Una nueva interfaz neuronal flexible para “hablar y escuchar” al cerebro

_{Imagen: Dispositivo flexible que integra en la punta las matrices de microelectrodos y transistores de grafeno para aplicación neuronal. Natalia Bermejo (IMB-CNM).}

Las interfaces neuronales son dispositivos que, al ponerse en contacto con el cerebro, son capaces de detectar o modular la actividad neuronal. Hoy en día, ya se utilizan para tratar varias patologías relacionadas con el sistema nervioso. Sin embargo, existen algunas limitaciones que pueden reducir su eficacia. Un ejemplo es la unidireccionalidad. La mayoría de las interfaces actuales permiten estimular, pero no detectar o decodificar de forma precisa la actividad cerebral. O, si lo hacen, tienen limitaciones en la detección de ciertas señales, especialmente en la captura de señales de muy baja frecuencia.

Ahora, un estudio liderado por personal investigador del Instituto de Microelectrónica de Barcelona (IMB-CNM-CSIC) y el Instituto Catalán de Nanociencia y Nanotecnología (ICN2), y publicado recientemente en Nature Communications, presenta un dispositivo capaz de superar estas barreras y que ya se ha probado con éxito en modelos de ratón.

El trabajo presenta una interfaz neuronal basada en el grafeno, un nanomaterial flexible y excelente conductor de la electricidad. El dispositivo es el resultado del desafío de integrar dos tecnologías complementarias de grafeno en una sola plataforma. Gracias a ello, puede registrar y decodificar señales nerviosas, interpretar esta información y modular la actividad cerebral de manera simultánea. Esta capacidad bidireccional podría sentar las bases de nuevas terapias para patologías del sistema nervioso, capaces de adaptarse en tiempo real a las necesidades de cada paciente.

Integración de dos elementos clave

Tal y como explica Jose A. Garrido, uno de los autores principales del estudio, "hoy en día, la mayoría de los implantes clínicos utilizados, por ejemplo, en Parkinson o epilepsia, son unidireccionales. Se basan en electrodos que funcionan con parámetros fijos, sin adaptarse a los cambios dinámicos de la actividad cerebral. Esto da lugar a terapias poco específicas y sin capacidad de adaptación".

El nuevo dispositivo aborda este reto combinando dos tecnologías basadas en grafeno. Por un lado, incorpora transistores de grafeno monocapa (gFET) capaces de registrar la actividad cerebral con sensibilidad a frecuencias ultrabajas. Por otro, integra microelectrodos fabricados a partir del óxido de grafeno reducido nanoporoso (rGO), un derivado del grafeno, que permiten modular la actividad las células nerviosas mediante impulsos eléctricos.

El desafío no era solo conceptual, sino también técnico. Aunque en trabajos previos este equipo ya había desarrollado electrodos de grafeno capaces de establecer una comunicación bidireccional con el tejido nervioso, estos dispositivos presentaban problemas de interferencia entre señales, conocidos como “artefactos”. En concreto, los pulsos de modulación podían interferir con el registro de señales del cerebro, ocultando o alterando la actividad real.

Anton Guimerà, otro de los autores principales del estudio e investigador del IMB-CNM, señala que “la integración de ambos elementos, transistores y electrodos, consigue que la comunicación bidireccional sea más sensible y precisa”. Además, añade, “los resultados mostraron que la monitorización de la actividad cerebral, incluso en frecuencias de actividad ultrabaja, no se altera durante la modulación”. Por ello, “decimos que el dispositivo es capaz de escuchar y hablar”.

La fabricación del dispositivo se ha llevado a cabo en las instalaciones de la Sala Blanca de Micro y Nanofabricación del IMB-CNM-CSIC y del ICN2. La validación de las interfaces se ha realizado en el laboratorio de Rob Wykes, en University College London, usando modelos in vivo de ratón. En estos ensayos, la tecnología demostró su potencial para detectar biomarcadores en tiempo real y responder con una modulación ajustada y específica.

Una colaboración consolidada

Este avance no es un resultado aislado, sino uno nuevo dentro de la colaboración consolidada entre el IMB-CNM-CSIC y el ICN2. Los electrodos y los transistores de grafeno, elementos clave del dispositivo, ya habían sido validados en estudios anteriores desarrollados por este equipo. 

Uno de los primeros hitos de esta línea de investigación fue el artículo publicado en Nature Materials en 2018, liderado por el Dr. Anton Guimerà y el Prof. ICREA Jose A. Garrido, que demostró el primer implante basado en grafeno capaz de registrar actividad cerebral a frecuencias extremadamente bajas. A este trabajo se suma un estudio más reciente publicado en Nature Nanotechnology, centrado en la tecnología de grafeno nanoporoso.

La colaboración entre el IMB-CNM-CSIC y el ICN2 también ha impulsado la transferencia de estas tecnologías hacia aplicaciones biomédicas. En este contexto se enmarca INBRAIN Neuroelectronics, spin‑off fundada en 2019 con el apoyo del ICN2, el IMB-CNM e ICREA, y licenciataria de las tecnologías de transistores y electrodos de grafeno desarrolladas en esta línea de investigación. La empresa trabaja en interfaces neuronales basadas en grafeno para uso clínico y ya ha completado el primer ensayo en humanos para evaluar su seguridad y eficacia.

El resto de colaboradores del presente estudio incluyen el consorcio Centro de Investigación Biomédica en Red (CIBER-BBN), la Universidad de Manchester, la University College London y el Bernstein Center for Computational Neuroscience Munich en Alemania.

_{Artículo de referencia:
Prokop, et al. An artefact-resilient wide bandwidth bidirectional graphene neural interface. Nature Communications (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-73790-x.}

A la izquierda: representación gráfica de la punta de la interfaz, donde se pueden distinguir los transistores (activos) y los electrodos (pasivos).

A la derecha: detalle de la oblea, sustrato sobre el que se fabrican los dispositivos, donde se puede ver la producción de doce interfaces con la misma forma que se puede apreciar en la imagen principal.

Fuente: figura 1 de la publicación original en Nature Communications