Архив номеров
Медицинская Техника / Медицинская техника №6, 2024 / с. 1-3

На пути к отечественному имплантируемому нейроинтерфейсу, блокирующему передачу болевых сигналов в спинном мозге

                                

С.В. Селищев


Аннотация 

Представлены фундаментальные основы создания отечественного имплантируемого нейроинтерфейса, блокирующего передачу болевых сигналов в спинном мозге. Особое внимание уделено использованию отечественных микроэлектронных систем, созданных на основе общей теории технологий.


Сведения об авторах

Сергей Васильевич Селищев, д-р физ.-мат. наук, профессор, директор, Институт биомедицинских систем, ФГАОУ ВО «Национальный исследовательский университет «Московский институт электронной техники», г. Москва, г. Зеленоград, 

Список литературы

1. Fisher L.E., Lempka S.F. Neurotechnology for pain // Annual Review of Biomedical Engineering. 2023. Vol. 25. PP. 387-412. 
2. Lam C.M., Latif U., Sack A. et al. Advances in spinal cord stimulation // Bioengineering (Basel). 2023. Vol. 10 (2). Р. 185. 
3. Deleo J.A. Basic science of pain // J. Bone Joint Surg. Am. 2006. Vol. 88-A. Suppl. 2. PP. 58-62. 
4. Golay M.J.E. The Biomorphic development of electronics // Proceedings of the IRE. 1962. Iss. 5. PP. 628-631. 
5. Zworykin V.K. Electronics and health care // Proceedings of the IRE. 1962. Iss. 5. PP. 631-632. 
6. Wheller H.A. Electronics instrumentation – Biophysics // Proceedings of the IRE. 1962. Iss. 5. PP. 633-634. 
7. Meier K. Spinal cord stimulation: Background and clinical application // Scandinavian Journal of Pain. 2014. Vol. 5. № 3. PP. 175-181. 
8. Nobel Prizes in nerve signaling (1906-2000) / https:// www.nobelprize.org/prizes/themes/nobel-prizes-in-nerve- signaling-1906-2000/. 
9. Nobel Prize for discoveries of receptors for temperature and touch (2021) / https://www.nobelprize.org/prizes/medicine/2021/ advanced-information/. 
10. Melzack R., Wall P.D. Pain mechanisms: A new theory // Science. 1965. Vol. 150. Iss. 3699. PP. 971-979. 
11. Shealy C.N., Taslitz N., Mortimer J.T., Becker D.P. Electrical inhibition of pain: Experimental evaluation // Anesthesia and Analgesia. 1967. Vol. 46. PP. 299-305. 
12. Памяти Владимира Алексеевича Шабалова (1953-2024) // Вопросы нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко. 2024. № 1. С. 115. 
13. Протокол № И-23-075-67362-1-0409 от 28.03.2024 подведения итогов на предоставление субсидии / Портал предоставления финансовой государственной поддержки. Конкурс на проведение крупных научных проектов. 
14. Mirzakhalili E., Rogers E.V., Lemka S.F. An optimization framework for targeted spinal cord stimulation // Journal of Neural Engineering. 2023. Vol. 20. 
15. Wang Y., Liu S., Wang H. et al. Neuron devices: Emerging prospects in neural interfaces and recognition // Microsystems & Nanoengineering. 2022.Vol. 8. 
16. Shehetli H., Jirsa V.K. A mathematical model of ephaptic interactions in neuronal fiber pathways: Could there be more than transmission along the tracts? // The MIT Press, Network Neuroscience. 2020. Vol. 4. Iss. 3. PP. 595-610. 
17. Feiner D., Dvir T. Tissue-electronics interfaces: From implantable devices to engineered tissues // Nature Reviews. Material. 2017. Vol. 3. 
18. Single P.S., Scott J.B., Mugan D. Measures of dosage for spinal- cord electrical stimulation: Review and proposal // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2023. Vol. 31. PP. 4653-4660. 
19. Barbruni G.L., Ros P.M., Demarchi D. et al. Miniaturised wireless power transfer systems for neurostimulation: A review // IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems. 2020. Vol. 14 (2). PP. 1160-1178. 
20. Varun H., Tessa H., Young C. et. al. Machine learning in spinal cord stimulation for chronic pain // Operative Neurosurgery. 2023. Vol. 25 (2). PP. 112-116. 
21. Hadanny A., Harland T., Khazen O. et al. Development of machine learning-based models to predict treatment response to spinal cord stimulation // Neurosurgery. 2022. Vol. 90 (5). PP. 523-532. 
22. Eickhoff S., Garcia-Agundez A., Haidar D. et al. A feasibility study on AI-controlled closed-loop electrical stimulation implants // Scientific Reports. 2023. Vol. 13. 
23. Mao G., Zhou Z., Su H. et al. A fully implantable and programmable epidural cord stimulation system for rata with spinal cord injury // IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2023. Vol. 31. PP. 818-828. 
24. Gad P., Choe J., Mandra M.S. et al. Development of a multi- electrode array for spinal cord epidural stimulation to facilitate stepping and standing after a complete spinal cord injury in adult rats // Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation. 2013. Vol. 10 (2). 
25. Shah J.V., Quinkert C.J., Collar B.J. et al. A highly miniaturized, chronically implanted ASIC for electrical nerve stimulation // IEEE Transactions on Biomedical Circuits and Systems. 2022. Vol. 16 (2). PP. 233-243. 
26. Ramadan A., Konig S.D., Zhang M. et al. Methods and system for recording human physiological signals from implantable leads during spinal cord stimulation // Frontiers in Pain Research. 2023. Vol. 4. 
27. Попов В.Л., Филиппов А.Э., Горб С.Н. Биологические микроструктуры с высокой адгезией и трением. Численный подход // Успехи физических наук. 2016. Т. 186. № 9. С. 913-931. 
28. Culachi S., Wang Po-Min., Taccola G. et al. A biomimetic, SoC- based stimulator for novel arbitrary-waveform stimulation protocols // Frontiers in Neuroscience. 2021. Vol. 15. 
29. Park Y., Chung T.S., Lee G. et al. Materials chemistry of neural interface technologies and recent advances in three-dimensional systems // Chemical Reviews. 2022. Vol. 122. PP. 5277-5316. 
30. Boehler C., Carli S., Fadiga L. et al. Tutorial: Guidelines for standardized performance tests for electrodes intended for neural interfaces and bioelectronics // Natura Protocols. 2020. Vol. 15. PP. 3557-3578. 
31. Viana D., Walston S.T., Masvidal-Codina E. et al. Nanoporous graphene-based thin-film microelectrodes for in vivo high- resolution neural recording and stimulation // Nature Nanotechnology. 2024. Vol. 19. PP. 514-523. 
32. Frank J.A., Antonini M-J., Anikeeva P. Next-generation interfaces for studying neural function // Nature Biotechnology. 2019. Vol. 37. PP. 1013-1023. 
33. Mogil J.S. The history of pain measurement in humans and animals // Frontiers in Pain Research. 2022. Vol. 3. 
34. Weber-Levine C., Hersh A.M., Jiang K. et al. Porcine model of spinal cord injury: A systematic review // Neurotrauma Reports. 2022. Vol. 3 (1). PP. 352-368. 
35. Wathen C.A., Chenbot Y.G., Ozturk A.K. et al. Porcine models of spinal cord injury // Biomedicines. 2023. Vol. 11. 
36. Calvert J.S., Darie R., Parker S.R. et al. Spatiotemporal distribution of electrically evoked spinal compound action potentials during spinal cord stimulation // Neuromodulation. 2023. Vol. 26 (5). 
37. Красников Г.Я., Горнев Е.С., Матюшкин И.В. Общая теория технологий и микроэлектроника. – М.: Техносфера, 2020. 434 с. 
38. 2024 NYC Neuromodulation Conference. July 31-August 4, 2024. New York City, NY, USA / https://neuromodec.org/ nyc-neuromodulation-2024/.