监视来自感觉神经元的信号并传递运动信息的软神经修复物有可能替代受损的神经。但是，由于周围神经的动态机械变形会导致器械的材料降解，因此要实现与周围神经对接的器械的长期稳定性具有挑战性。
创新点成均馆大学ZhenanBao课题组联合首尔国立大学TaeghwanHyeon和Dae‐HyeongKim课题组合作报道了一种耐用且耐疲劳的软神经修复装置可在周围神经上进行双向信号传递。神经修复装置由分散在坚韧，可拉伸且自愈的聚合物（SHP）中的纳米复合金纳米壳（AuNS）涂层银（Ag）薄片制成。纳米复合材料的动态自我修复特性使AuNS包覆的薄片的渗透网络在降解后得以重建。因此，由于设备-神经接口处反复，不规则和剧烈的变形而导致的电气和机械性能下降，可以自发恢复。将设备植入大鼠坐骨神经后，可以在5周内获得稳定的双向信号。使用深部神经网络分析使用这些神经假体从活步行大鼠收集的神经信号，以准确预测关节位置。该结果表明，耐用的软神经假体可以促进大型体内数据的收集和分析，以解决神经系统疾病的挑战。
文章解析图1：基于可动态恢复的纳米复合材料的抗疲劳软性周围神经假体。示意图显示了基于柔软，导电，生物相容，抗氧化和可动态恢复的纳米复合材料的耐疲劳性周围神经假体的总体概念和设计。
视频1：神经信号。
图2：AuNS包覆的Ag薄片的表征。SEM,共聚焦显微镜和组织切片。
视频2：强直性和抽搐性肌肉的收缩可以通过对坐骨神经施加电刺激来诱发。
图3：AuNS-Ag-SHP纳米复合材料的优化：电阻应变关系，SEM图像和稳定性。
视频3：高应变下信号质量分析。
图4：体内双向外围神经接口和使用深层神经网络（DNN）预测关节位置。a）显示抗疲劳的软神经假体植入的照片。b）拉伸至％应变之前和之后，神经假体的SNR性能。c）显示通过神经假体电刺激引起的后肢运动的照片。d）显示抗疲劳试验的照片。e）记录的感觉神经信号。f）用于记录从跑步机上行走的活大鼠的神经信号的实验装置的照片。g）从活着的老鼠在跑步机上以30cms-1行走时获得的同步神经信号和关节位置记录。h）示意图，显示了使用具有Softmax分类的DNN预测关节位置。i）从DNN获得决策输出。j）DNN在年迭代时获得了99.09％的学习准确率和0.01％的错误率。
读后感作者提出了一种耐用，耐疲劳的外周神经假体，该假体由柔软，导电，生物相容，抗氧化和可动态恢复的纳米复合材料制成。软性神经假体的电性能可以从周围神经周围肌肉的不规则和强烈的机械变形引起的退化中自我恢复。作者还构建了一种耐疲劳的神经假体装置，用于在大鼠坐骨神经上进行双向信号传导。即使在严重的外部压力下，神经记录性能也可以自发恢复。重要的是，该抗疲劳神经假体设备可以可靠地实时从行走的老鼠那里收集大量的神经数据。这些数据与DNN一起用于精确预测大鼠的关节位置，而无需使用任何复杂的信号处理方法。