科幻“视”界，这副眼镜让失明患者重见花花世界

药明康德AI/报道

引言：科幻小说或电影中经常会有这样的设定：剧中人物意外受伤，性命危在旦夕，一些秘密研发的高科技不仅保住了他们的命，还给了他们意外的能力。比如《机械战警》里的墨菲；漫威宇宙中的冬兵、钢铁侠……现在，这些原本仅仅存在于科幻世界的技术正在慢慢成为现实。

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视频来源：纽约大学南部医学中心

近日，纽约州立大学健康学院的研究人员，正研究利用基因技术和计算机技术，直接激活大脑皮层的视觉感应区，让失明患者重现光明。

这个大胆的想法来自Stephen Macknik和他的合作者Susana Martinez-conde，他们均是视觉感知领域的专家。五年前，一个想法突然掠过他们的大脑：能否绕过眼睛直接向大脑中的视觉皮层传递视觉信息，从而恢复老年黄斑病患者的视力呢？（译者注：老年黄斑病多发于50岁以上的人群，病因主要是视网膜上的黄斑区受损，从而导致视力衰退或丧失，但视觉神经未受损伤。）

图片来源：Pixabay

在人的视觉系统中，视网膜上分布的视细胞能够将眼睛收集到的光信号转换为神经电信号，传送至大脑皮层的视觉处理中枢，最终形成图像。一般情况下，视网膜病变都是不可逆的，尤其是老年黄斑病患者。

纽约大学这两位科学家的实验，计划在患者大脑的视觉中枢植入芯片装置，患者则会佩戴一种特制的眼镜用于捕捉眼球的移动，并将眼睛观察到的区域无线发给芯片，芯片刺激大脑皮层产生视觉。他们称之为OBServ（Optogenetic Brain System）。

图片来源：纽约大学南部医学中心

实验具体步骤如下：

1.  将患者的某些视觉神经细胞通过基因改造，改造成光受体神经细胞；

2.  在患者大脑中植入神经修复装置（芯片）；

3.  患者戴上一套特别设计的眼镜。镜片分别包含两个摄像头：一个用于记录人的视野中的视觉信息; 另一个则是通过剩余的周边视觉跟踪该人的眼球运动；

4.  眼镜的摄像头将记录的视觉信息无线传输给神经修复装置；

5.  神经修复装置将信息转化为光信号，被改造的光受体神经细胞被刺激，将信号传递给大脑皮层的视觉中枢，形成视觉；

6.  芯片对视觉信号进行自主校准和质量控制，优化对比度和清晰度。

目前由于技术原因，这套系统暂时只能恢复患者的部分视力，而且视力窗口仅仅是正常大小的1/3——大概就是用电脑看图片时，正常人看到的是一张高清壁纸，而患者看到的只是一张大的缩略图。虽然这项技术目前存在不足，但是对那些失明的患者来说已经是莫大的安慰——终于他们又能看见这美好的花花世界了！

图片来源：Pixabay

美国国立卫生研究院（NIH）院长FrancisCollins对OBServ系统大为赞赏，他说：“由于过去几十年人类在计算机、神经、视觉、生物工程和生物信息方面的进步，OBServ系统不再遥不可及。未来，当我们更加清楚地了解大脑以后，更多类似OBServ的创新系统会被开发，使更多残障人士因此受益。

确实，这项技术可能不止让失明患者重见光明那么简单。它似乎打破了次元壁，让科幻变成了现实，虽然项目还停留在早期阶段，但未来，随着神经科学、人工智能等技术的发展，人们能以这套系统为基础，进而开发出更多神奇的设备。

比如视觉控制装置，一个眨眼或许就能开个门啥的，以后再也不用发微信了，直接眼神交流……

本文药明康德AI整理编译

题图及首图来自：Pixabay

参考资料（可上下滑动查看）

[1] Sidestepping failingretinas by linking cameras straight to the visual cortex Retrieved Aug 28, fromhttps://www.fiercebiotech.com/medtech/sidestepping-failing-retinas-by-linking-cameras-straight-to-visual-cortex

[2] The Amazing Brain: MakingUp for Lost Vision Retrieved Aug 28, from

https://directorsblog.nih.gov/2019/08/27/the-amazing-brain-making-up-for-lost-vision/

[3] National Institutes ofHealth Director Hails SUNY Downstate for Groundbreaking Research Targeting VisionLoss Retrieved Aug 28, from

https://www.downstate.edu/news_releases/2019/08-27-2019.html

[4] https://braininitiative.nih.gov/

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