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医学中脑机接口技术的未来

李升伟 编译

对非侵入性脑机接口（而不是植入物）日益增长的兴趣可能会提高患者的易使用性，但分辨率需要提高。

图片来源：Denis Pobytov / DigitalVision Vectors / Getty

全球范围内正在展开一场争夺利用脑机接口(brain-computer interfaces, BCI) 的适销医疗设备的竞赛。到目前为止，人们的注意力主要集中在植入大脑并连接到计算机的传感器上，但这种植入物存在医疗风险且昂贵。德克萨斯大学奥斯汀分校细胞临床应用康复研究与工程项目联席主任José del R. Millán表示，这意味着大脑植入物可能只会覆盖富裕患者的小众群体。

Millán说，部分原因是出于这些担忧，目前正在加强对非侵入式脑机接口设备的研究。这些设备使用耳机和越来越多的安装在患者头骨外部的不显眼的脑电图传感器。“最终，与侵入性设备相比，我们可以使用非侵入性设备帮助更多的患者群体，”他说。

为了证明自己的观点，Millán在接受采访时戴上了一副厚框护目镜。“想象一下，如果其中包含能够读取我的大脑信号并将其传输到计算机的微传感器，”他提议道，“显然，这比通过手术在我的大脑中植入传感器要简单得多。”

Millán 将非侵入式脑机接口概念化为大脑的“外骨骼”，它将信息馈送到计算机，然后返回到用户的大脑。他说，该技术受到脑电图大脑信号分辨率远低于目前植入传感器传递的分辨率的限制，这可能“成为非侵入式脑机接口的一大限制”。然而，这种低分辨率可以通过尚未测试的传感器技术（例如超声波和微波）以及基于人工智能的大脑信号分析来提高，这可以让外部机器人设备（例如假肢或语音模拟器）推断出什么是患者以稳定、持续的双向方式思考的结果。“我认为，只要有时间和资金，我们就可以开发出非常强大的系统，其中 BCI 外骨骼几乎成为大脑的一部分，”Millán说。“我认为这就是这个领域应该发展的方向。”

在 2024 年 2 月发表的一项研究中，Millán 及其同事证明，没有经验的用户可以立即操作非侵入式 BCI 设备，从而无需构建解码器所需的常用校准数据。Millán说，他的稳定、非侵入性脑机接口模型依赖于“基于单个专家主题的数据构建的独立于主题的解码器”。这使得校准变得不必要，因为从某种意义上说，解码器是为患者量身定制的。

新加坡南洋理工大学脑计算研究中心主任Cuntai Guan同意米兰的观点，即非侵入性脑传感器显示出越来越大的前景，特别是在帮助患者从脑损伤或疾病中恢复方面。“最有希望的领域是帮助患者恢复上半身的活动能力，”他解释道。在 2021 年的一篇论文中，Guan 描述了一种BCI 脑电图方法，其中使用深度学习神经网络来解码手部运动图像。“这是一个巨大的飞跃，”他说，“这是由深度学习推动的。” 然而，与许多其他研究人员一样，Guan现在寻求更丰富的大脑数据流和更复杂的预训练模型。

荷兰乌得勒支大学医学中心儿科神经科学助理教授 Mariska Vansteensel 表示，BCI 尚未解决的难题是如何实现稳定的持续通信。目前，需要不断地进行计算机重新校准和神经解码器重新训练，以应对患者神经活动的变化。这些大脑信号不稳定是由患者的精神状况引起的，精神状况可能受到疲劳、一天中的时间和可能存在的脑部疾病的进展以及其他因素的影响。“这些问题确实需要得到解答，”兼任脑机接口协会主席的 Vansteensel 说。

为了帮助找到这些答案，Vansteensel 认为 BCI 研究应该跟踪实验室环境之外的患者，例如当他们在家或过着自己的生活时，为研究人员提供丰富的大脑信号数据流。奥地利格拉茨市格拉茨科技大学脑机接口实验室主任 Gernot Müller-Putz 也在推动将 BCI 带回家。他与患有运动神经元疾病、创伤和中风的患者一起工作，这些患者面临着因锁定综合症而失去所有肌肉控制的风险，在这种综合症中，所有形式的交流都会停止。

在一项目前正在进行伦理审查的研究中，Müller-Putz 意在为患者开发一种高分辨率且可持续的通信设备，该设备结整合了硬件和软件解决方案（包括人工智能），使闭锁综合症患者摆脱孤立。“我们希望了解患者在现实生活中的大脑信号，并了解我们正在测试的设备在现实世界中的工作原理，”他说。为此，他计划将患者送回家，并植入传感器设备和缓慢但功能正常的通信，然后日夜收集他们的数据。

将脑植入患者带出实验室并带入家中可能会带来伦理挑战。洛桑联邦理工学院的生物伦理学家 Marcello Ienca 认为，一些 BCI 研究存在于他所谓的道德灰色地带，随着研究模式的发展，研究指南可能需要进一步完善。Ienca 说：“据估计，当今活着的人中有三分之一会出现神经系统问题，我们需要这些 BCI 技术，但我认为现在需要针对 BCI 领域的具体治理和伦理研究规则。” Ienca 特别关注双向 BCI 方法，即计算机将信号反馈回患者的大脑，而不是简单地接收来自患者的信号。

美国波士顿市马萨诸塞州总医院的重症监护神经学家 Dan Rubin 表示，来自美国、欧洲和亚洲的全球 BCI 研究呈上升趋势，这意味着基于 BCI 的新医疗工具可能很快就会“进入病人的床边，”他说。

Rubin 参与了BrainGate 小组于 2021 年和 2023 年在《自然》杂志上发表的两篇被他称为“登月论文”的研究。这两项研究中的后者描述了一种神经假体，可以以每分钟 62 个单词的速度解码患者尝试的言语，据研究人员称，这接近自然对话的速度。BrainGate 的研究可以帮助无法说话的瘫痪患者恢复交流，尽管研究作者们警告说，与其他脑机接口一样，需要定期重新校准以适应神经活动的变化。

研究人员警告说，大脑解剖结构的变异性也是一个潜在的问题，其中一些研究人员曾在备受瞩目的商业脑机接口项目中进行过合作，其中包括Elon Musk的 Neuralink 项目，该项目在 X 上发布了一段视频，显示一名瘫痪患者在电脑屏幕上棋子移动。然而，在撰写本文时，这些发现尚未经过同行评审或在预印本上发表。

Rubin 在马萨诸塞州总医院重症监护室工作期间接受《自然医学》杂志采访时表示，脑机接口对于肌萎缩侧索硬化症等神经退行性疾病患者可能特别有希望。他预测，这一天可能很快就会到来，届时脑机接口实验的成果“将通过私营公司成功转移给患者”。

原文链接：doi: https://doi.org/10.1038/d41591-024-00031-3。

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