微型植入式光电器件体内热负荷分析与管理的通用框架

植入式光电子器件虽具备精准刺激与传感能力，但热管理始终是影响安全性与性能的关键瓶颈。研究人员开发了结合解析解、数值建模与体内验证的通用框架，通过格林函数(Green’s function)求解热-光耦合方程，建立可量化比较不同器件系统的温度预测模型，并指导优化出显著降低脑组织热负荷的丝状光遗传探针，为下一代生物光电子技术的安全设计奠定基础。

　　

微型植入式光电子器件正在革新生物系统接口技术，其高时空精度的刺激与传感能力为神经调控等领域带来突破。然而随着器件微型化与功率提升，体内热负荷管理成为关乎安全性和功能性的核心挑战——即使1-2°C的温升也可能改变细胞兴奋性。

这项研究构建了跨尺度的热管理框架：通过格林函数解析求解组织内点光源的热-光耦合方程，量化关键组织参数（如导热系数k、血流灌注率ω）对温度场的影响；结合数值模拟引入辐射模式与材料设计的标度因子，实现不同器件系统的直接性能对比。以深部脑刺激用丝状光遗传探针为例，经该框架指导迭代优化后，自由活动小鼠实验显示其热负荷显著降低，同时保持正常神经调控功能。

该方法的创新性在于：1）模块化设计可扩展至多光源系统；2）兼容主动冷却等新兴技术；3）适用于皮肤、肌肉、心脏等多器官场景。研究不仅解决了生物光电子器件的共性热挑战，更建立了"热安全阈值-器件参数-组织特性"的定量关系图谱，为下一代可长期生物集成的智能植入体提供了设计范式。图文摘要生动展示了从理论建模到体内验证的全链条研究路径，突显其"解析严谨性-生物相关性"的双重优势。