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突破传统假肢瓶颈,假肢手也要有感觉

脑人言 脑人言 2022-04-16

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作者丨Soma(中科院神经科学研究所)

编辑丨Danny

排版丨X



在日常生活中,我们每时每刻都在享受灵巧的双手给我们带来的便利:玩手机,写论文,都需要精妙的运动控制才能实现。在与人交流的过程中,我们也会引入手势来表达更多的信息。这足可见双手无论是在实际使用,还是在我们的人际交往中,都具有举足轻重的地位。然而,肢体残障人士在社会中并不少见。根据中国残疾人联合会2010年的抽样调查结果,我国有2472万肢体残疾患者注,手部肢体残疾是其中的一个小类。这些患者有的是先天发育问题:一出生便是畸形的双手,或是由于神经系统发育不全导致的运动障碍。有的则是因为后天各种各样的原因,失去了双手。对于绝大部分截肢患者,失去双手给他们带来的不便会伴随一生,正常的工作与生活将成为一种奢望。

图片来源:https://500px.com/photo/210984457/breakfast-by-ronn-beams?ctx_page=3&from=search&ctx_type=photos&ctx_q=amputation

作者:Ronn Beams


可惜,现有的医学水平无法完全治愈手部肢体残疾患者。虽然自体的肢体修复仍然保有重建手部功能的希望,但很多截肢患者已经失去自己原配的手部,只能选择异体移植。然而,异体肢体移植仅能重建有限的功能。非自体发育而来的双手,其神经纤维对手部肌肉的支配方式与原配存在差异,所以手部的异体移植均有不同程度的体感(Somatosensory)丧失,灵活性也受到影响。另外,截肢患者在忍受较差的使用体验的过程中,还要承担免疫排斥的高风险。事实上,与肝移植,肾脏移植不同,手的异体移植难以寻找合适的供体,生物技术目前也没能找到制造可替代人手的好办法。即使找到了供体,高昂的医疗费用也会令患者面临更艰难的抉择。因此,安装机械假肢成为了一个解决截肢患者生活中的不便的最理想方案。机械假肢通过将电极贴在皮肤表面或植入肌肉的方式,可以记录肌肉中由众多运动单元(Motor unit)共同放电的肌电信号(Electromyography,EMG),通过对EMG进行信号处理和解码,就能生成控制假肢手的运动指令,从而可以用一个易获得的机械手来替代失去的手部进行操作。可是现有假肢手的使用体验与真实手掌差距过大,造成了神经假肢有很高弃用率,患者宁可保持原来的生活习惯,也不愿意使用机械假肢。

图片来源:https://openbionics.com/


视频来源:https://openbionics.com/


虽然假肢手已经尽可能模拟真实的运动操作,为什么假肢手的表现仍然不好呢?运动控制的神经机制能给我们提供一些线索。1995年Michael Jordan等人发现在伸手运动中,人对手部运动状态的估计,需要根据自身的运动指令和手臂的感知觉反馈进行共同评估(Estimation)[1]。伸手一行为范式(Paradigm)给出了一个很好的运动感知觉整合(Sensorimotor Integration)的实例,进一步说明了:在中枢神经系统中,精确运动指令的生成依赖于感觉系统的反馈。对大脑皮层的连接组学研究也给这样的解释提供了支持:运动相关区域与感知觉相关区域存在着广泛的投射,说明这两个区域进行着频繁的信息交换。另外,在运动控制中扮演重要角色的小脑(Cerebellum)也会通过苔藓纤维(Mossy fiber)和爬行纤维(Climbing fiber)接受感觉信号的传入,这也表明感觉信息对运动控制相关的神经系统是极为重要的。在神经生理学方面,有多篇文章报道非人灵长类运动相关区域的神经元信号存在同时编码感知觉信息的现象。这些研究均表明,在你感受到冷,热,触,痛以及本体感觉(Proprioception)的时候,这些感觉信息在你无意识的情况下,也“打包”了一份传给了脑中运动相关的神经系统,用来生成可靠的运动指令。而截肢患者在使用假肢手的过程中,体感的缺失,令大脑对运动指令的生成产生了障碍,无法产生正确的EMG信号来控制假肢手,这便是影响其使用的一个潜在原因。

位于额叶与顶叶的各个脑区,通过互相的信息交流,构成了一个复杂网络,多脑区共同完成,这很好的说明了运动皮层在编码运动指令的过程中,也接受着来着外界的感知信息。

图片来源:Caminiti R, et al., 2017, eNeuro


然而,目前能够完全模拟体感的假肢手是不存在的。但研究人员正在从这个方向一点点的进行改良,尽可能让机械假肢产生的体感更加接近真实的人手。要设计这样一个“以假乱真”的假肢手,我们可以人为制造“触觉”信号,并送入截肢患者的大脑中。要实现这样的技术路线,必须要弄明白一个问题,产生触觉的神经机制是什么?

从外周神经系统和皮肤感受器的研究,我们可以得到答案:人们通过皮肤的形变来感知物体的形状,大小,重量,密度,剪切力等。而人手部皮肤的机械感受器(Mechanoreceptors)能感受来自皮肤的机械压力和形变,并将信号传入我们的大脑。这种在神经纤维上游走的电信号被称为动作电位,它的发放模式(firing pattern)会传入中枢神经系统,经过皮层躯体感觉区域(Somatosensory areas)和丘脑(Thalamus)的处理,产生我们所认知的触觉。因此通过刺激传入神经(Afferent fiber)来模拟触觉,成为了改良假肢手的一个技术路线。

皮肤的机械感受器能感受皮肤形变,从神经纤维传入动作电位,图示为四种位于皮肤的机械感受器及其产生的发放模式,这些动作电位将会传入中枢神经系统来产生触觉。图片来源:Kandel E.R. et al., 2013, Principles of Neural Science, 5th edition


原理是搞明白了,应用到假肢手可不容易。2017年,Bensmaia实验室使用了模拟神经元膜电位变化的整合发放模型(Leaky integrate-and-fire model)来拟合猕猴手部触觉刺激产生的正中神经与尺神经上的动作电位,成功掌握了将皮肤形变转换成触觉输入信号的编码方式[2]。次年10月,洛桑理工学院,意大利圣安娜高等研究学院,圣心天主教大学三所院校合作,终于在神经元(Neuron)杂志上发表了具有人造触觉的神经假肢[3],他们通过电极放电刺激外周神经纤维来给大脑皮层传入触觉信号,而刺激模式使用的正是Bensmaia教授的数学模型。从实验结果来看,无论是被试在项目中的表现,还是使用者的实际体验,都表明这款新式的假肢手能极大的改善截肢患者的生活状态,一些被试甚至在一定程度认为假肢手是自己原本的手,大大突破了现有假肢使用体验的瓶颈。

电极植入传入神经纤维的示意图。图片来源:Raspopovic S. et al., 2014, Sci. Transl. Med


这样的进步是令人兴奋的,能模拟触觉反馈的神经假肢为改善截肢患者的生活水平提供了新的可能,也证明了结合脑科学研究的神经假肢是机械假肢的一个可取的发展方向。然而仅有触觉反馈的假肢手还远不能完全替代原本的手臂,解决截肢患者的痛苦。但是这也只是目前运动控制研究的冰山一角,还有很多的脑科学的研究结果可被应用在假肢手设计上。本文篇幅有限,暂不一一介绍。随着对脑科学的研究,我们对“理解脑,保护脑和模拟脑”的理解更加深入,在未来也能设计出更能解码大脑运动意图的神经假肢来响应我们自主生成的精巧运动指令,达到真正的“意念控制”。期待在不久的将来,神经假肢能完全解决截肢患者的痛苦,甚至更进一步,达到“增强人类”的效果,让科幻电影中的桥段变成现实。



REFERENCES

1.Wolpert DM, Ghahramani Z, Jordan MI. An internal model for sensorimotor integration. Science (80 ). 1995. doi:10.1126/science.7569931

2.Saal HP, Delhaye BP, Rayhaun BC, Bensmaia SJ. Simulating tactile signals from the whole hand with millisecond precision. Proc Natl Acad Sci. 2017. doi:10.1073/pnas.1704856114

3.Valle G, Mazzoni A, Iberite F, et al. Biomimetic Intraneural Sensory Feedback Enhances Sensation Naturalness, Tactile Sensitivity, and Manual Dexterity in a Bidirectional Prosthesis. Neuron. 2018. doi:10.1016/j.neuron.2018.08.033

 

注:

数据来源:中国残疾人联合会 http://www.cdpf.org.cn/sjzx/cjrgk/201206/t20120626_387581.shtml


封面图片来源https://500px.com/photo/15244701/neuroprosthetics-by-sebastian-lehmann?ctx_page=2&from=search&ctx_q=robotic+hand&ctx_type=photos&ctx_sort=pulse,作者:Sebastian Lehmann


本文部分背景知识参考Kandel E.R. et al., 2013, Principles of Neural Science, 5th edition


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