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NANO-NEURO électronique pour suivre l'activité de milliers de neurones individuels dans le temps // NANO-NEURO Electronics for tracking the activity of thousands of individual neurons over time

ABG-130662
ADUM-64582
Sujet de Thèse
08/04/2025
Université Grenoble Alpes
Grenoble cedex 9 - France
NANO-NEURO électronique pour suivre l'activité de milliers de neurones individuels dans le temps // NANO-NEURO Electronics for tracking the activity of thousands of individual neurons over time
  • Physique
microtransistors, graphene, interface neuronale, fonctionalisation, réseaux de neurones in-vitro, plasticité
microtransistors, graphene, neuronal interface, fonctionalization, in-vitro model network, plasticity

Description du sujet

Le suivi de l'activité à long terme dans les réseaux de neurones biologiques reste un défi majeur pour de multiples applications (fondamentales et médicales). Il est donc primordial de développer des technologies spécifiques qui permettront de suivre l'évolution de leur activité dans le temps, et à de multiples échelles spatiales et temporelles. Actuellement, seuls l'imagerie calcique et les enregistrements extracellulaires denses permettent d'enregistrer simultanément l'activité de centaines de neurones. Cependant, elles sont limitées respectivement par la résolution temporelle ou leur faible biocompatibilité. A l'interface entre la nanoélectronique et la neurophysique, notre approche est basée sur la réalisation de matrices denses de transistors à effet de champ à base de graphène (Figure ci-contre) et de polymère conducteur. La combinaison de ces deux matériaux transparents et biocompatibles est une approche originale et très prometteuse pour l'enregistrement au long cours de l'activité d'une multitude de neurones individuels. Ces dispositifs seront appliqués à la mesure extracellulaire multivoie dans des cultures de neurones primaires. Ils offriront à la fois la possibilité d'évaluer les modifications d'activité au niveau du réseau de neurones et les événements locaux rapides tels que des potentiels d'action unitaires.
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Long-term monitoring of the electrical activity in biological neuronal networks remains a major challenge for multiple applications (both fundamental and medical). Thus many efforts have been devoted to develop specific technologies that allow tracking of neurons activity over time and across multiple spatial and temporal scales. Currently, only calcium imaging and dense extracellular recordings with silicon probe enable simultaneous recording of hundreds of neurons. However, they are limited respectively by their temporal resolution or low biocompatibility. At the interface between nanoelectronics and neurophysics, our approach is based on the fabrication of dense arrays of graphene-based field-effect transistors (Figure) and conductive polymer. The combination of these two transparent and biocompatible materials represents an original and highly promising approach for long-term recording of the activity of multiple individual neurons. These devices will be applied to extracellular multi-channel measurements in primary neuron cultures. They will offer both the ability to assess activity modifications at the neuronal network level and capture fast local events such as single action potentials.
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Début de la thèse : 01/10/2025

Nature du financement

Précisions sur le financement

Programmes ministériels spécifiques

Présentation établissement et labo d'accueil

Université Grenoble Alpes

Etablissement délivrant le doctorat

Université Grenoble Alpes

Ecole doctorale

47 PHYS - Physique

Profil du candidat

Ce sujet interdisciplinaire est à l'interface entre la nanophysique, l'électrophysiologie et les neurosciences, avec un ancrage fort en nanoélectronique, chimie et science des matériaux et traitement de donné. Il est préférable d'avoir des bases solides dans l'un de ces domaines.
This interdisciplinary project lies at the intersection of nanophysics, electrophysiology, and neuroscience, with a strong focus on nanoelectronics, chemistry, materials science, and data processing. A solid background in at least one of these fields is preferred.
01/05/2025
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