Resumen Este trabajo presenta un sistema bio-integrado novedoso basado en matrices de nanoporos para la decodificación en tiempo real y a gran escala de la actividad de neuronas motoras. A diferencia de electrodos únicos o redes de microelectrodos tradicionales, nuestra aproximación explota la precisión nanométrica de los nanoporos para crear una plataforma de detección masivamente paralela capaz de captar fluctuaciones eléctricas sutiles asociadas al disparo neuronal. Esto permite una resolución sin precedentes en la interpretación de comandos motores complejos con aplicaciones potenciales en neuroprótesis, robótica de rehabilitación e investigación neurocientífica fundamental. Proyectamos una mejora en la relación señal-ruido de hasta 100x frente a técnicas actuales, y en experimentos in vitro los arreglos de nanoporos mostraron SNR promedio de 25 dB frente a 5 dB de MEA de referencia.

Introducción La decodificación precisa de la actividad de neuronas motoras es clave para avanzar en dispositivos neuroprotésicos y comprender la base neural del movimiento. Las tecnologías actuales como las matrices de microelectrodos presentan limitaciones por dispersión de señal, daño tisular y resolución espacial limitada. Las matrices de nanoporos ofrecen densidades de puntos de detección mucho mayores y una perturbación mínima del tejido gracias a sus dimensiones nanométricas, facilitando así el registro simultáneo de poblaciones neuronales densas y la obtención de señales con mayor fidelidad.

Materiales y métodos Fabricación de la matriz de nanoporos Se fabricaron nanoporos cilíndricos en membranas de nitruro de silicio mediante milling con haz focalizado de iones. Parámetros de diseño típicos utilizados son diámetro 40 nm y longitud 100 nm. Las superficies se funcionalizaron con péptidos RGD para promover la adhesión selectiva de neuronas y con capas de PEG para mejorar la biocompatibilidad y reducir la respuesta inmune.

Integración electrónica y diseño de circuito Los nanoporos se integraron en un sistema microfluídico para suministro de nutrientes y eliminación de desechos. La impedancia de la matriz se compensó activamente mediante un circuito de retroalimentación que emplea convertidores analógico-digitales delta-sigma y un FPGA para procesamiento en tiempo real. Se implementaron filtros anti-aliasing y etapas de amplificación de bajo ruido para optimizar la captura de potenciales de acción.

Preparación experimental Cultivos primarios de neuronas motoras se sembraron sobre los dispositivos. La adquisición de registros extracelulares en tiempo real se realizó con un sistema de captura de datos de baja latencia y mínima introducción de artefactos. Estímulos controlados se entregaron mediante microelectrodos integrados en el sistema microfluídico.

Procesamiento de señal y algoritmo de decodificación Las señales brutas se filtraron por banda entre 300 Hz y 10 kHz para aislar potenciales de acción. La detección de picos se llevó a cabo con un algoritmo de cruce de umbral adaptativo optimizado para entornos de alta densidad de señales. Para la decodificación se empleó una red neuronal recurrente con unidades LSTM entrenada con retropropagación a través del tiempo que transforma trenes de spikes en comandos motores. El entrenamiento utilizó registros simultáneos de actividad neuronal y contracciones musculares en modelos experimentales para crear conjuntos de datos supervisados.

Resultados Características de la señal Los arreglos de nanoporos mostraron una SNR significativamente superior en comparación con MEA convencionales con p menor a 0.001. La firma de impedancia de nanoporos individuales reveló sensibilidad suficiente para detectar spikes aislados con resolución de intervalo interspike del orden de 1 ms.

Rendimiento de decodificación El decodificador RNN alcanzó una precisión de decodificación del 88 en la predicción de comandos motores a partir de registros de la matriz de nanoporos. La latencia media de decodificación fue inferior a 5 ms, permitiendo control en tiempo real. El error medio absoluto fue bajo, mostrando capacidad para discriminar variaciones sutiles en la actividad motora.

Estabilidad a largo plazo Los dispositivos mantuvieron operación estable por más de 72 horas in vitro con calidad de señal y rendimiento de decodificación consistentes. Se observó degradación mínima en la adhesión neuronal y en la funcionalidad de los nanoporos tras prolongadas sesiones experimentales.

Discusión Las matrices de nanoporos bio-integradas ofrecen ventajas claras en sensibilidad, densidad de sensores y reducción del daño tisular. La combinación de microfabricación avanzada, microfluídica y algoritmos de inteligencia artificial permite abordar limitaciones históricas de las técnicas de registro neuronal. Estos avances abren la puerta a neuroprótesis con control más natural y preciso y a estudios de neurociencia que requieren muestreos de poblaciones neuronales densas.

Modelado matemático y aspectos técnicos El modelo de impedancia del nanopozo se aproxima por un circuito equivalente resistivo-capacitivo Z igual a R más j omega C, donde R representa la resistencia efectiva y C la capacitancia asociada a la geometría del canal. El decodificador basado en LSTM sigue las ecuaciones recurrentes clásicas con estado oculto ht que integra la entrada xt y el estado previo ht-1 mediante matrices de pesos Whh y Wx y sesgos bh, y una salida yt generada por Wy y by.

Implicaciones prácticas y futuras líneas de trabajo El siguiente paso es optimizar la densidad de electrodos, miniaturizar el sistema para implantes de menor invasividad e integrar delivery microfluídico para neuromodulación farmacológica dirigida. La integración con soluciones de software a medida y servicios cloud permitirá escalar el procesamiento y desplegar modelos de IA para empresas en entornos productivos.

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Conclusión Las matrices de nanoporos bio-integradas representan una plataforma potente y práctica para la decodificación de la actividad de neuronas motoras con alto rendimiento, baja invasividad y compatibilidad con estrategias avanzadas de procesamiento basadas en IA. La confluencia de nanofabricación, microfluídica y software a medida permitirá trasladar estos prototipos a aplicaciones clínicas y comerciales, potenciadas por infraestructuras cloud y prácticas robustas de ciberseguridad. Q2BSTUDIO está preparada para colaborar en el desarrollo de soluciones a medida que integren hardware experimental con algoritmos de inteligencia artificial y despliegue seguro en la nube.