Abstract Nanotechnology-enabled neuromodulation, a rapidly growing technique, is a promising minimally-invasive tool in neuroscience and engineering for both fundamental studies as well as clinical applications. However, the nano-neuro interactions at different stages of maturation of a neural network and its implications on the nano-neuromodulation remain unclear. Here, we report heterogeneous to homogenous transformation of neuromodulation in a progressively maturing neural network. Utilizing plasmonic fluors as ultrabright fluorescent nanolabels, we reveal that negative surface charge of the nanoparticles renders selective nano-neuro interaction with a strong correlation between the maturation stage of the individual neurons in the neural network and the density of the nanoparticles bound on the neurons. In stark contrast to homogeneous neuromodulation in a mature neural network reported so far, the maturation-dependent density of the nanoparticles bound to neurons in a developing neural network resulted in a heterogeneous optical neuromodulation (i.e., simultaneous excitation and inhibition of neural network activity). This study advances our understanding of nano-neuro interactions and nano-neuromodulation with potential applications in minimally-invasive technologies for treating neuronal disorders in parts of mammalian brain where neurogenesis persists throughout aging.

In natural and engineered environmental systems, calcium sulfate (CaSO4) nucleation commonly occurs at dynamic liquid–liquid interfaces. Although CaSO4 is one of the most common minerals in oil spills and oil–water separation, the mechanisms driving its nucleation at these liquid–liquid interfaces remain poorly understood. In this study, using in situ small-angle X-ray scattering (SAXS), we examined CaSO4 nucleation at oil–water interfaces and found that within 60 minutes of reaction, short rod-shaped nanoparticles (with a radius of gyration (Rg) of 17.2 ± 2.7 nm and a length of 38.2 ± 5.8 nm) had formed preferentially at the interfaces. Wide-angle X-ray scattering (WAXS) analysis identified these nanoparticles as gypsum (CaSO4·2H2O). In addition, spherial nanoparticles measuring 4.1 nm in diameter were observed at oil–water interfaces, where surface-enhanced Raman spectroscopy (SERS) revealed an elevated pH compared to the bulk solution. The negatively charged oil–water interfaces preferentially adsorb calcium ions, collectively promoting CaSO4 formation there. CaSO4 particle formation at the oil–water interface follows a nonclassical nucleation (N-CNT) pathway by forming ultrasmall amorphous spherical particles which then aggregate to form intermediate nanoparticles, subsequently growing into nanorod-shaped gypsum. These findings of this study provide insights into mineral scaling during membrane separation and can inform more efficient oil transport in energy recovery systems.

Stand-off chemical sensing is an important capability with applications in several domains including homeland security. Engineered devices for this task, popularly referred to as electronic noses, have limited capacity compared to the broad-spectrum abilities of the biological olfactory system. Therefore, we propose a hybrid bio-electronic solution that directly takes advantage of the rich repertoire of olfactory sensors and sophisticated neural computational framework available in an insect olfactory system. We show that select subsets of neurons in the locust (Schistocerca americana) brain were activated upon exposure to various explosive chemical species (such as DNT and TNT). Responses from an ensemble of neurons provided a unique, multivariate fingerprint that allowed discrimination of explosive vapors from non-explosive chemical species and from each other. Notably, target chemical recognition could be achieved within a few hundred milliseconds of exposure. Finally, we developed a minimally-invasive surgical approach and mobile multi-unit electrophysiological recording system to tap into the neural signals in a locust brain and realize a biorobotic explosive sensing system. In sum, our study provides the first demonstration of how biological olfactory systems (sensors and computations) can be hijacked to develop a cyborg chemical sensing approach.