[en] The experimental discovery of graphene in 2004 marked the advent of a new research field based on two-dimensional materials, investigating their properties for applications in electronics, photonics and optoelectronics and, recently, also biomedical technology. Neurotechnology in particular, is a subject which could strongly benefit from these new materials, as their mechanical and chemical nature allow them to form a stable, conformable interface with the brain. The graphene solution-gated field-effect transistor (gSGFET) is one of several emerging sensing devices utilizing thin materials, and has shown great potential for brain-machine interfaces (BMIs), as it is able to record neural activity with high accuracy. Historically electrodes have been favored for such application, as they are easy to fabricate and the recorded signals can be acquired using simple read-out techniques. In recent years, however, the use of sensors with a transistor design was found to be beneficial for specific applications as they also unveil slow oscillatory activity, which is yet mostly unexplored. Moreover, transistors allow to construct sensor arrays with a large number of recording sites, since in contrary to electrodes they do not need to be combined with additional electronic components to enable sophisticated addressing schemes, thus strongly easing the technologic complexity of fabricating these arrays. High intrinsic sensor noise remains a critical issue in electrophysiology due to the small amplitude of neural signals on the surface of the cortex. The geometric nature of graphene and other two-dimensional materials exposes them to degrading influences from their surroundings and makes it challenging to create high-quality interfaces with such materials. This leads to, for example, augmented low-frequency noise in the gSGFET which contaminates the frequency band of interest for neural recordings. Thus, as a first step towards the development of a high quality neural sensor array, technological improvements which allow to lower such intrinsic device noise are explored in chapter 3. Next, the fabrication and characterization of high-density neural sensor arrays of above 1000 gSGFET sensors on flexible substrate is described. As a rapidly increasing size of the connector footprint with the number of sensors poses restrictions on the count and the density of recording sites achievable on the array, the compatibility of the gSGFET technology with multiplexed readout schemes is of critical importance. Multiplexing enable the combination of multiples streams of information into a single signal and would thereby allow to overcome connectivity limitations of the state-of-the-art BMIs. More concretely, the compatibility of the gSGFET technology with the two most common schemes of multiplexed data readout, namely frequency-division and time-division multiplexing, is presented in chapter 4. Ultimately, a monolithic integration of addressing circuitry into the flexible sensor array is explored in chapter 5, as this would prevent inter-site crosstalk which can severely degrade the fidelity of the recorded signal in large multiplexed sensor arrays. Two-dimension transition-metal-dichalcogenides (e.g. MoS2) are suggested for this purpose, as they combine mechanical flexibility with a wide bandgap necessary for building field-effect transistors with high on/off-ratios. A hybrid gSGFET/MoS2-FET sensor array with multiplexed readout functionality is showcased as a first prototype towards a new generation of BMIs and a roadmap for the technology's scale-up is presented.

[es] El descubrimiento experimental del grafeno en 2004 marcó el nacimiento de un nuevo campo de investigación basado en materiales bidimensionales, investigando sus propiedades para aplicaciones en electrónica, fotónica y optoelectrónica y, recientemente, también en tecnología biomédica. El transistor de puerta liquida basado en grafeno (gSGFET) es uno de los dispositivos de detección emergentes que utilizan materiales delgados, y que ha demostrado un gran potencial para las interfaces cerebro-máquina (BMIs), ya que es capaz de registrar con alta precisión la actividad neuronal. Históricamente, se han utilizado electrodos para tal aplicación, ya que son fáciles de fabricar y las señales grabadas se pueden adquirir usando técnicas simples de lectura. En los últimos años, sin embargo, se descubrió que el uso de sensores con un diseño de transistor es beneficioso para aplicaciones específicas, ya que también son capaces de registrar la actividad oscilatoria lenta, que todavía está en su mayoría inexplorada. Además, los transistores permiten construir matrices de sensores con una gran cantidad de sitios de grabación, ya que, a diferencia de los electrodos, no es necesario combinarlos con componentes electrónicos adicionales para permitir esquemas de direccionamiento sofisticados, lo que alivia en gran medida la complejidad tecnológica de fabricar estas matrices. El alto ruido intrínseco del sensor sigue siendo un problema crítico en electrofisiología debido a la pequeña amplitud de las señales neuronales en la superficie de la corteza. La naturaleza geométrica del grafeno y otros materiales bidimensionales los expone a influencias degradantes de su entorno y dificulta la creación de interfaces de alta calidad con dichos materiales. Esto conduce, por ejemplo, a un aumento de ruido de baja frecuencia en el gSGFET que contamina la banda de frecuencia de interés para los registros neuronales. Por lo tanto, como un primer paso hacia el desarrollo de una matriz de sensores neurales de alta calidad, en el capítulo 3 se exploran las mejoras tecnológicas que permiten reducir dicho ruido intrínseco del dispositivo. A continuación, se describe la fabricación y caracterización en sustrato flexible de matrices de sensores neurales de alta densidad, hasta 1000 gSGFET sensores. Dado que el tamaño del conector en aumenta directamente con el número de sensores, este impone restricciones en el recuento y en la densidad de los sitios de grabación que se pueden lograr en la matriz. De esta forma, los esquemas de lectura multiplexados compatibles con la tecnología gSGFET son de vital importancia. La multiplexación permite la combinación de múltiples flujos de información en una sola señal y, por lo tanto, permitiría superar las limitaciones de conectividad de las BMIs actuales. Más concretamente, en el capítulo 4 se presenta la compatibilidad de la tecnología gSGFET con los dos esquemas más comunes de lectura de datos multiplexados, la multiplexación por división de frecuencia y por división de tiempo. En última instancia, en el capítulo 5 se explora la integración monolítica de circuitos de direccionamiento en la matriz de sensores flexibles, ya que esto evitaría el acoplamiento entre sitios que puede degradar severamente la fidelidad de la señal grabada en grandes conjuntos de sensores multiplexados. Para este propósito, se sugiere el uso los materiales de &#8220;transition-metal-dichalcogenides&#8221; de dos dimensiones (por ejemplo, MoS2), ya que combinan la flexibilidad mecánica con una banda prohibida amplia, necesaria para obtener transistores de efecto de campo con altas relaciones encendido/apagado. Un conjunto de sensores híbridos gSGFET / MoS2-FET con funcionalidad de lectura multiplexada se presenta como un primer prototipo hacia una nueva generación de BMIs y se presenta una hoja de ruta para la ampliación de la tecnología.