La nanoélectronique pour l'interfaçage neuronal : des nanofils de silicium à des dispositifs de carbone

Interfacing neurons with nanoelectronics : from silicon nanowires to carbon devices

• Auteur / Autrice : Farida Veliev
• Direction : Vincent Bouchiat, Cécile Delacour
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Matériaux, mécanique, génie civil, électrochimie
• Date : Soutenance le 28/01/2016
• Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes (ComUE)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Ingénierie - matériaux mécanique énergétique environnement procédés production (Grenoble ; 2008-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut Néel (Grenoble)
• Jury : Président / Présidente : Marc Block
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Vincent Bouchiat, Cécile Delacour, Claire Wyart
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Sven Ingebrandt, Andreas Offenhäusser

Mots clés

Mots clés contrôlés

Nanofils

Nanotubes

Graphène

Transistors à effet de champ

Biocapteurs

Mots clés libres

Transistor à effet de champ

Biocapteurs

Graphène

Composites diamant nanotubes de carbone

Nanofils de silicium

Monitoring neuronal

Field effect transistor

Biosensors

Graphene

Diamond carbon nanotubes composites

Silicon nanowires

Neuronal monitoring

Résumé

Dans la lignée des progrès technologiques récents en électronique, ces dernières décennies ont vu l’émergence d’une variété de systèmes permettant l’interface bioélectronique, allant de la mesure de l’activité électrique émise par l’ensemble du cerveau jusqu’à la mesure du signal émis par un neurone unique. Bien que des interfaces électroniques avec les neurones ont montré leur utilité pour des applications cliniques et sont communément utilisés par les neurosciences fondamentales, leurs performances sont encore très limitées, notamment en raison de l’incompatibilité relative entre les systèmes à l’état solide et le vivant. Dans ce travail de thèse, nous avons étudié des techniques et des matériaux nouveaux permettant une approche alternative et qui pourraient améliorer le suivi de l’activité de réseaux de neurones cultivés in situ et à terme la performance des neuroprothèses in vivo. Dans ce travail, des réseaux de nanofils de silicium et des microélectrodes en diamant sont élaborés pour respectivement améliorer la résolution spatiale et la stabilité des électrodes dans un environnement biologique. Un point important de cette thèse est également l’évaluation des performances de transistors à effet de champ en graphène pour la bio électronique. En raison des performances remarquables et combinées sur les aspects électrique, mécanique et chimique du graphène, ce matériau apparaît comme un candidat très prometteur pour la réalisation d’une électronique permettant une interface stable et sensible avec un réseau de neurones. Nous montrons dans ce travail l’affinité exceptionnelle des neurones avec une surface de graphène brut et la réalisation d’une électronique de détection rapide et sensible à base de transistor en graphène.

In line with the technological progress of last decades a variety of adapted bioelectrical interfaces was developed to record electrical activity from the nervous system reaching from whole brain activity to single neuron signaling. Although neural interfaces have reached clinical utility and are commonly used in fundamental neuroscience, their performance is still limited. In this work we investigated alternative materials and techniques, which could improve the monitoring of neuronal activity of cultured networks, and the long-term performance of prospective neuroprosthetics. While silicon nanowire transistor arrays and diamond based microelectrodes are proposed for improving the spatial resolution and the electrode stability in biological environment respectively, the main focus of this thesis is set on the evaluation of graphene based field effect transistor arrays for bioelectronics. Due to its outstanding electrical, mechanical and chemical properties graphene appears as a promising candidate for the realization of chemically stable flexible electronics required for long-term neural interfacing. Here we demonstrate the outstanding neural affinity of pristine graphene and the realization of highly sensitive fast graphene transistors for neural interfaces.