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Nuovo nano-impianto per ripristinare la vista.

Posted by giorgiobertin su marzo 15, 2017

Un team di ingegneri della University of California di San Diego e della La Jolla-based startup Nanovision Biosciences Inc.,  hanno sviluppato con la nanotecnologia e l’elettronica wireless un nuovo tipo di protesi retinica che porta la ricerca ad un passo in avanti verso il ripristino della capacità dei neuroni della retina di rispondere alla luce. I ricercatori hanno dimostrato questa risposta alla luce in una retina di ratto.

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Scanning electron micrograph (SEM) image of individual nanowires and groupies of nanowires. Credit image University of California – San Diego

Il dettaglio del lavoro del team americano è stato pubblicato sulla rivista “Journal of Neural Engineering“. La tecnologia potrebbe aiutare decine di milioni di persone nel mondo che soffrono di malattie neurodegenerative che colpiscono la vista, tra cui la degenerazione maculare, retinite pigmentosa e la perdita della vista a causa del diabete.

La nuova protesi si basa su due tecnologie innovative. Una è costituito da schiere di nanofili di silicio che rilevano contemporaneamente la luce e stimolano elettricamente la retina. Questi nanofili di silicio imitano coni e bastoncelli sensibili alla luce della retina per stimolare direttamente le cellule retiniche. L’altra innovazione è un dispositivo wireless in grado di trasmettere energia e dati ai nanofili.

Vogliamo creare una nuova classe di dispositivi con capacità drasticamente migliorate per aiutare le persone con disabilità visive“, ha detto Gabriel A. Silva, uno dei maggiori autori del lavoro. I test sugli animali con il nuovo dispositivo sono in corso, in seguito saranno attivati gli studi clinici con l’obiettivo di ripristinare la visione funzionale in pazienti con grave degenerazione della retina.

Scarica e leggi il full text dell’articolo:
Towards high-resolution retinal prostheses with direct optical addressing and inductive telemetry.
Sohmyung Ha, Massoud L Khraiche, Abraham Akinin, Yi Jing, Samir Damle, Yanjin Kuang, Sue Bauchner, Yu-Hwa Lo, William R Freeman, Gabriel A Silva, Gert Cauwenberghs
Journal of Neural Engineering, 2016; 13 (5): 056008 DOI: 10.1088/1741-2560/13/5/056008

University of California di San Diego

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