布朗大学研究者提出面向下一代脑机接口系统

Abstract concept illustrating brain-computer interface (stock image).

Credit: © Dana.S / stock.adobe.com

布朗大学等多所高校和公司研究人员联合提出了一种新型的神经界面系统，可以协调数百个微小的大脑传感器的活动。研究人员表示该系统未来有一天可能可以帮助研究者加深对大脑的探索，并导致新的医学疗法的产生。

脑机接口(BCI)是新兴的辅助设备，未来可能会帮助大脑或脊髓损伤的人移动或交流。侵入式BCI系统依赖于植入式传感器，这些传感器记录大脑中的电信号，并使用这些信号来驱动计算机或机器人假肢等外部设备。

大多数当前的 BCI 系统使用少量传感器来采样多达数百个神经元，但神经科学家越来越感兴趣的是如何从更大的脑细胞群中收集脑信号数据。

现在，研究人员已经朝着下一代BCI系统的新概念迈出了关键的一步——该系统采用独立的无线微型神经传感器组成的协调网络，每个传感器大约只有一粒盐的大小，来记录和刺激大脑活动。这些被称为“神经颗粒”的传感器独立地记录由神经元触发产生的电脉冲，并将信号无线发送到中央集线器那，由中央集线器协调和处理信号。

Tiny chips called neurograins are able to sense electrical activity in the brain and transmit that data wirelessly. Credit: Jihun Lee

该项研究在8月12日发表在《Nature Electronics》期刊上，研究人员展示了使用近50个这种自主神经颗粒来记录啮齿动物的神经活动。

研究人员表示，这项研究是迈向下一代脑机接口系统的重要一步，该系统是朝着未来某一天能够以前所未有的细节记录大脑信号的系统，这将为探索大脑工作原理带来新的思路，并为大脑或脊髓损伤患者提供新的治疗方法。

布朗大学研究人员Arto Nurmikko表示:“脑机接口领域的一个重大挑战是用设计方法探测大脑中尽可能多的点。”“到目前为止，大多数BCI都是整体设备——有点像小针床。我们团队的想法是把这个庞然大物分解成微小的传感器，分布在大脑皮层。这就是我们在这里能够证明的。”

该团队成员来自布朗大学等多个高校和公司，大约在四年前开始开发该系统。研究人员Nurmikko 说，挑战是双重的。第一部分需要缩小涉及检测、放大神经信号并将其传输到微型硅神经颗粒芯片中的复杂电子设备。该团队首先在计算机上设计和模拟电子元件，并经过多次制造迭代来开发可操作的芯片。

Neurograin ASIC 的电路框图

第二个挑战是开发能接收微小芯片信号的体外通信中心。该装置是一个拇指指纹大小的薄贴片，连接在颅骨外的头皮上。它的工作原理就像一个微型手机信号塔，使用网络协议来协调来自神经颗粒的信号，每个神经颗粒都有自己的网络地址。该贴片还以无线方式为神经颗粒供电，这些神经颗粒被设计成使用最少的电力来运行。

ASK-PWM 方案和网络协议

布朗大学的博士后研究员Jihun Lee表示“这项工作是一个真正的多学科挑战，我们必须汇集电磁学、射频通信、电路设计、制造和神经科学方面的专业知识，以设计和操作神经颗粒系统。”

这项新研究的目标是证明该系统可以记录来自活体大脑的神经信号——在本例中，是啮齿动物的大脑。研究小组将48个神经颗粒放置在动物的大脑皮层(大脑的外层)上，成功地记录了与自发大脑活动相关的特征神经信号。

该团队还测试了这些设备刺激大脑和记录大脑的能力。刺激是通过微小的电脉冲来激活神经活动。研究人员希望，这种刺激由协调神经记录的中枢驱动，有朝一日可能恢复因疾病或损伤而丧失的大脑功能。

下图展示了神经颗粒记录与商业设备和生理盐水中多通道神经颗粒记录相比，神经颗粒记录从同心电极捕获局域40Hz正弦信号。

神经颗粒记录在体内的演示

下图进一步详细描述了3线圈无线功率传输系统的设计和测量。

动物大脑的大小将团队限制在48 个神经颗粒用于这项研究，但数据表明系统的当前配置可以支持多达 770 个。最终，该团队设想扩大到数千个神经颗粒，这将提供一个目前无法实现的大脑活动图片。

助理研究员 Vincent Leung 表示，“这是一项具有挑战性的工作，因为该系统需要以每秒兆位的速率同时进行无线电力传输和联网，而这必须在极其严格的硅面积和功率限制下完成。”

要使这个完整的系统成为现实，还有很多工作要做，但研究人员表示，这项研究是朝着这个方向迈出的关键一步。

参考

Lee, J., Leung, V., Lee, AH. et al. Neural recording and stimulation using wireless networks of microimplants. Nat Electron (2021). 

https://doi.org/10.1038/s41928-021-00631-8

https://www.brown.edu/news/2021-08-12/neurograins

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