Новые полимеры могут улучшить медицинскую электронику
Новая стратегия для создания органических ионо-электронных полимеров позволяет материалу «обучаться» и улучшать электронные устройства, напрямую взаимодействующие с человеческим телом.
Определенная электроника, которая интегрируется с человеческим телом — например, смарт-часы, которые измеряют ваш пот, — работает, преобразовывая сигналы на основе ионов биологической ткани в сигналы на основе электронов, используемые в транзисторах. Но материалы в этих устройствах часто предназначены для максимального поглощения ионов, жертвуя электронными характеристиками.
Чтобы исправить это, ученые из Массачусетского технологического института разработали стратегию создания этих материалов, называемых органическими смешанными ионно-электронными проводниками (OMIEC), которая уравновешивает их ионные и электронные свойства. По словам Аристида Гумюсенге, доцента кафедры материаловедения и инженерии Мертона К. Флемингса, эти оптимизированные OMIEC могут даже запоминать и сохранять эти сигналы таким образом, который имитирует биологические нейроны.
Такое поведение является ключом к электронике следующего поколения, вдохновленной биологией, и интерфейсам тело-машина, где наши искусственные компоненты должны говорить на том же языке, что и естественные, для бесшовной интеграции,говорит он.
Техника, взаимодействующая непосредственно с человеческим телом, должна быть изготовлена из легкой, гибкой и биологически совместимой электроники. Органические полимерные материалы, такие как OMIEC, которые могут переносить как ионы, так и электроны, являются отличными строительными блоками для транзисторов в этих устройствах.
Однако ионная и электронная проводимость имеют противоположные тенденции. То есть улучшение поглощения ионов обычно подразумевает снижение электронной подвижности,объясняет Гумюсенге.
Гумюсенге и его коллеги задались вопросом, смогут ли они построить лучший OMIEC, разработав новые сополимеры с нуля, используя высокопроводящий пигмент под названием DPP и создав химическую основу и боковые цепи сополимера. Избирательно контролируя плотность определенных боковых цепей, исследователи смогли максимизировать как ионную проницаемость, так и перенос электронного заряда.
По словам Гумюсенге, этот метод можно использовать для создания обширной библиотеки OMIEC, таким образом, разблокировав нынешнее узкое место, связанное с одним материалом, подходящим для всех, которое сейчас существует в ионно-электронных устройствах. Недавно разработанные OMIEC также сохраняют свои электрохимические свойства после выдержки при температуре 300 градусов по Цельсию, что делает их совместимыми с коммерческими условиями производства, используемыми для изготовления традиционных интегральных схем.
Учитывая, что процесс проектирования OMIEC включал добавление более мягких и более «ионно-дружественных» строительных блоков, термические свойства полимеров и влияние термообработки были впечатляющими.
Стратегия исследователей Массачусетского технологического института позволяет настроить способность OMIEC принимать и удерживать электрохимический заряд на основе ионов. Этот процесс напоминает то, что происходит с биологическими нейронами, которые используют ионы для связи во время обучения и памяти. Это заставило команду Гумюсенге задуматься: можно ли использовать их OMIEC в устройствах, которые имитируют синаптические связи между нейронами в мозге?
Исследование Массачусетского технологического института показало, что искусственные синапсы могут проводить сигналы таким образом, что это напоминает синаптическую пластичность, лежащую в основе обучения, а также постоянное усиление передачи сигналов синапсов, что напоминает биологический процесс формирования памяти.
Исследователи говорят, что когда-нибудь эти типы искусственных синапсов могут стать основой искусственных нейронных сетей, которые сделают интеграцию электроники и биологии еще более мощной. Например, Гумюсенге говорит, что материалы, такие как полимер, о котором мы сообщаем, являются многообещающими кандидатами для разработки систем обратной связи, которые могут делать такие вещи, как мониторинг уровня инсулина человека и автоматически вводить правильную дозу инсулина на основе этих данных.