Titre original :

Établissement d'une boucle de communication bidirectionnelle entre des neurones vivants et des neurones artificiels analogiques pour la conception de neurobiohybrides de nouvelle génération

Titre traduit :

Establishment of a bidirectional communication loop between living neurons and analog artificial neurons for the design of next-generation neurobiohybrids

Mots-clés en français :
  • Neurobiohybride
  • Neurone artificiel analogique

  • Neuroprothèses
  • Interfaces neuronales directes
  • Électrophysiologie
  • BioMEMS
  • Réseaux neuronaux (physiologie)
  • Neurostimulation
  • Rétroaction (électronique)
Mots-clés en anglais :
  • Bio-MEMS
  • Electrophysiology
  • Neurobiohybrid
  • Artificial neuron

  • Langue : Français
  • Discipline : Electronique, microélectronique, nanoélectronique et micro-ondes
  • Identifiant : 2023ULILN056
  • Type de thèse : Doctorat
  • Date de soutenance : 13/12/2023

Résumé en langue originale

Les neurobiohybrides sont des systèmes composés d'un élément artificiel, d'une composante vivante et de l'interface qui les relie. Ces puissants outils permettent de connecter de manière fonctionnelle des éléments électroniques et des structures neuronales in vitro comme in vivo. De nombreux systèmes neurobiohybrides, plus communément appelés neuroprothèses, sont utilisés en médecine pour améliorer la qualité de vie de patients atteints de handicaps (surdité, déficits visuels, paralysie) en leur permettant de recouvrer partiellement les fonctions physiologiques perdues. Les neuroprothèses actuelles sont unidirectionnelles (elles stimulent OU enregistrent l'activité des neurones ciblés) et sont particulièrement énergivores. Intégrer une boucle de rétroaction de sorte que ces systèmes communiquent en temps réel de manière bidirectionnelle avec le tissu nerveux améliorerait leur efficacité tout en élargissant leur potentiel thérapeutique à d'autres conditions pathologiques. La principale difficulté à lever pour permettre l'établissement d'une telle boucle consiste à trouver un système de traitement de signal autonome et suffisamment miniaturisé. En 2017, le groupe Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes (CSAM) de l'Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologies (IEMN) de Lille a publié un neurone artificiel ultra-efficace en termes de consommation énergétique qui pourrait répondre à ces besoins. Ce neurone émet des potentiels d'action biomimétiques en termes de forme, d'amplitude et de fréquence des signaux émis, et fonctionne de manière entièrement analogique. Dans un précédent doctorat, il a été démontré que ces potentiels d'action biomimétiques permettent bien de stimuler l'activité électrique de neurones vivants. Les travaux présentés ici font suite à cette démonstration et visent à établir une boucle de communication bidirectionnelle complète entre des neurones vivants et ces neurones artificiels. Dans cet objectif, trois axes principaux de travail ont été définis : 1- Optimiser le design et la technologie d'une interface neurobiohybride ; 2- Sélectionner et caractériser de manière morphologique et fonctionnelle des modèles cellulaires vivants maintenus in vitro ; 3- Etablir une première boucle de communication bidirectionnelle entre ces neurones vivants et les neurones artificiels par le biais de l'interface neurobiohybride. Ce manuscrit présente les étapes de fabrication et d'optimisation de l'interface dont la surface a été travaillée pour optimiser les conditions d'enregistrement en milieu électrolytique, notamment par l'ajout d'une couche de passivation isolant les lignes d'accès et un développement de méthodes afin d'optimiser le positionnement des cellules sur les électrodes. Les cellules électriquement actives choisies pour cette démonstration (cellules endocrines hypophysaires murines GH4C1 (lignée établie) et neurones glutamatergiques humains dérivés de cellules souches pluripotentes induites) ont été caractérisées par patch-clamp, imagerie par fluorescence et imagerie calcique. Les premiers enregistrements de l'activité électrique de cellules GH4C1 cultivées dans une interface neurobiohybride ont été réalisés sur un banc d'enregistrement électronique conçu et optimisé au sein du laboratoire pour une détection de signaux de très faible amplitude. Ces travaux sont accompagnés par le développement d'un modèle électrique implémenté sous le logiciel LTSPICE intégrant le signal électrique émis par des cellules GH4C1 et enregistré via l'interface neurobiohybride. Ce faisant, il est possible d'établir une boucle de communication bidirectionnelle entre des neurones vivants et artificiels. En conclusion, ce travail permet d'ouvrir la voie vers une nouvelle génération de neuroprothèses bidirectionnelles.

Résumé traduit

Neurobiohybrids are systems composed of an artificial element, a living component and their interface. These powerful tools enable the functional connection of electronic elements and neuronal structures both in vitro and in vivo. Many neurobiohybrid systems, more commonly known as neuroprostheses, are used in medicine to improve the quality of life of patients with disabilities (deafness, visual impairment, paralysis) by enabling them to recover, at least partly, lost physiological functions. Current neuroprostheses are unidirectional (they stimulate OR record the activity of targeted neurons) and are particularly energy-intensive. Integrating a feedback loop into these systems so that they could communicate bidirectionally in real time with nerve tissues would improve their efficiency and effectiveness, while broadening the range of their therapeutic potential. The main difficulty to overcome for enabling such a loop is to find an autonomous and sufficiently miniaturized signal processing system. In 2017, the Circuits Systèmes Applications des Micro-ondes (CSAM) group at Lille's Institute of Electronics, Microelectronics and Nanotechnologies (IEMN) published an ultra-efficient artificial neuron in terms of energy consumption that could meet these needs. This neuron generates biomimetic action potentials of similar shape, amplitude and frequency compared to living neurons, and is entirely analog. In a previous PhD work, it was shown that such biomimetic action potentials can trigger electric activity in living neurons. Following this demonstration, the present work aims to establish the proof-of-concept of the complete bidirectional communication loop between living neurons and these artificial neurons. To reach this goal, three main objectives were set: 1- Optimize the design and technology of a neurobiohybrid interface; 2- Select living cells for in vitro use and characterize them both morphologically and functionally; 3- Establish a first bidirectional communication loop between these living neurons and artificial neurons through the neurobiohybrid interface. This manuscript presents the manufacturing and optimization steps of the interface, whose surface has been enhanced to optimize recording conditions in an electrolytic environment, notably by adding a passivation layer to isolate the access lines and by developing methods to optimize cell position on the electrodes. The electrically active cells chosen for this demonstration (murine pituitary endocrine GH4C1 cells, an established cell line, and human glutamatergic neurons derived from induced pluripotent stem cells) were characterized by patch-clamp, fluorescence imaging and calcium imaging. The first recordings of the electrical activity of GH4C1 cells grown in a neurobiohybrid interface were carried out on an electronic recording bench designed and optimized in-house for detecting very low amplitude signals. This work also led to the development of an electrical model implemented in LTSPICE software, integrating electrical signals emitted by GH4C1 cells as recorded through the neurobiohybrid interface. This enabled the establishment of a bidirectional communication loop between living and artificial neurons. To conclude, this work opens the way to a new generation of bidirectional neuroprostheses.

  • Directeur(s) de thèse : Hoel, Virginie - Vanbesien-Mailliot, Christel
  • Président de jury : Baudoin, Michaël
  • Membre(s) de jury : Vlandas, Alexis - Veinante, Pierre - Perry, Guillaume - Delacour, Cécile - Mariot, Pascal
  • Rapporteur(s) : Sarry, Frédéric - Raoux, Matthieu
  • Laboratoire : Institut d'Electronique, de Microélectronique et de Nanotechnologie
  • École doctorale : École doctorale Sciences de l’ingénierie et des systèmes (Lille ; 2021-....)

AUTEUR

  • Schoonjans, Nathan
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