В последнее время технологии нейропротезирования привлекают большое внимание исследователей всего мира [1]. При травмах или поражении нервной системы вследствие заболевания нейропротез может восстановить нейрональные функции при параличе [2,3], слепоте [4] и глухоте [5]. Различные типы нейронных протезов были успешно применены в клинической медицине для протезирования зрительных и слуховых функций, обезболивания, сенсомоторной активности, произвольного контроля движений и т. д. [[6], [7], [8], [9]].
Несмотря на большие успехи, в области нейропротезирования остается ряд серьезных препятствий. Одной из проблем является разработка интерфейсов электродов с оптимальными механическими, электрическими и биологическими свойствами. Их конструкция должна отвечать следующим основным требованиям [10]: высокая биосовместимость и биостойкость; гибкость электродных арреев, облегчающая их безопасное введение в ткани; низкий электрический импеданс электродов и высокий предел инъецируемого заряда, а также стабильность свойств материала в процессе стерилизации.
Было исследовано большое количество биополимеров и композитов, которые потенциально могут быть использованы в биомедицинских целях. В частности, полимеры с памятью формы могут быть использованы в прикладной медицине и биомедицине, включая применение в сосудистой, ортопедической и неврологической областях [11]. Сочетание растяжимых эластомеров (полидиметилсилоксан (ПДМС), термопластичный полиуретан (ТПУ)) и электропроводных материалов, в частности, металлов [12,13], графена [[14], [15], [16]], углеродных нанотрубок [[16], [17], [18], [19]] и т. д. могут быть использованы для создания растягиваемых датчиков деформации или массивов электродов для стимуляции нервной и мышечной систем [[19], [20], [21], [22]].
На сегодняшний день обычные гибкие электродные арреи состоят из электропроводящих каналов, нанесенных на тонкую полимерную подложку, такую как парилен C, ПДМС или различные типы полиимидов. Наиболее часто используемыми проводящими материалами для изготовления гибких электродных арреев являются металлы: золото, платина (особенно платиновая чернь), титан, вольфрам и иридий выбирают преимущественно из-за их химической и, следовательно, биологической инертности.
Использование металлических электродов для нервной стимуляции связано с механизмом инъециреуемого фарадеевского заряда, а не с емкостным процессом заряда-разряда на границе электрод/электролит. К сожалению, фарадеев перенос заряда часто вызывает множество необратимых реакций восстановления и окисления во внеклеточной жидкости с образованием опасных химических соединений, которые могут повредить ткани. Кроме того, предел инъецируемого заряда электродов из соединений металлов ниже плотности заряда, необходимой для стимуляции нейронов [23], так как обратимая часть фарадеевских реакций, протекающих на поверхности электродов, приводит к их разрушению. Как правило, для контроля и управления таким набором процессов требуются сложные последовательности импульсов и несколько каналов обратной связи.
Несколько исследований были направлены на изучение стратегий преодоления вышеупомянутых проблем, и нанобиоматериалы в них играют впечатляющую роль. В частности, наноматериалы на основе углерода, такие как углеродные нанотрубки (УНТ), углеродные нановолокна (УНВ) и графен, обладают большой удельной поверхностью, чрезвычайно высокой проводимостью и, следовательно, большой удельной емкостью (Cs) [10]. Особое внимание было уделено нейронным интерфейсам с вертикально ориентированными УНТ [[24], [25], [26], [27], [28], [29]].
В целом, углеродные наноматериалы были признаны многообещающими для стимуляции нейронов и рассматривались в нескольких технологических проектах. Однако из-за сложности интеграции поверхностей УНТ и УНВ при обычных микротехнологических методах гибкие электроды на основе углеродных наноматериалов пока не получили широкого распространения. Поэтому нашей целью было разработать новую технологию интеграции электродов на основе углеродных наноматериалов с микроструктурой биосовместимых мягких нейронных имплантатов. В настоящей работе мы показали основные этапы разработанной технологии, охарактеризовали механические и электрические свойства нанокомпозитных материалов ПДМС-УНТ и нейронных имплантов, а также протестировали их биосовместимость и функциональность на нейрональных тканях.

1. Описание технологии
Преимущества ПДМС нанокомпозитов, наполненных УНТ, вызвали довольно широкий интерес, например, их можно использовать в пьезоэлектрических датчиках [30,31] и для экранирования микроволнового излучения [32,33]. Здесь мы впервые описываем новую технологию изготовления мягких нейронных имплантатов на основе углеродных нанотрубок.
Разработанную технологию можно разделить на несколько основных этапов: 1) подготовка сырья (очистка, измельчение, функционализация); 2) приготовление нанокомпозита на основе исходных материалов (механическое перемешивание, ультразвуковая обработка) 3) изготовление компонентов имплантата на основе силикона и ПДМС-УНТ нанокомпозита и их сборка (формирование проводящих каналов, инкапсуляция каналов в силикон, отверждение в печи, высвобождение контактных площадок, подключение контактных проводов). На каждом этапе мы определили ряд факторов (рис. S1), которые существенно влияют на механические, электрические и биологические свойства конечного продукта. Учитывая это, мы тщательно подобрали оптимальные параметры технологического процесса для получения импланта с высокой степенью эффективности, безопасности и надежности.

1.1. Исходные материалы
В работе использовали многостенные углеродные нанотрубки Таунит™ (УНТ) (НаноТехЦентр, Тамбов, Россия) (рис. 1А–В), полученные методом каталитического химического осаждения ацетилена из паровой фазы на катализаторе Co–Mo/Al2O3–MgO, что подразумевает необходимость дополнительной очистки нанотрубок от частиц катализатора. В качестве матрицы использовали двухкомпонентный (10:1) оптически прозрачный погружной силиконовый компаунд Dow Corning Sylgard 184 (Midland, USA). Подробные характеристики исходных материалов можно найти в Supplementary material (таблицы S1 и S2).

Рис. 1. Обработка исходных материалов и нанокомпозита на основе УНТ и ПДМС. (А) необработанные УНТ; (B, C) СЭМ-микрофотографии УНТ; (D) – первично очищенные частицы УНТ; (E) измельченные УНТ, 30 мин при 400 об/мин; (F) измельченные УНТ, 60 мин при 400 об/мин; (G – I) СЭМ-микрофотографии внутренней структуры образцов ПДМС-УНТ нанокомпозита.

1.2. Обработка исходных материалов

1.2.1. Очищение
Для очистки нанотрубок (рис. 1D) от примесей и частиц катализатора использовали следующий метод. УНТ нагревали до 300 °С и выдерживали на воздухе в течение 12 часов, затем перемешивали в концентрированной HNO3 при 60 °С в течение 24 часов. После этой процедуры нанотрубки промывали дистиллированной водой, сушили, диспергировали в этаноле под действием ультразвука и фильтровали. Полученный продукт сначала сушили в сушильном шкафу при 100°С в течение 2 ч, затем нагревали до 1000°С в потоке водорода и выдерживали при этой температуре еще 2 ч. Полученный образец перемешивали в концентрированной HNO3 при 60°С в течение 3 ч, затем прогревали в печи при 1000°С в потоке водорода в течение 2 ч. В результате были получены УНТ высокой чистоты (рис. S5).

1.2.2 Измельчение
Одной из основных проблем применения углеродных нанотрубок после синтеза является образование больших агломератов УНТ из-за сил Ван-дер-Ваальса. Образование крупных (> 1 мм) зерен, содержащих спутанные нанотрубки, влияет на дисперсию и электропроводность полимер-УНТ нанокомпозитов. Одним из решений этой проблемы является использование шаровых мельниц для измельчения агломератов УНТ (рис. S6 и S7). Для достижения высокой степени измельчения (вплоть до субмикронного диапазона) порошки УНТ измельчались при 200 об/мин в течение 60 мин в агатовом размольном стакане с помощью планетарной шаровой мельницы Retsch PM 100 CM. В качестве мелющих тел были выбраны агатовые шары диаметром 5 мм, перед измельчением через стакан пропускался в избытке чистый гелий для обеспечения инертной атмосферы и хорошей теплопроводности, что минимизировало окисление поверхности УНТ (рис. S3).
СЭМ-микрофотографии УНТ при различных увеличениях после стадий очистки и измельчения, представлены на рис. 1D–F. Как видно на рисунках, УНТ организованы в пучки, при этом одиночные УНТ имеют диаметр 20–30 нм и длину более 2 мкм.

1.2.3. Характеризация УНТ
Свойства УНТ, полученных после стадий очистки и измельчения, исследовали с помощью сканирующей электронной микроскопии (СЭМ, Zeiss Merlin), EDXRF и дисперсионных тестов. Энергодисперсионный рентгенофлуоресцентный (EDXRF) анализ проводили в вакууме на спектрометре Shimadzu EDX-800P (Киото, Япония), оснащенном кремниевым дрейфовым детектором, охлаждаемым жидким азотом; качественный анализ проводился методом фундаментальных параметров с поправкой контрольного опыта. Для дисперсионных испытаний полученные УНТ помещали в колбу с дистиллированной водой (0.5 g L−1) и выдерживали в ультразвуковой ванне 15 мин при 25 °С. Далее образцы поддерживали в состоянии покоя и наблюдали за состоянием дисперсий в течение 20 дней.
Исходные УНТ имели плохую дисперсионную стабильность в воде и почти полностью оседали всего через 1 час после обработки ультразвуком (рис. S2). Обработанные УНТ оставались в водной суспензии до 20 сут. Это явление, по-видимому, связано с образованием гидрофильных групп, которые электростатически стабилизируют УНТ и препятствуют образованию зерен [34]. Поскольку дисперсионная стабильность нанотрубок является важным фактором при создании однородно-дисперсных УНТ композитов, полученные УНТ можно рассматривать как перспективный материал для изготовления композитов.


Рис. 2. Схема приготовления ПДМС-УНТ композитов.


1.3. Приготовление ПДМС-УНТ композитов

Ранее было показано, что порог перколяции и, соответственно, возникновение электропроводности для ПДМС-УНТ нанокомпозита составляет 4,0–4,5 % УНТ [35]. Однако мы учитывали, что при перемещениях животного имплант испытывает деформации растяжения до нескольких десятков процентов. При растяжении эластичного композита с наполнителем, соответствующим пределу перколяции, частицы УНТ удаляются друг от друга, нарушается сформированная сеть контактов электропроводящего наполнителя, электропроводность скачкообразно снижается на порядки. Для устранения и нивелирования этого эффекта в композит вводят заведомо большее количество наполнителя, что обеспечивает некоторый избыток числа контактов УНТ, сохраняющийся при растяжении проводящего канала. Зависимость электрического сопротивления канала от деформации можно увидеть на рис. 4D. В то же время с увеличением концентрации наполнителя мы также ограничены значительным нелинейным ростом вязкости неотвержденного композитного материала, что вызывает проблемы с однородностью распределения наночастиц в объеме композита и сложность формирования токопроводящих дорожек импланта (рис. 3B); экспериментально установлено, что для изготовления полнофункциональных нейроимплантов допустимо наполнение не более 10%.
Для получения ПДМС-УНТ нанокомпозитов очищенные и измельченные нанотрубки вручную смешивали с отвердителем и силиконом в соотношении 1:1:10 по весу. Кроме того, использовали трехвалковую мельницу (Exact 120 S GmbH) для обеспечения надлежащего диспергирования УНТ в силиконовой матрице. Зазор между валками мельницы 30 мкм, время обработки около 30 мин.
Полученное однородное вещество помещали в вакуум-эксикатор (MiniMed Co. Ltd) при 25 °С на 15 мин для удаления пузырьков воздуха (рис. 2). Некоторое количество полученного нанокомпозита использовали для приготовления опытных образцов с целью выявления структурных, механических, электрических и цитотоксических свойств композита. Образцы для испытаний помещали в формы и выдерживали в вакуумной печи (ВТШ-К52-250, АКТАН ВАКУУМ) при 100°С в течение 35 мин.


Рис. 3. Основные этапы процесса изготовления импланта. (А) формование токопроводящих дорожек в литейной форме; (B) покрытие чистым ПДМС; (C–D) выступ для крепления проводов; (E) изготовление верхнего покрытия чистым ПДМС; (F) вскрывание электродов.

Внутреннюю структуру полученных композитных образцов (рис. 1G-I) и дисперсию УНТ в полимерной матрице исследовали с помощью СЭМ, Zeiss Merlin. Образцы фракционировали в жидком азоте, затем для обеспечения электропроводности поверхности напыляли золото.
Механические свойства (прочность при растяжении, удлинение при разрыве и модуль Юнга) исследовали с использованием универсальной испытательной машины Shimadzu AG-50kNXD и PI87 SEM PicoIndenter (Hysitron Inc.). Форма и размеры образцов были выбраны в соответствии со стандартным методом испытаний ASTM D638 для свойств пластмасс при растяжении.
Поскольку нанокомпозиты должны были переносить электрические заряды и быть в состоянии возбуждать окружающие их клетки, емкость накопления фарадеевского заряда (CSC), емкость инъецируемого заряда (CIC) и электрохимический импеданс этих нанокомпозитов были исследованы как индикаторы эффективности композита для нейрональной стимуляции. Для этого были изготовлены композитные образцы прямоугольной формы с открытой поверхностью 0,9 см2.
Электрохимические свойства ПДМС-УНТ композитных электродов были изучены с помощью циклической вольтамперометрии (CV) и спектроскопии электрохимического импеданса в TRIS-буферном солевом растворе в конфигурации из трех электродов с использованием электрода сравнения из хлорида серебра (Suppl. Methods). Измерения электрического сопротивления электродов проводились на композитных пленках в диапазоне частот от 0 до 1 кГц. Электрохимическое окно решения нашей конфигурации было определено как -0,8 – +1,2 В, поэтому мы определяли CSC как временной интеграл катодной части последнего цикла CV в каждом измерении в указанном выше диапазоне.

1.4. Формование и сборка имплантатов

1.4.1. Подготовка металлических форм
Металлические формы для отливки элементов имплантов изготавливали на станке лазерной резки FMark-20 NS (20 Вт) из пластин из нержавеющей стали AISI 321. В качестве схемы движения лазерного луча использовалась схема импланта, представлена на рис. 3А.

Рис. 4. Нейронный имплант на основе ПДМС-УНТ нанокомпозита. (A) Вид сверху и в разрезе реального изготовленного нейронного импланта; (B) Действительная и мнимая части АС-проводимости композита; (C) Кривая циклической вольтамперометрии при 50 мВ·с-1; (D) Относительное сопротивление проводящих дорожек при 70% циклическом растяжении. (E) Имплантируемый нейронный интерфейс, состоящий из многоэлектродной матрицы, коннектора и микропроводов из нержавеющей стали, соединяющих мягкую и жесткую часть импланта.

После этого поверхность полученной стальной формы очищали изопропиловым спиртом (ИПС) и прокаливали в печи при 100°С в течение 10 мин для высушивания остатков растворителя.


1.4.2. Изготовление импланта
Стальная форма, полученная на предыдущем этапе, была покрыта тонким слоем (∼10 мкм) универсального силиконового спрея SILICOT для облегчения извлечения частей имплантата из формы.
Далее для формирования проводящих дорожек (рис. 3А) ПДМС-УНТ нанокомпозит вручную прессовали в форму, а излишки удаляли с поверхности резиновым шпателем. Затем поверхность формы была покрыта слоем силикона толщиной 80 мкм (рис. 3В). Для получения ровной силиконовой поверхности и заданной толщины слоя использовали стеклянную пластину и регуляторы высоты. Затем полученную конструкцию помещали в печь для отверждения при 100°С на 35 мин.
На следующем этапе отвержденный силиконовый слой вместе с проводящими дорожками ПДМС-УНТ нанокомпозита вынимали из формы (рис. 3С) и помещали на подложку проводящими дорожками вверх (рис. 3D). Выходные части токопроводящих дорожек из композита соединяли со стальными проводами типа AS 632 (диаметром 0,1 мм) с помощью токопроводящего клея на основе серебра (рис. 3D). Полученную конструкцию покрывали силиконом (рис. 3D) и помещали в печь для отверждения при 100°С на 35 мин. Для получения ровной силиконовой поверхности и заданной толщины слоя использовали стеклянную пластину и регуляторы высоты.
Отвержденное тело имплантата отделялось от подложки, а затем контактные площадки освобождались от силиконового покрытия (рис. 3F) с помощью следующей методики: процедура вскрывания электродов состояла из двух операций и проводилась специально изготовленными инструментами: 1) круговое разрезание слоя ПДМС над электродом на нужную глубину специальной полой иглой, 2) вырезание полученного «столбика» ПДМС над электродом остро заточенными микропинцетами.
Виды сверху и в разрезе изготовленного функционирующего нейронного импланта показаны на рис. 4А. Затем провода импланта подключались к интерфейсу для стимуляции или записи активности нейрональной ткани (рис. 4Е).

2. Тестирование нейронных имплантов на основе ПДМС-УНТ нанокомпозита

2.1. Механические свойства
Микрофотографии поперечного среза (рис. 1G-I) демонстрируют очень хорошее качество диспергирования и отсутствие свободных УНТ на поверхности композита, что указывает на то, что они полностью проникли в силиконовую матрицу. В результате механических испытаний образцов композита были получены модуль Юнга (Е), предел прочности (σ) и относительное удлинение при разрыве (ε): Е = 3,6 ± 0,5 МПа, σ = 4,3 ± 0,2 МПа, ε = 40,6. ± 11,3%. По сравнению с механическими свойствами исходного силикона (Е = 2,0 МПа, σ = 6,2 МПа, ε = 140 %) свойства композита несколько ухудшаются, но тем не менее остаются приемлемыми для использования в производстве нейронных имплантатов. Было измерено относительное сопротивление проводящих дорожек на основе ПДМС-УНТ при тестировании механических свойств во время экспериментов с циклическим 70% растяжением (рис. 4D).
Как видно из полученных данных, ПДМС-УНТ нанокомпозит является перспективным материалом для инвазивного нейроинтерфейса. Минимальная толщина, соответствие размеров и конфигурации конкретным нейроанатомическим структурам, а также мягкость и эластичность выбранного материала необходимы для успешного и долговременного функционирования всей системы.

2.2. Электрохимические свойства
По результатам спектроскопии электрохимический импеданс образцов не превышает 1,00 ± 0,05 кОм·см и существенно не изменяется в диапазоне частот от 0 до 1000 Гц. Действительная и мнимая части АС-проводимости композита и CIC при развертке 50 мВ·с-1 показаны на рис. 4B-С.
Значения CSC и CIC также были рассчитаны по CV-кривым и оказались равными 23,54 мКл·см-2 и 0,94 мКл·см-2 соответственно. Значение CSC близко к лучшему из опубликованных для оптимизированных электродных материалов для нервной стимуляции [36], таких как IrOx (28,8 мКл·см-2), полипиррол (48,8 мКл·см-2), поли(3,4)-этилендиокситиофен (75,6 мКл·см-2) и на порядок выше, чем у платиновых электродов (208 мкКл·см-2). Значение CIC аналогично способности инжекции заряда, о которой сообщается для нейроннальных электродов на основе полипиррола (1,17 мКл·см-2), разработанных для электрической стимуляции скелетных мышц.
Требования к оборудованию, подключаемому к электроду, в первую очередь к напряжению питания стимулятора и входному сопротивлению схемы усиления биопотенциала, зависят от проводимости канала постоянного/переменного тока. Чем ниже импеданс электрода, тем меньше и дешевле может быть электрическая часть оборудования, что имеет решающее значение для использования имплантируемых устройств. Согласно представленным данным, композитный материал превосходит существующие распространенные решения на основе осажденных пленок благородных металлов, обладая низким удельным сопротивлением и высокими емкостями, сравнимыми с таковыми у проводящих полимеров. В то же время, благодаря армирующей роли частиц одномерных нанотрубок в упругой матрице, композит не подвержен классическому типу повреждения путем расслаивания, присущему металлическим покрытиям. А химическая инертность УНТ сводит к минимуму возможность побочных реакций окисления/восстановления материала электрода в процессе эксплуатации при выходе его за безопасные электрохимические пределы из-за поляризации, что может быть существенным фактором риска в случае проводящих полимеров (например, PEDOT и др.). УНТ, имеющие большую удельную поверхность (400-600 м2·г-1) и отличную проводимость, эффективно увеличивают поверхность раздела электрод-электролит.

2.3. Свойства биосовместимости
Одно из преимуществ нашего композита заключается в том, что нанотрубки находятся в «связанном» виде внутри полимерной матрицы и не контактируют с клетками. В то же время концентрация УНТ невелика; Как видно на микрофотографиях на рис. 1G–I, большая часть контактирующей площади импланта состоит из биоинертного ПДМС с отдельными пучками УНТ. Исходя из вышеизложенного, мы выбрали вариант изучения уже готового композита с помощью МТТ-теста, с дополнительной проверкой свойств чистого ПДМС для обеспечения безопасности предлагаемого материала.
Чтобы исключить возможные нейротоксические эффекты материала УНТ, культуру клеток нейробластомы человека SH-SY5Y (ATCC, USA), дифференцированную по нейрональному типу, выдерживали в присутствии образцов УНТ в течение 72 ч (рис. 5, Suppl. Methods). Клетки культивировали так же, как описано в нашей более ранней работе [37], в смеси 1:1 МЕМ с солями Эрла и глутамином (ПанЭко, Россия) и среде F-12 без глютамина (ПанЭко, Россия), с добавлением 100 ЕД·мл-1 пенициллин-стрептомицина (ПанЭко, Россия) и 10% эмбриональной телячьей сыворотки (Biosera, USA). Культуру содержали в клеточном инкубаторе при 37 °С, влажности 90%, 5% СО2 (SHEL LAB, USA). Среду меняли каждые 3 дня. Дифференцировку клеток по дофаминергическому типу индуцировали снижением концентрации сыворотки в среде до 1% и последующим культивированием в течение 7 сут в присутствии ретиноевой кислоты (MP Biomedicals, USA) в конечной концентрации 10 мкМ с добавлением 12-О-тетрадеканоилфорбол-13-ацетат (MD Millipore Corp., USA) в конечной концентрации 75 нМ через 3 дня.

Рис. 5. Биосовместимость материала на основе УНТ. (A) Дизайн эксперимента, выполненного для оценки нейротоксичности ПДМС, наполненного УНТ; (Б) результаты МТТ-теста на жизнеспособность клеток, инкубированных с образцами ПДМС-УНТ в течение 72 ч, по сравнению с интактными клетками, N = 8; (C) изображения клеток после контакта с УНТ и интактных клеток и при 200-кратном увеличении.

После дифференцировки культуры (рис. 5А) образцы УНТ помещали в культуральную среду – над клетками внутри лунок планшета на 72 ч. Образцы плавали на высоте 0,5–1 мм над клетками. Через 72 часа мы удалили образцы и провели тест на жизнеспособность для 8 УНТ и контрольных экспериментальных повторов. Жизнеспособность клеток оценивали с помощью МТТ в 96-луночных планшетах. Метод основан на восстановлении желтого 3-(4,5-диметил-2-тиазолил)-2,5-дифенил-2Н-тетразолия бромида (МТТ) (Россия, Диа-М) живыми клетками до синего формазана. Мы измеряли абсорбцию образцов с помощью планшет-ридера Synergy H4 (BioTek, USA). Данные представлены в виде процента от сигнала в контрольных лунках с интактными клетками.
Тест на жизнеспособность МТТ показал, что 72-часовая инкубация культуры с образцами УНТ не вызывает снижения жизнеспособности культуры (рис. 5B). Кроме того, была проведена фазово-контрастная микроскопия (инвертированный микроскоп Eclipse TS100) в случайных полях (при 200-кратном увеличении в лунках планшета после экспериментальных процедур) для оценки морфологических изменений клеток после 72 ч инкубации в присутствии УНТ. Как видно из рис. 5В, морфологических изменений клеток после 72 ч инкубации в присутствии образцов УНТ не наблюдалось.

2.4. Функциональность in-vivo
Чтобы проверить функциональность имплантатов УНТ в электрофизиологических экспериментах (рис. 6), мы использовали классическую децеребрированную модель кошки [38,39]. Тестирование in vivo проводилось в соответствии с Директивой 86/609/EEC для экспериментов на животных. Выполнено на 4 взрослых кошках (весом 3–3,5 кг). Децеребрация проводилось на преколликулярно-постмаммилярном уровне [39]. После ламинэктомии в пояснично-крестцовой области для доступа к сегментам позвоночника L5-S1 (рис. 6A-B) была проведена субдуральная имплантации аррея электродов на основе УНТ. Для стимуляции сенсомоторных нейронных путей обычном электродом-манжетой был обнажен седалищный нерв близко к тазу (рис. 6А). Пары проводов (нержавеющая сталь с FEP-изоляцией, AS632; Cooner Wire) имплантировали в мышцу задней конечности, m. gastrocnemius lateralis (мышца-разгибатель голеностопного сустава), как описано ранее [39].

Рис. 6. Тестирование ПДМС-УНТ импланта in vivo для регистрации и стимуляции спинного мозга. (А) Модель децеребрированной кошки во время ходьбы по тредбану с нейрональным арреем электродов на основе УНТ, имплантированным под твердую мозговую оболочку спинного мозга на уровне сегментов L6 и S1 (B); (C) Изменение локомоторной активности задних конечностей, инициированной стимуляцией спинного мозга при использовании обычных проволочных электродов и мягкого нейронного импланта на основе УНТ. Показана кинематика движений левой (Limb-L) и правой (Limb-R) задних конечностей в сагиттальной плоскости в сочетании с ЭМГ-активностью латеральной икроножной мышцы правой задней конечности. (D) Вызванная стимуляцией седалищного нерва активность нейронов спинальных путей (электроспинограмма), зарегистрированная нейроннальным электродом на основе УНТ, показана в сочетании с вызванными потенциалами мышцы.

Преколикулярные животные имеют двигательные нарушения и обычно не способны к спонтанной локомоции [40,41]. Мы показали, что электрическая стимуляция спинного мозга с использованием аррея электродов на основе УНТ (сегменты L6-S1, 5 Гц, 0,2–0,5 мс, 80–200 мкА) у ранее парализованных кошек (n = 4) эффективно вызывала локомоторную активность с чередованием движений левой-правой конечностей и пачками мышечной активности (рис. 6А, В), соответствующей ходьбе. При сравнении локомоторной активности на тредбане при электрической стимуляции с использованием эпидуральных обычных проволочных электродов и субдуральных ПДМС-УНТ электродов наблюдались сходные паттерны пачечной активности ЭМГ и кинематики задних конечностей (рис. 6С). Эксперименты in vivo выявили эффективность нейронных имплантатов на основе ПДМС-УНТ нанокомпозитов, несмотря на то, что тип электропроводности принципиально отличается [35] от обычных электродов на основе металлов. Недостатки электродов на основе металлов могут быть связаны с механизмами инъецируемого фарадеевского заряда, которые могут повреждать окружающие ткани, вызывая различные необратимые реакции восстановления и окисления (например, во внеклеточной жидкости) с образованием токсических продуктов реакции, особенно при максимальных инъецируемых стимуляционных токах. Превосходство электродов на основе УНТ связанно с преимущественно емкостным процессом заряда-разряда на границе электрод/ткань, что приводит к более высокой стабильности поверхности электрода и биосовместимости нейронного импланта.
Хорошая эластичность и мягкость ПДМС-УНТ нанокомпозита позволили протестировать изготовленные массивы электродов в особенно сложных биологических условиях, в которых механика материала имеет решающее значение и должна быть близка к механике нервной ткани. Такое расположение невозможно или крайне опасно для имплантации обычных проволочных электродов и может привести к интраоперационному кровотечению, повреждению нервной ткани и, как следствие, к нарушению физиологических функций и рефлекторных реакций при стимуляции спинного мозга. Мягкость имплантата на основе УНТ позволила разместить его в непосредственной близости от путей спинномозговых нейронов под твердой мозговой оболочкой без повреждения чувствительной ткани спинного мозга. Это невозможно реализовать с помощью обычных проволочных электродов и дает новые возможности регистрации спинальных потенциалов при непосредственном контакте электродов на основе УНТ со спинномозговыми путями [20].
В отдельном эксперименте многоэлектродная матрица на основе УНТ использовалась для мониторинга путей спиннальных нейронов (рис. 6D). Во время одновременной регистрации электроспинограммы и ЭМГ-активности при стимуляции седалищного нерва (рис. 6А, Г) (n = 3 кошки) продемонстрированы функциональные возможности импланта на основе УНТ отслеживать активность спинальных нейронов, состоящую из коротколатентных вызванных потенциалов, а также олиго- и полисинаптической активности, вызванной рекрутированием нервных сенсомоторных путей.
Следует отметить, что конфигурация многоэлектродного аррея на основе УНТ с учетом ее мягкости, эластичности, толщины и размеров была специально разработана для субдуральной локализации в поясничном утолщении спинного мозга кошек [42]. Для точной настройки расположения электродов (рис. 4А; рис. 6B) были проведены нейроанатомические и гистологические исследования [42,43], чтобы было возможно охватить основные интернейронные и мотонейронные популяции и триггерные зоны, облегчающие локомоторную активность после паралича [44,45].

Заключение

Таким образом, в ходе работы по проекту была разработана технология изготовления нейронного импланта с электродами из ПДМС-УНТ нанокомпозита. Показано, что его свойства сравнимы или даже превосходят традиционные нейронные импланты на основе металлов. К основным преимуществам имплантов на основе УНТ можно отнести высокий уровень гибкости (до 70 % растяжения), длительную стабильность электрических характеристик при циклических нагрузках, низкий импеданс (1,00 ± 0,05 кОм·см), высокие значения емкости накопления фарадеевского заряда и емкости инъецируемого заряда (23,54 мКл·см–2 и 0,94 мКл·см–2 соответственно). Функциональная эффективность нейронных имплантов на основе УНТ была также доказана с помощью испытаний in vivo на лабораторных животных, которые продемонстрировали их применимость для мониторинга и стимуляции активности нейронов в спинном мозге млекопитающих. Хотя высокий уровень биосовместимости (жизнеспособности клеток в анализе МТТ) был показан, мы предполагаем, что в будущем необходимы долгосрочные исследования биосовместимости для тестирования ПДМС-УНТ композитных имплантов в хронических экспериментах, которые будут включать дополнительную работу по оптимизации конкретных областей имплантации, хирургических подходов и методов биоинтеграции. Представленный метод изготовления нейронных имплантатов на основе УНТ прост, дешев и основан на традиционных технологиях изготовления, что делает его перспективным для массового производства имплантируемой электроники.

Список опубликованных работ по 4 этапу проекта

По результатам работы в 2022 г. лабораторией подготовлено 23 статьи, опубликовано 19 статей в рецензируемых изданиях общим IF=63,75, из которых 15 в WOS/Scopus, 4 РИНЦ, 9 статей в журналах Q1. 2 статьи находятся на рецензировании, 2 статьи на этапе подачи в журналы.

Статьи в рецензируемых журналах:
1. V. Deriabin, S.O. Kirichenko, A.V. Lopachev , Y. Sysoev, P. Musienko, R. Islamova. Ferrocenyl-containing silicone nanocomposites as materials for neuronal interfaces. Composites Part B: Engineering. Volume 236, 1 May 2022, 109838. doi.org/10.1016/j.compositesb.2022.109838 (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=11.322). Quartile: Q1
2. Merkulyeva N, Lyakhovetskii V, Gorskii O, Musienko P. Differences in backward and forward treadmill locomotion in decerebrated cats. J Exp Biol. 2022 Apr 19:jeb.244210. doi: 10.1242/jeb.244210 (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=3.308). Quartile: Q1
3. Efimova EV, Kuvarzin SR, Mor MS, Katolikova NV, Shemiakova TS, Razenkova V, Ptukha M, Kozlova AA, Murtazina RZ, Smirnova D, Veshchitskii AA, Merkulyeva NS, Volnova AB, Musienko PE, Korzhevskii DE, Budygin EA, Gainetdinov RR. Trace Amine-Associated Receptor 2 Is Expressed in the Limbic Brain Areas and Is Involved in Dopamine Regulation and Adult Neurogenesis. Front Behav Neurosci. 2022 Apr 1;16:847410. doi: 10.3389/fnbeh.2022.847410. eCollection 2022. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=3.558). Quartile: Q1
4. Musienko PE, Lyalka VF, Gorskii OV, Zelenin PV, Deliagina TG. Activity of spinal interneurons during forward and backward locomotion. J Neurosci. 2022; 42(17):3570-3586. doi: 10.1523/JNEUROSCI.1884-21.2022. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=6.167). Quartile: Q1
5. Shkorbatova, V. Lyakhovetski, A. Veshchitskii, E. Bazhenova, N. Pavlova, P. Musienko, N.Merkulyeva. Postnatal growth of the spinal segments in cat: their lengths and positions in relation to vertebrae. Anatomical Records. 2021. DOI: 10.1002/ar.24945 (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=2.227). Quartile: Q2
6. M.N. Barshutina, S.O. Kirichenko, V.A. Wodolajsky, A.V. Lopachev, S.N. Barshutin, O.V. Gorsky, K.V. Deriabin, A.A. Sufianov, D.V. Bulgin, R.M. Islamova, A.G. Tkachev, P.E. Musienko. PDMS-CNT composite for soft bioelectronic neuronal implants. Composites Part B: Engineering. Volume 247, Desember 2022, 110286. https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2022.110286. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=11.322). Quartile: Q1
7. Dmitry V. Amakhin, Elena B. Soboleva, Tatiana Yu Postnikova, Natalia L. Tumanova, Nadezhda M. Dubrovskaya, Daria S. Kalinina, Dmitrii S. Vasilev1 and Aleksey V. Zaitsev Maternal Hypoxia Increases the Excitability of Neurons in Entorhinal Cortex and Dorsal Hippocampus of Offspring Rats; Front. Neurosci., 2022 Sec. Neurodegeneration. https://doi.org/10.3389/fnins.2022.867120. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=4.501). Quartile:Q1
8. Sysoev, Y.I.; Prikhodko, V.A.; Kan, A.V.; Titovich, I.A.; Karev, V.E.; Okovityi, S.V. Changes in Brain Electrical Activity after Transient Middle Cerebral Artery Occlusion in Rats. Neurol. Int. 2022, 14, 547-560. https://doi.org/10.3390/neurolint14030044. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=1.224). Quartile:Q3
9. Sysoev, Y.I., Shits, D.D., Puchik, M.M. et al. Use of Naïve Bayes Classifier to Assess the Effects of Antipsychotic Agents on Brain Electrical Activity Parameters in Rats. J Evol Biochem Phys 58, 1130–1141 (2022). https://doi.org/10.1134/S0022093022040160 . (WoS, РИНЦ, IF=1.621). Quartile:Q4
10. Merkulyeva, N.; Lyakhovetskii, V.; Gorskii, O.; Musienko, P. Treadmill Stepping after Epidural Stimulation Cessation in Decerebrated Cats. Muscles 2022,1, 102-110. https://doi.org/10.3390/ musclesl020011 (WoS, РИНЦ, IF=1,142)
11. Sysoev, Y.I., Prikhodko, V.A., Idiyatullin, R.D. et al. A Method for Chronic Registration of Brain Cortical Electrical Activity in Rats. J Evol Biochem Phys 58, 292–301 (2022). https://doi.org/10.1134/S0022093022010252 (WoS, РИНЦ, IF=1.621). Quartile:Q4
12. Prikhodko, V.A.; Sysoev, Y.I.; Gerasimova, E.V.; Okovityi, S.V. Novel Chromone-Containing Allylmorpholines Induce Anxiolytic-like and Sedative Effects in Adult Zebrafish. Biomedicines 2022, 10, 2783. https://doi.org/10.3390/biomedicines10112783 (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=4,757) Quartile: Q1
13. Sysoev Yu.I., Prikhodko V.A., Titovich I.A., Karev V.E., Okovityy S.V. Changes in somatosensory evoked potentials in rats following transient cerebral ischemia. Acta biomedica scientifica. 2022; 7(4): 190-200. doi: 10.29413/ABS.2022-7.4.22 (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=0,352) Quartile: Q4
14. А.А. Вещицкий, В.А. Ляховецкий, О.В. Горский, П.Е. Мусиенко, Н.С. Меркульева. Что может рассказать двунаправленная ходьба о центральных генераторах паттерна? Журнал высшей нервной деятельности им. И.П. Павлова. 2022. Т. 72. №2. С. 259-273. https://doi.org/10.31857/S0044467722020113 (WoS, РИНЦ, IF=0,569).
15. Ю. И. Сысоев, Д. Д. Шиц, М.М. Пучик, В.А. Приходько, Р.Д. Идиятуллин, А.А. Котельникова, С. В. Оковитый. Применение наивного байесовского классификатора для оценки влияния антипсихотических средств на параметры биоэлектрической активности головного мозга у крыс. Российский физиологический журнал им. И.М.Сеченова. 2022.Т.108. №7 С.874-889. http://dx.doi.org/10.31857/S0869813922070093 (WoS, РИНЦ, IF=0,513).
16. Sysoev Yu.I., Prikhodko V.A., Titovich I.A., Karev V.E., Okovityy S.V. Changes in somatosensory evoked potentials in rats following transient cerebral ischemia. Acta biomedica scientifica. 2022; 7(4): 190-200. doi: 10.29413/ABS.2022-7.4.22 (РИНЦ, IF=0,352) Quartile: Q4
17. Mikhail I. Bogachev, Asya I. Lyanova, Aleksandr M. Sinitca, Svetlana A. Pyko, Nikita S. Pyko, Alexander V. Kuzmenko, Sergey A. Romanov, Olga I. Brikova, Margarita Tsygankova, Dmitry Y. Ivkin, Sergey V. Okovityi, Veronika A. Prikhodko, Dmitrii I. Kaplun, Yuri I. Sysoev, Airat R. Kayumov. Understanding the complex interplay of persistentand antipersistent regimesmin animal movement trajectories as a prominent characteristic of their behavioral pattern profiles: Towards an automated and robust model based quantification of anxiety test data. Biomedical Signal Processing and Control. 2022. In press. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=5,906) Quartile: Q1
18. Сысоев Ю.И., Приходько В.А., Идиятуллин Р.Д., Черняков Р.Т., Карев В.Е., Оковитый С.В. Метод регистрации биоэлектрической активности коры головного мозга у крыс в условиях хронического эксперимента. Российский физиологический журнал им. И.М. Сеченова. 2022. Т. 108. № 2. С. 279-290. https://doi.org/10.31857/S0869813922020091 (WoS,РИНЦ, IF=0,513).
19. V. Lyakhovetskii, P. Shkorbatova, O. Gorskii, P.Musienko. Forward stepping evoked by transvertebral stimulation in the decerebrate cat. Neuromodulation: Technology at the Neural Interface. In press. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=4,722) Quartile: Q1

Статьи на стадии рецензирования и подачи в журналах:
1. Veronika A. Prikhodko, Vadim E. Karev, Yuri I. Sysoev, Dmitry Yu. Ivkin, Sergey V. Okovityi. A Simple Algorithm for Semiquantitative Analysis of Scored Histology Data in the R Environment, on the Example of Murine Non-Alcoholic Steatohepatitis Pharmacotherapy. Livers Livers | An Open Access Journal from MDPI. На рецензировании. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=5,906) Quartile: Q1
2. Popov A., Lyakhovetskii V., Gorskii O., Kalinina D., Pavlova N., Musienko P. Effect of hindlimb unloading on hamstring muscle during treadmill locomotion and swimming in rats. Eхperimental Neurology. На рецензировании. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=4,483) Quartile: Q1
3. D Kalinina, V Lyakhovetskii, O Gorskii, E Bazhenova, Y Sysoev, R.R. Gainetdinov, P Musienko. Alteration of postural reactions in rats with different levels of dopamine depletion. J Neurosci. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=6.167). Quartile: Q1
4. Y.I. Sysoev, P.Y. Shkorbatova, V.A. Prikhodko, D. Kalinina, S.V. Okovityi, N. Alenina, R.R. Gainetdinov, P.E. Musienko. The tryptophan hydroxylase 2 deficient rats show less recovery of sensorimotor abilities after spinal cord injury. Готовится к подаче. Front Behav Neurosci. (Scopus, WoS, РИНЦ, IF=3.558). Quartile: Q1

Список использованной литературы:
[1] Borton D, Micera S, Mill ́an J del R, Courtine G. Personalized neuroprosthetics. Sci Transl Med 2013;5. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.3005968.
[2] Capogrosso M, Wagner FB, Gandar J, Moraud EM, Wenger N, Milekovic T, Shkorbatova P, Pavlova N, Musienko P, Bezard E, Bloch J, Courtine G. Configuration of electrical spinal cord stimulation through real-time processing of gait kinematics. Nat Protoc 2018;13:2031–61. https://doi.org/10.1038/s41596-018-0030-9.
[3] Gill ML, Grahn PJ, Calvert JS, Linde MB, Lavrov IA, Strommen JA, Beck LA, Sayenko DG, Van Straaten MG, Drubach DI, Veith DD, Thoreson AR, Lopez C, Gerasimenko YP, Edgerton VR, Lee KH, Zhao KD. Neuromodulation of lumbosacral spinal networks enables independent stepping after complete paraplegia. Nat Med 2018;24:1677–82. https://doi.org/10.1038/s41591-018-0175-7.
[4] Fern ́andez E, Pelayo F, Romero S, Bongard M, Marin C, Alfaro A, Merabet L. Development of a cortical visual neuroprosthesis for the blind: the relevance of neuroplasticity. J Neural Eng 2005;2:R1–12. https://doi.org/10.1088/1741-2560/2/4/R01.
[5] Clark GM. The multi-channel cochlear implant: multi-disciplinary development of electrical stimulation of the cochlea and the resulting clinical benefit. Hear Res 2015;322:4–13. https://doi.org/10.1016/j.heares.2014.08.002.
[6] van den Brand R, Heutschi J, Barraud Q, DiGiovanna J, Bartholdi K, Huerlimann M, Friedli L, Vollenweider I, Moraud EM, Duis S, Dominici N, Micera S, Musienko P, Courtine G. Restoring voluntary control of locomotion after paralyzing spinal cord injury. Science 2012;336:1182–5. https://doi.org/10.1126/science.1217416.
[7] Roche JP, Hansen MR. On the horizon. Otolaryngol Clin North Am 2015;48:1097–116. https://doi.org/10.1016/j.otc.2015.07.009.
[8] Weitz AC, Nanduri D, Behrend MR, Gonzalez-Calle A, Greenberg RJ, Humayun MS, Weitz AC, Nanduri D, Behrend MR, Gonzalez-Calle A, Greenberg RJ, Humayun MS, Chow RH, Weiland JD. Improving the spatial resolution of epiretinal implants by increasing stimulus pulse duration. Sci Transl Med 2015;7. https://doi.org/10.1126/scitranslmed.aac4877.
[9] Rowald A, Komi S, Demesmaeker R, Baaklini E, Hernandez-Charpak SD, Paoles E, Paoles E, Montanaro H, Cassara A, Becce F, Lloyd B, Newton T, Ravier J, Kinany N, D’Ercole M, Paley A, Hankov N, Varescon C, McCracken L, Vat M, Caban M, Watrin A, Jacquet C, Bole-Feysot L, Harte C, Lorach H, Galvez A, Tschopp M, Herrmann N, Wacker M, Geernaert L, Fodor I, Radevich V, Van Den Keybus K, Eberle G, Pralong E, Roulet M, Ledoux JB, Fornari E, Mandija S, Mattera L, Martuzzi R, Nazarian B, Benkler S, Callegari S, Greiner N, Fuhrer B, Froeling M, Buse N, Denison T, Buschman R, Wende C, Ganty D, Bakker J, Delattre V, Lambert H, Minassian K, van den Berg CAT, Kavounoudias A, Micera S, Van De Ville D, Barraud Q, Kurt E, Kuster N, Neufeld E, Capogrosso M, Asboth L, Wagner FB, Bloch J, Courtine G. Activity-dependent spinal cord neuromodulation rapidly restores trunk and leg motor functions after complete paralysis. Nat Med 2022;28:260–71. https://doi.org/10.1038/s41591-021-01663-5.
[10] Ghaffari M, Moztarzadeh S, Rahmanian F, Yazdanpanah A, Ramedani A, Mills DK, Mozafari M. Nanobiomaterials for bionic eye. Eng. Nanobiomaterials. Elsevier; 2016. p. 257–85. https://doi.org/10.1016/B978-0-323-41532-3.00008-7.
[11] Basak S. Redesigning the modern applied medical sciences and engineering with shape memory polymers. Adv Compos Hybrid Mater 2021;4:223–34. https://doi.org/10.1007/s42114-021-00216-1.
[12] Lee D, Lee H, Jeong Y, Ahn Y, Nam G, Lee Y. Highly sensitive, transparent, and durable pressure sensors based on sea-urchin shaped metal nanoparticles. Adv Mater 2016;28:9364–9. https://doi.org/10.1002/adma.201603526.
[13] Yang Z, Wang D-Y, Pang Y, Li Y-X, Wang Q, Zhang T-Y, Wang JB, Liu X, Yang YY, Jian JM, Jian MQ, Zhang YY, Yang Y, Ren TL. Simultaneously detecting subtle and intensive human motions based on a silver nanoparticles bridged graphene strain sensor. ACS Appl Mater Interfaces 2018;10:3948–54. https://doi.org/10.1021/acsami.7b16284.
[14] Liu X, Liu D, Lee J, Zheng Q, Du X, Zhang X, Xu H, Wang Z, Wu Y, Shen X, Cui J, Mai YW, Kim JK. Spider-web-inspired stretchable graphene woven fabric for highly sensitive, transparent, wearable strain sensors. ACS Appl Mater Interfaces 2019;11:2282–94. https://doi.org/10.1021/acsami.8b18312.
[15] Pang Y, Tian H, Tao L, Li Y, Wang X, Deng N, Yang Y, Ren TL. Flexible, highly sensitive, and wearable pressure and strain sensors with graphene porous network structure. ACS Appl Mater Interfaces 2016;8:26458–62. https://doi.org/10.1021/acsami.6b08172.
[16] Liu H, Gao J, Huang W, Dai K, Zheng G, Liu C, Shen C, Yan X, Guo J, Guo Z. Electrically conductive strain sensing polyurethane nanocomposites with synergistic carbon nanotubes and graphene bifillers. Nanoscale 2016;8:12977–89. https://doi.org/10.1039/C6NR02216B.
[17] Zhou J, Yu H, Xu X, Han F, Lubineau G. Ultrasensitive, stretchable strain sensors based on fragmented carbon nanotube papers. ACS Appl Mater Interfaces 2017;9:4835–42. https://doi.org/10.1021/acsami.6b15195.
[18] Qin B, Li B, Zhang J, Xie X, Li W. Highly sensitive strain sensor based on stretchable sandwich-type composite of carbon nanotube and poly (styrene–butadiene–styrene). Sens Actuators Phys 2020;315:112357. https://doi. org/10.1016/j.sna.2020.112357.
[19] Deriabin KV, Kirichenko SO, Lopachev AV, Sysoev Y, Musienko PE, Islamova RM. Ferrocenyl-containing silicone nanocomposites as materials for neuronal interfaces. Compos B Eng 2022;236:109838. https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2022.109838.
[20] Minev IR, Musienko P, Hirsch A, Barraud Q, Wenger N, Moraud EM, Gandar J, Capogrosso M, Milekovic T, Asboth L, Torres RF, Vachicouras N, Liu Q, Pavlova N, Duis S, Larmagnac A, V ̈or ̈os J, Micera S, Suo Z, Courtine G, Lacour SP. Electronic dura mater for long-term multimodal neural interfaces. Science 2015;347:159–63. https://doi.org/10.1126/science.1260318.
[21] Afanasenkau D, Kalinina D, Lyakhovetskii V, Tondera C, Gorsky O, Moosavi S, Pavlova N, Merkulyeva N, Kalueff A, Minev I, Musienko P. Rapid prototyping of soft bioelectronic implants for use as neuromuscular interfaces. Nat Biomed Eng 2020;4:1010–22. https://doi.org/10.1038/s41551-020-00615-7.
[22] Chang X, Chen L, Chen J, Zhu Y, Guo Z. Advances in transparent and stretchable strain sensors. Adv Compos Hybrid Mater 2021;4:435–50. https://doi.org/10.1007/s42114-021-00292-3.
[23] Mozafari M. Synthesis and characterisation of poly(lactide-co-glycolide) nanospheres using vitamin E emulsifier prepared through one-step oil-in-water emulsion and solvent evaporation techniques. IET Nanobiotechnol 2014;8:257–62. https://doi.org/10.1049/iet-nbt.2013.0053.
[24] David-Pur M, Bareket-Keren L, Beit-Yaakov G, Raz-Prag D, Hanein Y. All-carbon- nanotube flexible multi-electrode array for neuronal recording and stimulation. Biomed Microdevices 2014;16:43–53. https://doi.org/10.1007/s10544-013-9804-6.
[25] Luo X, Weaver CL, Zhou DD, Greenberg R, Cui XT. Highly stable carbon nanotube doped poly(3,4-ethylenedioxythiophene) for chronic neural stimulation. Biomaterials 2011;32:5551–7. https://doi.org/10.1016/j.biomaterials.2011.04.051.
[26] McKnight TE, Melechko AV, Fletcher BL, Jones SW, Hensley DK, Peckys DB, Griffin GD, Simpson ML, Ericson MN. Resident neuroelectrochemical interfacing using carbon nanofiber arrays. J Phys Chem B 2006;110:15317–27. https://doi.org/10.1021/jp056467j.
[27] Shoval A, Adams C, David-Pur M, Shein M, Hanein Y, Sernagor E. Carbon nanotube electrodes for effective interfacing with retinal tissue. Front Neuroeng 2009;2:4. https://doi.org/10.3389/neuro.16.004.2009.
[28] Wang K, Loftus D, Leng T, Harris JS, Fishman H. Carbon nanotubes as microelectrodes for a retinal prosthesis. Investig Ophthalmol Vis Sci 2003;44:5054.
[29] Yu Z, McKnight TE, Ericson MN, Melechko AV, Simpson ML, Morrison B. Vertically aligned carbon nanofiber arrays record electrophysiological signals from hippocampal slices. Nano Lett 2007;7:2188–95. https://doi.org/10.1021/nl070291a.
[30] Wang M, Zhang K, Dai X-X, Li Y, Guo J, Liu H, Li GH, Tan YJ, Zeng JB, Guo Z. Enhanced electrical conductivity and piezoresistive sensing in multi-wall carbon nanotubes/polydimethylsiloxane nanocomposites via the construction of a self-segregated structure. Nanoscale 2017;9:11017–26. https://doi.org/10.1039/C7NR02322G.
[31] Cai J-H, Li J, Chen X-D, Wang M. Multifunctional polydimethylsiloxane foam with multi-walled carbon nanotube and thermo-expandable microsphere for temperature sensing, microwave shielding and piezoresistive sensor. Chem Eng J 2020;393:124805. https://doi.org/10.1016/j.cej.2020.124805.
[32] Tan Y-J, Li J, Cai J-H, Tang X-H, Liu J-H, Hu Z, Wang M. Comparative study on solid and hollow glass microspheres for enhanced electromagnetic interference shielding in polydimethylsiloxane/multi-walled carbon nanotube composites. Compos B Eng 2019;177:107378. https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2019.107378.
[33] Wang Y, Gao Y-N, Yue T-N, Chen X-D, Wang M. Achieving high-performance andtunable microwave shielding in multi-walled carbon nanot ubes/polydimethylsiloxane composites containing liquid metals. Appl Surf Sci 2021;563:150255. https://doi.org/10.1016/j.apsusc.2021.150255.
[34] Scaffaro R, Maio A, Agnello S, Glisenti A. Plasma functionalization of multiwalled carbon nanotubes and their use in the preparation of nylon 6-based nanohybrids: plasma modified CNTs in Ny6 composites. Plasma Process Polym 2012;9:503–12. https://doi.org/10.1002/ppap.201100140.
[35] Barshutina MN, Kirichenko SO, Wodolajski VA, Musienko PE. Mechanisms of electrical conductivity in CNT/silicone composites designed for neural interfacing. Mater Lett 2019;236:183–6. https://doi.org/10.1016/j.matlet.2018.10.090.
[36] Wickham A, Vagin M, Khalaf H, Bertazzo S, Hodder P, Dånmark S, Bengtsson T, Altimiras J, Aili D. Electroactive biomimetic collagen-silver nanowire composite scaffolds. Nanoscale 2016;8:14146–55. https://doi.org/10.1039/C6NR02027E.
[37] Stvolinsky SL, Antonova NA, Kulikova OI, Lopachev AV, Abaimov DA, Al-Baidani I, Lopacheva OM, Fedorova TN, Kaplun AP, Sorokoumova GM. Lipoilcarnosine: synthesis, study of physico-chemical and antioxidant properties, biological activity. Biomed Khim 2018;64:268–75. https://doi.org/10.18097/PBMC20186403268.
[38] Shik ML, Severin FV, Orlovskii GN. Control of walking and running by means of electrical stimulation of the mid-brain. Biophysics 1966;11:756–65.
[39] Gerasimenko Y, Musienko P, Bogacheva I, Moshonkina T, Savochin A, Lavrov I, Roy RR, Edgerton VR. Propriospinal bypass of the serotonergic system that can facilitate stepping. J Neurosci 2009;29:5681–9. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.6058-08.2009.
[40] Musienko P, Courtine G, Tibbs JE, Kilimnik V, Savochin A, Garfinkel A, Roy RR, Edgerton VR, Gerasimenko Y. Somatosensory control of balance during locomotion in decerebrated cat. J Neurophysiol 2012;107:2072–82. https://doi.org/10.1152/jn.00730.2011.
[41] Musienko PE, Deliagina TG, Gerasimenko YP, Orlovsky GN, Zelenin PV. Limb and trunk mechanisms for balance control during locomotion in quadrupeds. J Neurosci 2014;34:5704–16. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.4663-13.2014.
[42] Shkorbatova PY, Lyakhovetskii VA, Merkulyeva NS, Veshchitskii AA, Bazhenova EY, Laurens J, Pavlova NV, Musienko PE. Prediction algorithm of the cat spinal segments lengths and positions in relation to the vertebrae. Anat Rec 2019;302:1628–37. https://doi.org/10.1002/ar.24054.
[43] Merkulyeva N, Veshchitskii A, Makarov F, Gerasimenko Y, Musienko P. Distribution of 28 kDa calbindin-immunopositive neurons in the cat spinal cord. Front Neuroanat 2016;9. https://doi.org/10.3389/fnana.2015.00166.
[44] Merkulyeva N, Veshchitskii A, Gorsky O, Pavlova N, Zelenin PV, Gerasimenko Y, Deliagina TG, Musienko P. Distribution of spinal neuronal networks controlling forward and backward locomotion. J Neurosci 2018;38:4695–707. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2951-17.2018.
[45] Merkulyeva N, Lyakhovetskii V, Veshchitskii A, Gorskii O, Musienko P. Rostrocaudal distribution of the C-Fos-Immunopositive spinal network defined by muscle activity during locomotion. Brain Sci 2021;11:69. https://doi.org/10.3390/brainsci11010069.

Литература к дополнительным материалам:
[1] Stvolinsky SL, Antonova NA, Kulikova OI, Lopachev AV, Abaimov DA, Al-Baidani I, et al. Lipoilcarnosine: synthesis, study of physico-chemical and antioxidant properties, biological activity. Biomeditsinskaya Khimiya 2018; 64:268–75. https://doi.org/10.18097/PBMC20186403268.
[2] Deriabin KV, Kirichenko SO, Lopachev AV, Sysoev Y, Musienko PE, Islamova RM. Ferrocenyl-containing silicone nanocomposites as materials for neuronal interfaces. Compos Part B Eng 2022; 236:109838. https://doi.org/10.1016/j.compositesb.2022.109838