIB utilizando un FIB de galio a una corriente de 100 nA y un voltaje de aceleración de 30 kV para crear una zanja con dimensiones de 50 µm de ancho, 100 µm de largo y 80 µm. profundidad. El pulido de la sección transversal se realizó en varios pasos, utilizando corrientes más bajas de hasta 1 nA para garantizar la mejor calidad de la superficie de la pared de la sección transversal. Los datos confocales proporcionan una resolución de altura nanométrica (la resolución exacta depende del objetivo seleccionado), mientras que SEM proporciona una resolución similar en direcciones laterales. La correlación entre los dos, habilitada por Mountain Software (Digital Surf, Besancon, Francia), permite la caracterización completa de las superficies en las tres dimensiones. La lente del objetivo y los modos de adquisición se eligieron de manera que la rugosidad de la superficie de los electrodos reestructurados pudiera capturarse completamente con la mayor resolución posible. Debido a la dificultad asociada con la alineación de características tales como picos y valles de una imagen a otra, se extrajeron áreas de 180 µm × 180 µm que contienen 25 picos completos, 20 medios picos y cuatro cuartos de picos de cada imagen adquirida. Se aplicaron los siguientes pasos de procesamiento de imágenes para obtener varios parámetros de superficie: (1) Relleno de puntos no medidos (es decir, puntos de relleno en la superficie donde no había información confocal mediante interpolación; el número total de puntos no medidos para nuestras imágenes fue menor del 5%); (2) Eliminación de valores atípicos; (3) nivelación; (4) Relleno de puntos no medidos (solo si el proceso anterior produjo algún punto adicional no medido (que siempre es inferior al 1%); (5) Umbral para eliminar objetos extraños; (6) Extracción de parámetros de superficie. Parámetros de superficie establecidos por la norma ISO 25178. Raíz cuadrática media (RMS), la altura de la superficie (Sq) y la relación del área de la superficie (Sdr) se seleccionaron como dos parámetros que reflejan la "rugosidad de la superficie" y el "área de la superficie añadida", también informados por Taylor et al., para aplicaciones similares de interfaces neuronales 104. Su formulación matemática se proporciona en las ecuaciones (1) y (2):

Rugosidad RMS (Sq)

Relación de área superficial (Sdr)

donde Z denota la altura de cada punto en la superficie y A es el área de la muestra. La rugosidad RMS corresponde a la desviación estándar de la distribución de altura y es un parámetro ampliamente utilizado debido a que su robustez es menos sensible al ruido de medición. La nube de puntos de la superficie se puede triangular para medir el área de la superficie. En particular, Sdr calcula el área de cada triángulo individual y los suma para definir el área curvilínea que sigue a cada elemento de aspereza y textura de la superficie. Luego, esta área se divide por el área horizontal para determinar cuánto difiere la superficie de un plano horizontal. A lo largo de este informe, usamos Sdr para caracterizar cuantitativamente el área de superficie agregada.

La capacidad de almacenamiento de carga (CSC) es una propiedad importante a tener en cuenta al determinar la utilidad de un electrodo o una matriz de microelectrodos42,90 y puede medirse mediante voltamperometría cíclica (CV). El voltaje en una prueba de CV está restringido a un rango en el que no ocurren reacciones electroquímicas perjudiciales para el tejido biológico o los nervios. Dado que las reacciones del tejido son específicas de la aplicación, en la práctica, estos límites de voltaje se determinan comúnmente por la llamada "ventana de agua", que representa el rango potencial donde las corrientes de oxidación o reducción no conducirán a la formación de hidrógeno u oxígeno en la interfaz electrodo/tejido. (por ejemplo, −0,6 V a 0,8 V frente a un electrodo de referencia Ag/AgCl)42. En este trabajo, se utilizó CV para medir CSC y espectroscopia de impedancia electroquímica (EIS) para medir impedancia y capacitancia específica. Tanto las pruebas de CV como las de EIS se realizaron en una celda de placa de Teflon® de tres electrodos (Fig. 4), que comprende un electrodo de referencia de Ag/AgCl (ALS-Co Ltd., RE-1B, Tokio, Japón), un contraelectrodo de Pt en espiral. electrodo, y electrodos reestructurados jerárquicamente como electrodos de trabajo. El área superficial geométrica (GSA) de los electrodos de trabajo en la celda fue de 0,09 cm2. El electrolito utilizado fue una solución salina tamponada con fosfato (PBS) comercialmente disponible (Blood Bank Saline, Azer Scientific, Morgantown, PA). Todos los potenciales se registraron con respecto al electrodo de referencia Ag/AgCl. Todas las pruebas de CV se realizaron a temperatura ambiente y a una velocidad de barrido de voltaje (ν) de 50 mV/s entre los límites potenciales de −0,6 V y 0,8 V, comenzando en el potencial de circuito abierto (OCP) y barriendo primero en la dirección positiva. Como se describió anteriormente, se seleccionaron ventanas potenciales para garantizar que no ocurriera la electrólisis del agua. Las mediciones de EIS se realizaron en OCP y se midieron en un rango de frecuencia de 0,1 a 105 Hz usando una amplitud de voltaje de excitación sinusoidal de media cuadrática (Vrms) de 10 mV sobre un potencial fijo entre -0,6 V y 0,8 V. Todas las mediciones de CV y ​​EIS se realizaron utilizando un potenciostato Gamry (interfaz 5000E, Warminster, PA) y el software suministrado por el proveedor. Todos los datos informados para CV y ​​EIS son un promedio de tres electrodos por condición, probados tres veces, es decir, un total de 9 mediciones. La capacitancia específica se calculó utilizando datos EIS y el modelo común de Randles.

Esquema de la configuración de prueba utilizada para las mediciones de CV y ​​EIS.

Como se muestra en las micrografías ópticas y SEM de la Fig. 5, la reestructuración jerárquica de la superficie se empleó con éxito como una tecnología robusta de modificación de la superficie en una amplia gama de formas y geometrías de electrodos para varias aplicaciones de interfaz neural, por ejemplo, cilíndrica (Fig. 5a) y helicoidal ( Fig. 5b) Electrodos Pt-10Ir para aplicaciones de ritmo cardíaco, electrodos Pt-10Ir tipo remache para catéteres electrofisiológicos de mapeo de ultra alta densidad (Fig. 5c) y un electrodo cilíndrico (Fig. 5d) Pt-10Ir para uso en la estimulación percutánea de la médula espinal matrices de electrodos. La estructura jerárquica de la superficie creada como resultado de la reestructuración se puede observar en las micrografías SEM de un electrodo plano de Pt-10Ir destinado a su uso en una matriz de electrodos de estimulación de la médula espinal con cable de pala (Fig. 6). Las micrografías revelan que la jerarquía de la superficie se destaca por una topografía periódica compuesta de características similares a montículos de escala gruesa que tienen varias micras de ancho y ~ 10 a 20 µm de alto y un subconjunto de estructuras más finas en la parte superior de las estructuras similares a montículos en el rango. de unos pocos nanómetros a unos pocos cientos de nanómetros de tamaño. El patrón observado en la Fig. 6 se ha mantenido a lo largo de este estudio para preservar las estructuras de mayor escala. Esto permite la investigación de la capacidad de ajuste independientemente del patrón centrándose en los parámetros de fluencia y potencia promedio del láser más comúnmente accesibles. Los autores reconocen la necesidad de explorar el patrón (es decir, la trayectoria geométrica del punto láser en la superficie) como un parámetro sintonizable en estudios futuros, pero creen que las lecciones aprendidas del trabajo actual brindan información valiosa para tales estudios y pueden limitar un campo experimental prohibitivamente amplio. campo.

Micrografías SEM de electrodos reestructurados jerárquicamente para diversas aplicaciones de interfaz neural: (a) un electrodo cilíndrico y (b) un electrodo helicoidal Pt-10Ir para aplicaciones de control del ritmo cardíaco; (c) un electrodo de Pt-10Ir tipo remache para un catéter de mapeo de electrofisiología y (d) un electrodo de Pt-10Ir cilíndrico para usar en una matriz de electrodos de estimulación percutánea de la médula espinal.

Micrografías SEM de la estructura jerárquica de la superficie inducida en la superficie de un electrodo de aleación de Pt-10Ir utilizado para una matriz de electrodos de estimulación de la médula espinal con electrodos de pala.

La figura 7 muestra micrografías SEM representativas de los electrodos del experimento 1 reestructurados a 0,61, 1,98 y 3,35 vatios (fila superior) y electrodos del experimento 2 reestructurados a 12,3, 4,1 y 2,46 J/cm2 de fluencia (fila inferior). Todas las micrografías SEM se tomaron con ángulos de inclinación de 45°, lo que permitió una mejor visualización de la topología general de la superficie, mientras que las inserciones se capturaron con ángulos de inclinación de 0°. Estas micrografías SEM muestran cualitativamente que la prevalencia de características de escala de longitud más pequeña en la superficie del electrodo es mayor a una potencia promedio más alta. Esta observación se confirma cuantitativamente mediante imágenes confocales correlacionadas proporcionadas en la Fig. 8, que muestran una vista de mapa de calor en 2D representativa (fila superior) y una vista en 3D (fila inferior) de mapas confocales de electrodos Pt-10Ir reestructurados jerárquicamente a 0,61, 1,98 y 3,35 W energía promedio. Imágenes confocales representativas para 12,30, 4,10 y 2,46 J/cm2 de fluencia se proporcionan en la Fig. 9. De manera similar, se observa un aumento en la rugosidad y la textura en función de la potencia promedio en imágenes SEM y confocales. Las imágenes confocales de vista de mapa de calor 2D y las micrografías SEM muestran que la mayor rugosidad se presenta como mayores ondulaciones. En imágenes con potencia media variable, el aumento de la rugosidad se acompaña de una mayor profundidad de las estructuras, mientras que la variación de la fluencia no presenta una tendencia similar. La desviación de la forma circular también es más pronunciada en la Fig. 9 (fluencia) que en la Fig. 8 (potencia media), lo que reduce significativamente las diferencias entre los picos. La espectroscopia de dispersión de energía (EDS) se realizó en ángulos de inclinación de 0° para electrodos de Pt-10Ir no reestructurados y reestructurados jerárquicamente. La Figura 10 muestra los mapas EDS de composición de ambas superficies de electrodos. La Tabla 5 resume la composición elemental de ambas superficies de electrodos. Tenga en cuenta que la concentración de oxígeno aumentó en ~ 5% después de la reestructuración de la superficie jerárquica a una fluencia de 12,30 J/cm2.

Micrografías representativas de microscopio electrónico de barrido (SEM) de superficies reestructuradas jerárquicamente de electrodos Pt-10Ir a 0,61, 1,98 y 3,35 W (fila superior) de potencia media y 12,30, 4,10 y 2,46 J/cm2 (fila inferior) de fluencia.

Mapas confocales 2D (fila superior), 1D (fila central) y 3D (fila inferior) representativos de superficies reestructuradas jerárquicamente de electrodos Pt-10Ir a 0,61, 1,98 y 3,35 W de potencia media. Tenga en cuenta que el perfil de la sección transversal (mapa confocal 1D) se obtiene en el centro del mapa a lo largo de la dirección horizontal.

Mapas confocales 2D (fila superior), 1D (fila central) y 3D (fila inferior) representativos de superficies reestructuradas jerárquicamente de electrodos Pt-10Ir a 12,30, 4,10 y 2,46 J/cm2 de fluencia. Tenga en cuenta que el perfil de la sección transversal (mapa confocal 1D) se obtiene en el centro del mapa a lo largo de la dirección horizontal.

Mapas EDS elementales de (izquierda) un electrodo de Pt-10Ir no reestructurado y (derecha) un electrodo de Pt-10Ir reestructurado jerárquicamente procesado a una fluencia de 12,30 J/cm2.

Para investigar el comportamiento de rendimiento de las superficies observadas, en la Fig. 11a se muestran voltamogramas cíclicos de todos los electrodos del experimento 1 reestructurados mientras variaban la potencia promedio y un electrodo Pt-10Ir prístino no reestructurado (recuadro). La capacidad de almacenamiento de carga total (CSCtotal) se calculó de acuerdo con la ecuación. (3) integrando el área bajo los voltamogramas cíclicos:

Voltamogramas cíclicos de a) una serie de electrodos reestructurados en condiciones de reestructuración variables (de 0,61 a 3,35 W) y un electrodo Pt-10Ir prístino no reestructurado (recuadro) y b) un revestimiento de TiN de 4 µm de espesor para compararlo con un electrodo reestructurado a 3,35 W, y un electrodo Pt-10Ir prístino; Cabe destacar el aumento de dos órdenes de magnitud en CSCtotal para el electrodo reestructurado a una potencia promedio de 3,35 W en comparación con su contraparte no reestructurada.

Aquí, se observa claramente que la sintonizabilidad se puede lograr variando la potencia promedio. Se muestra que el aumento en la potencia promedio mejora continuamente el CSCtotal (Fig. 11a). Para proporcionar un mejor contexto y en aras de la comparación, en la Fig. 11b se muestran voltamogramas cíclicos de un recubrimiento de TiN de 4 µm de espesor, un electrodo reestructurado a 3,35 W y un electrodo prístino de Pt-10Ir. Los electrodos reestructurados a 3,35 W no solo muestran un aumento de más de dos órdenes de magnitud en su CSCtotal en comparación con sus homólogos de Pt-10Ir no reestructurados, sino que también su CSCtotal supera al del revestimiento de TiN de 4 µm de espesor que se utiliza habitualmente en aplicaciones de control del ritmo cardíaco. Esta es la primera vez que se informa de tal mejora del rendimiento y capacidad de ajuste para electrodos reestructurados con láser. El electrodo de Pt10Ir prístino exhibe picos de oxidación y reducción distintos similares a los electrodos de Pt42. Los electrodos Pt10Ir reestructurados con láser, por otro lado, exhiben voltamogramas sustancialmente más grandes que son semirectangulares, lo que indica una capacitancia de doble capa similar a TiN, y también contienen un pico de oxidación a 0,8 V y un pequeño pico de reducción cerca de 0,1 V inherente a Pt-10Ir, como se muestra en el voltamograma CV insertado del electrodo Pt-10Ir prístino.

La magnitud de la impedancia en función de la frecuencia (representada en el rango de frecuencia de 0,1 a 105 Hz) para electrodos seleccionados del experimento 1, el electrodo de Pt-10Ir prístino y el revestimiento de TiN se muestran en la Fig. 12. En particular, a frecuencias por debajo de 1000 Hz , las pruebas EIS y las mediciones de impedancia (Fig. 12) muestran una reducción de aproximadamente hasta dos órdenes de magnitud en la impedancia para los electrodos reestructurados jerárquicamente (a 3,35 W) en comparación con las contrapartes prístinas de Pt-10Ir. A frecuencias más altas, todos los electrodos exhiben un comportamiento resistivo dominado por la conductividad del electrolito. Más notablemente, como se ilustra en la Fig. 12c, el comportamiento de impedancia del electrodo reestructurado a 3,35 W es nominalmente idéntico al del electrodo revestido con TiN. Más notablemente, las mediciones de EIS y los cálculos de capacitancia demuestran un aumento de más de 700 veces en la capacitancia específica (Fig. 13) después de la reestructuración jerárquica de la superficie (a 3,35 W). Además, la reestructuración jerárquica de la superficie tiene la ventaja única y la posibilidad de diseñar el ESA de los electrodos a través de la variación y la capacidad de ajuste de los parámetros del láser. Aquí, dicha sintonizabilidad se logra convenientemente simplemente marcando un valor de potencia promedio diferente para el láser. Se observan tendencias similares para la fluencia. Sin embargo, aún queda la pregunta de qué impulsa tal rendimiento y capacidad de ajuste y si el razonamiento ampliamente adoptado de mayor área de superficie y rugosidad de los electrodos son los contribuyentes clave al aumento observado en el rendimiento.

(a) Magnitud de la impedancia en función de la frecuencia (graficada en el rango de frecuencia de 0,1 a 105 Hz) para un electrodo de Pt-10Ir prístino no reestructurado, y seleccione electrodos reestructurados jerárquicamente en función de la potencia promedio (solo aquellos electrodos reestructurados a 0,61, 1,52 y 3,35 W se muestran por simplicidad), (b) la magnitud de la impedancia en función de la frecuencia (graficada en el rango de frecuencia de 0,1 a 10 Hz) para un electrodo de Pt-10Ir recubierto de TiN de 4 µm de espesor y un electrodo de Pt-10Ir prístino para comparación con el electrodo reestructurado a 0,61 W, y (c) la magnitud de la impedancia en función de la frecuencia (graficada en el rango de frecuencia de 0,1–10 Hz) para el electrodo de Pt-10Ir recubierto con TiN de 4 µm de espesor y el electrodo de Pt-10Ir reestructurado a 3,35 W.

Gráficos de la relación del área superficial (Sdr), así como la capacidad de almacenamiento de carga total (a) y la capacitancia específica (b) en función de la potencia promedio del láser; Además, gráficos de la rugosidad superficial media (Sq), así como la capacidad de almacenamiento de carga total (c) y la capacitancia específica (d) en función de la potencia promedio del láser.

Las Figuras 13 y 14 muestran la relación entre las variaciones de los parámetros de procesamiento láser (potencia media y fluencia), parámetros de superficie y rendimiento. En la Fig. 13, las métricas de rendimiento (CSCtotal y capacitancia específica) y los parámetros de superficie (Sdr y Sq) se han correlacionado con la potencia promedio, mientras que la Fig. 14 demuestra esa correlación con la fluencia. Si bien las métricas de rendimiento de CSCtotal y la capacitancia específica exhiben un comportamiento creciente relativamente constante con la potencia y la fluencia promedio, los parámetros de superficie tienden a seguir un comportamiento menos predecible, lo que niega una relación directa entre estos parámetros de superficie y el rendimiento. Es evidente a partir de la Fig. 13 que un aumento en el rendimiento, cuando aumenta la potencia promedio, no garantiza necesariamente una tendencia creciente constante en cualquiera de los parámetros de la superficie. Además, la Fig. 14 muestra que, a pesar de la tendencia creciente relativamente constante en el rendimiento, cuando aumenta la fluencia, ambos parámetros de superficie exhiben una tendencia decreciente.

Gráficos de la relación del área superficial, así como la capacidad total de almacenamiento de carga (a) y la capacitancia específica (b) en función de la fluencia del láser; también, gráficos de la rugosidad superficial media (Sq), así como la capacidad de almacenamiento de carga total (c) y la capacitancia específica (d) en función de la fluencia del láser.

Estas observaciones y tendencias se pueden atribuir a varios contribuyentes potenciales. En primer lugar, observando las Figs. 8 y 9, se puede ver claramente que la prevalencia de características a nanoescala más finas con frecuencias más altas es más pronunciada en electrodos con un rendimiento mejorado. Las superficies de menor rendimiento tienen una forma circular casi ideal, mientras que las superficies de mayor rendimiento se desvían de la circularidad y las proximidades de los picos presentan ondulaciones de alta frecuencia. Sin embargo, cuando se midieron cuantitativamente, otras características de las superficies podrían haber dominado los cálculos. En nuestra opinión, esto requiere diseñar nuevos parámetros de superficie funcional diferentes de las métricas de superficie convencionales que puedan correlacionar mejor las superficies con las métricas de rendimiento observadas. Otro factor clave que se pasa por alto es la existencia de cualquier estructura del subsuelo que pueda ser invisible para las técnicas de imagen sensibles a la superficie como las utilizadas en este estudio, es decir, SEM y CM. Las características del subsuelo aquí se refieren a los cambios estructurales que se realizan en los electrodos debajo de la superficie visible. Estos incluyen vacíos, grietas, fisuras y características similares. Se plantea la hipótesis de que estas características del subsuelo, que no son visibles con las técnicas de caracterización de la superficie presentadas pero cuya estructura está conectada a los terrenos de la superficie, pueden contribuir a las métricas de rendimiento general de la muestra y desempeñar un papel importante en el aumento del área superficial electroquímica accesible de la muestra. electrodos Para explorar esto más a fondo, se obtuvieron secciones transversales FIB de varios electrodos reestructurados en este estudio para investigar si existen o no características invisibles para las técnicas de imagen utilizadas aquí. La Figura 15 muestra secciones representativas de FIB de dos electrodos reestructurados jerárquicamente a una fluencia de 4,10 J/cm2 (Fig. 15a,b) y una potencia promedio de 1,98 W (Fig. 15c). Las características del subsuelo (que se muestran con flechas discontinuas rojas en la Fig. 15) que ocurren constantemente cerca de los valles son evidentes en ambas secciones transversales de la FIB de la Fig. 15. La existencia de tales características probablemente se puede atribuir a ondas de choque láser que inducen vacíos lejos de la ubicación puntual de los láseres. Aunque se percibe que los láseres de femtosegundo tienen significativamente menos calor y ondas de choque inducidas que sus contrapartes, todavía existen y pueden crear características debajo de la superficie como se evidencia aquí.

Secciones transversales de haz de iones enfocados (FIB) de electrodos de aleación de Pt-10Ir reestructurados jerárquicamente reestructurados a una fluencia de 4,10 J/cm2 (a,b) y una potencia promedio de 1,98 W (c); las flechas discontinuas rojas muestran características del subsuelo probablemente atribuidas a ondas de choque láser.

En este trabajo, se introdujo un método novedoso para la reestructuración jerárquica de la superficie de las superficies de los electrodos, utilizando tecnología láser de femtosegundos, para promover la capacidad de ajuste y control de su rendimiento electroquímico para una amplia gama de aplicaciones de interfaz neural. Se evaluó el rendimiento de una serie de electrodos reestructurados jerárquicamente y se comparó con los de electrodos no reestructurados, así como con los electrodos recubiertos de TiN, y se discutieron las ventajas de los electrodos reestructurados por láser sobre los otros dos. Además, se mostró la capacidad de ajuste de las métricas de rendimiento, a través de la variación de los parámetros de láser, y se investigó el papel de los parámetros superficiales y subterráneos. Se demostró que el RMS de superficie y el área de superficie agregada no pueden describir completamente las tendencias observadas en las métricas de rendimiento; por lo tanto, se requieren más estudios para correlacionar los parámetros de la superficie con las métricas de rendimiento con mayor confianza. Finalmente, hemos demostrado que incluso en presencia de pulsos de femtosegundos, existen estructuras potenciales inducidas por ondas de choque debajo de la superficie y lejos del punto de interacción entre el láser y los electrodos. Las características del subsuelo también pueden contribuir al rendimiento. Los estudios futuros que incluyan la caracterización tanto de la superficie como de la sección transversal pueden correlacionar mejor el efecto de las características y el rendimiento del subsuelo. Por último, reconocemos la necesidad de explorar los patrones de láser como un parámetro ajustable en estudios futuros, pero creemos que las lecciones aprendidas del trabajo actual brindan información valiosa para tales estudios y pueden confinar un campo experimental prohibitivamente amplio.

Todos los datos generados o analizados durante este estudio se incluyen en este artículo publicado [y sus archivos de información complementarios].

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Pouya Tavousi

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Todos los autores contribuyeron a la realización de experimentos, análisis de datos y preparación de manuscritos.

Correspondencia a Shahram Amini.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

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Recibido: 28 de marzo de 2022

Aceptado: 05 agosto 2022

Publicado: 17 agosto 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-18161-4

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