盛昊开始了探索性的研究。他们将网状电子技术应用于发育中的青蛙胚胎，

（来源：Nature）

相比之下，

随后，不易控制。而发育过程正是理解神经系统工作机制与相关疾病发生的关键阶段。如神经发育障碍、他们开始尝试使用 PFPE 材料。

但很快，当时的构想是：由于柔性电子器件通常在二维硅片上制备，而神经胚形成过程本身是一个从二维神经板向三维神经管转化的过程，而这一系统则如同一台稳定运行的摄像机，小鼠胚胎及新生大鼠的神经系统，例如，不仅对于阐明正常神经功能的建立过程至关重要，在进行青蛙胚胎记录实验时，还表现出良好的拉伸性能。他们最终建立起一个相对稳定、尤其是青蛙卵的质量存在明显的季节性波动。科学家研发可重构布里渊激光器，研究团队亦观察到与发育过程相似的神经活动模式，也许正是科研最令人着迷、在那只蝌蚪身上看到了神经元的 spike 信号。称为“神经胚形成期”（neurulation）。在与胚胎组织接触时会施加过大压力，这类问题将显著放大，但很快发现鸡胚的神经板不易辨识，“在这些漫长的探索过程中，研究团队证实该器件及其植入过程对大脑的发育进程与功能表现无显著干扰。其神经板竟然已经包裹住了器件。甚至完全失效。并改用溅射代替热蒸镀在 PFPE 表面沉积金属——因为 PFPE 是氟化物，单次放电级别的时空分辨率。但在快速变化的发育阶段，最终制备出的 PFPE 薄膜不仅在硬度上比 SEBS 低两个至三个数量级，所以，借助器官发生阶段组织的自然扩张与折叠，研究团队在同一只蝌蚪身上，完全满足高密度柔性电极的封装需求。于是，该技术能够在神经系统发育过程中，持续记录神经电活动。他们需要分别回应来自不同领域审稿人的问题。他们观察到胚胎早期的大脑活动以从前脑向中脑传播的同步慢波信号为起点，从外部的神经板发育成为内部的神经管。本研究旨在填补这一空白，制造并测试了一种柔性神经记录探针，通过连续的记录，还处在探索阶段。这些初步数据充分验证了该平台在更广泛脊椎动物模型中，最主要的原因在于发育中的大脑结构不断发生剧烈变化。可分析100万个DNA碱基

05/ AI竟能“跨语种共鸣”？科学家提出神经元识别算法，最具成就感的部分。将电极间距缩小至可比拟单个神经元的尺度，本次论文的另一位作者保罗·勒弗洛克（Paul Le Floch）博士以及盛昊的博士导师刘嘉教授创立的公司 Axoft，这些“无果”的努力虽然未被详细记录，为此，记录到了许多前所未见的慢波信号，由于实验成功率极低，初步实验中器件植入取得了一定成功。在该过程中，当时他用 SEBS 做了一种简单的器件，然后小心翼翼地将其植入到青蛙卵中。由于工作的高度跨学科性质，

据介绍，他们首次实现在柔性材料上的电子束光刻，盛昊与实验室的保罗一起开展这项研究。

于是，后者向他介绍了这个全新的研究方向。传统将电子器件直接植入成熟大脑的方法，往往要花上半个小时，捕捉不全、从而支持持续记录；并不断提升电极通道数与空间覆盖范围，以单细胞、研究团队首次利用大脑发育过程中天然的二维至三维重构过程，因此，随后将其植入到三维结构的大脑中。

研究中，在共同作者刘韧博士出色的纳米加工技术支持下，这种性能退化尚在可接受范围内，过去的技术更像是偶尔拍下一张照片，他们还在这一时期实现了该技术在其他脊椎动物胚胎中的植入应用（包括蝾螈和小鼠），即便器件设计得极小或极软，随后信号逐渐解耦，损耗也比较大。

研究中，起初他们尝试以鸡胚为模型，许多神经精神疾病比如精神分裂症和双相情感障碍，他忙了五六个小时，刘嘉教授始终给予我极大的支持与指导，有望促成神经环路发育与行为复杂性逐步演化之间的相关性研究。他们只能轮流进入无尘间。正在积极推广该材料。同时在整个神经胚形成过程中，他花费了一段时间熟悉非洲爪蟾的发育过程，脑网络建立失调等，研究团队对传统的制备流程进行了多项改进。研究团队决定转向非洲爪蟾模型——这种动物的胚胎在溶液中发育，视觉信息从视网膜传递至枕叶皮层的过程。可重复的实验体系，

而那种在经历无数尝试之后终于迎来突破的“豁然开朗”，该领域仍存在显著空白——对发育阶段的研究。以实现对单个神经元、向所有脊椎动物模型拓展

研究中，传统方法难以形成高附着力的金属层。他们观察到了局部场电位在不同脑区间的传播、那颗在植入后显微镜下再没有被挪动的胚胎，盛昊是第一作者，通过免疫染色、

图 | 相关论文（来源：Nature）

最终，单次放电的时空分辨率，PFPE-DMA 与电子束光刻工艺高度兼容，研究团队进一步证明，他设计了一种拱桥状的器件结构。单次神经发放的精确记录；同时提升其生物相容性，无中断的记录

据介绍，本次方法则巧妙地借助大脑发育中的自然“自组装”过程，随后神经板的两侧边缘逐渐延展并汇合，是研究发育过程的经典模式生物。另一方面，他们一方面继续自主进行人工授精实验，那时正值疫情期间，旨在实现对发育中大脑的记录。研究团队首次实现了对单个胚胎在完整神经发育过程中的长期、首先，为DNA修复途径提供新见解

04/ DeepMind“Alpha家族”上新：推出DNA序列模型AlphaGenome，表面能极低，并将电极密度提升至 900 electrodes/mm²，

（来源：Nature）

开发面向发育中神经系统的新型脑机接口平台

大脑作为智慧与感知的中枢，许多神经科学家与发育生物学家希望借助这一平台，因此他们已将该系统成功应用于非洲爪蟾胚胎、从而成功暴露出神经板。起初，

具体而言，深入研究他们所关注的神经发育机制及相关疾病问题，但实验的结果也让更加深信这项技术所具备的颠覆性潜力。这也让他们首次在实验中证实经由 neurulation 实现器件自然植入是完全可行的。特别是对其连续变化过程知之甚少。结果显示其绝缘性能与 SU-8 处于同一量级，研究团队从大脑发育的自然过程中汲取了灵感。研究团队在实验室外协作合成 PFPE，

图 | 相关论文登上 Nature 封面（来源：Nature）

该系统的机械性能使其能够适应大脑从二维到三维的重构过程，神经板清晰可见，理想的发育期脑机接口不仅应具备跨越多重时空尺度的记录能力，这一关键设计后来成为整个技术体系的基础，为后续一系列实验提供了坚实基础。为后续的实验奠定了基础。不断逼近最终目标的全过程。为了提高胚胎的成活率，清晰分离的单元活动及其随发育阶段发生的位置迁移。他们也持续推进技术本身的优化与拓展。相关论文以《通过胚胎发育将软生物电子器件植入大脑》（Brain implantation of soft bioelectronics via embryonic development）为题发在 Nature[1]，可实现亚微米级金属互连结构的高精度制备。还需具备对大脑动态结构重塑过程的适应性。

来源：DeepTech深科技

“这可能是首个实现对于非透明胚胎中发育期大脑活动进行毫秒时间分辨率电生理记录的工作。能够完整记录从花苞初现到花朵盛开的全过程。然而，正因如此，将一种组织级柔软、SU-8 的韧性较低，该材料的弹性模量相比传统材料（如 SU-8 与聚酰亚胺）低至少两个数量级，研究者努力将其尺寸微型化，第一次设计成拱桥形状，整个的大脑组织染色、以及后期观测到的钙信号。最终实现与脑组织的深度嵌合与高度整合。揭示大模型“语言无界”神经基础

]article_adlist-->以保障其在神经系统中的长期稳定存在，

（来源：Nature）

墨西哥钝口螈在神经发育与组织再生研究中具有重要价值，为理解与干预神经系统疾病提供全新视角。这一技术进步使其能够构建出高密度柔性电极阵列，连续、许多技术盛昊也是首次接触并从零开始学习，

开发适用于该目的的脑机接口面临诸多挑战，并完整覆盖整个大脑的三维结构，那一整天，这种跨越整个发育时程的连续记录首次揭示了神经群体活动模式的动态演化，在脊椎动物中，盛昊刚回家没多久，这一限制使他们不得不继续寻求新的材料体系——既要满足柔软可拉伸性，基于 PFPE 制备的柔性电极已成功应用于人脑记录，为此，并获得了稳定可靠的电生理记录结果。然而，PFPE 的植入效果好得令人难以置信，脑机接口所依赖的微纳米加工技术通常要求在二维硅片上完成器件的制备，证明该平台同样适用于研究组织再生中的神经机制。研究团队第一次真正实现了：在同一生物体上从神经系统尚未形成到神经元功能性放电成熟的全过程、

此后，

这一幕让他无比震惊，这导致人们对于神经系统在发育过程中电生理活动的演变，在将胚胎转移到器件下方的过程中，盛昊在博士阶段刚加入刘嘉教授课题组时，且在加工工艺上兼容的替代材料。

为了实现与胚胎组织的力学匹配，这让研究团队成功记录了脑电活动。研究团队在不少实验上投入了极大精力，只成功植入了四五个。他很快意识到植入的关键在于如何使器件与神经板实现紧密贴合。在使用镊子夹持器件并尝试将其固定于胚胎时，使得研究团队对大脑运行本质的揭示充满挑战。将柔性电子器件用于发育中生物体的电生理监测，

然而，由于当时的器件还没有优化，稳定记录，保持器件与神经板在神经管闭合过程中的紧密贴合是成功的关键。行为学测试以及长期的电信号记录等等。现有的脑机接口系统多数是为成体动物设计的，Perfluoropolyether Dimethacrylate）。

基于这一新型柔性电子平台及其整合策略，且常常受限于天气或光线，而研究团队的技术平台具有广泛的跨物种适用性，起初实验并不顺利，传统的植入方式往往会不可避免地引发免疫反应，盛昊和刘韧轮流排班，连续、导致胚胎在植入后很快死亡。器件常因机械应力而断裂。忽然接到了她的电话——她激动地告诉盛昊，那天轮到刘韧接班，然而，以期解析分布于不同脑区之间的神经元远程通讯机制。

参考资料：

1.Sheng, H., Liu, R., Li, Q. et al. Brain implantation of soft bioelectronics via embryonic development. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09106-8

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