[脑控] 机器学习和神经科学让瘫痪患者重获运动能力 | 自然

来源：Nature

翻译：岳川

植入在一位四肢瘫痪的男性体内的装置将从大脑发送信号至肌肉，允许患者的右臂和手腕重新获得部分运动能力，这项技术为大脑如何对损伤作出反应提供了新的见解。

两年前，来自俄亥俄州都柏林市的24岁青年伊恩·伯克哈特（Ian Burkhart）的脑中被植入一颗微芯片，当他和实验室里的设备连接起来时，便能够移动右手、手腕以及手指。由查得·布顿（Chad Bouton）领头的纽约曼哈塞特的范斯坦医学研究院的研究人员将研究结果发表在4月13日的《自然》杂志上。

以往的研究表明，大脑在脊髓损伤后经历“重组”——重新更换它的连接。但这一新的研究工作表明重组的程度可能小于预先设想。“这给了我们很多希望，或许损伤后的大脑神经变化没有我们想象得那么多，我们可以绕过脊髓受损区域来重新获得运动能力。”布顿说道。在此之前，这样的“神经旁路”在猴子身上实验过，大脑信号在人身上被解码后用于激活机械假肢，但这是首次有人可以重新激活自己的身体。

https://v.qq.com/txp/iframe/player.html?vid=h1304l4t30t&width=500&height=375&auto=0
神经旁路：如何移动瘫痪的手 | Nature Video

在19岁时的海滩假日期间，伯克哈特因跳进波浪而扭断了脖子，并且肩部以下瘫痪，但他可以在很小的范围内移动肩膀和手肘。后来他发现距家乡25分钟车程的哥伦布市的俄亥俄州立大学的研究人员正在开发一种技术，他决定志愿接受微芯片的移植。

当伯克哈特试着想象移动手部的动作时，布顿和他的同事们对他的大脑进行了功能磁共振成像扫描，确定运动皮层的精确位置——控制动作的大脑区域——链接到这些动作的区域。手术将一个柔性芯片移植到体内，它可以监测伯克哈特脑部的电活动模式，把他移动手部的想法通过电缆转发到计算机上。然后机器学习算法将信号转换成电信号，这些信息被传递到环绕在伯克哈特右前臂上的弹性套，刺激他的肌肉。“当我们第一天把它连接上时，我能够运动并且伸开和合上手。”他说。

从那时起，他每周进行三次培训课程。结果是伯克哈特目前能够独立移动手指并做出6个不同的手腕动作。他能够拿起一杯水，甚至弹吉他游戏。

这项研究提供了深入了解大脑适应和利用新情况能力的见解。“有趣的是，即使是受伤后多年，当这些神经回路被推测不能做太多事情时，他们似乎仍然与手部动作有联系，并不由别的东西共同选择。”英国纽卡斯尔大学的安德鲁·杰克逊（Andrew Jackson）说道，他单独开发了一种克服脊髓损伤的神经假体。

伯克哈特的大脑也学会了协调他重新激活的手部肌肉的活动，他已经取得了一些控制权。他抓住移动物体的能力也在提高，这与大脑活动的显著变化有关。布顿团队研究的这种算法显示并适应大脑活动的变化——有效地学习并微调病人的动作。

提供给伯克哈特的设备有一些限制。这个系统只能在实验室里使用，目前需要在每个课程开始时重新校准。“这个过程既费时又有技术门槛。”杰克逊说，“我们想要的是每天都稳定而不需要重新校准的神经接口。”

伯克哈特也不会感觉到他操控的对象，给大脑提供感觉反馈能使他更有效地调整自己的握力，并拿起他看不到的物体。

目前还不清楚神经旁路是否会在没有保留肘部和肩部动作的人身上起作用，或者是否对肌肉总是收缩的人有效，这是一个普遍的问题。“能够整合大脑信号的记录，并产生肌肉收缩让手作出正确的动作，这是一个很大的进步，但我们仍然在我们正讨论的能够使少数人受益的东西的起点上。”在匹兹堡大学指导神经增强实验的伊丽莎白·泰勒-卡巴拉（Elizabeth Tyler-Kabara）说。