據統計，全球有數百萬人由於各種原因，導致大腦和肌肉之間的信號通路中斷，使得生活不能自理。近日，美國俄亥俄州立大學和美國巴特爾紀念研究所合作，取得了一項創新性成果。該研究團隊在一位四肢癱瘓患者伯克哈特(Ian Burkhart)的運動皮層中，植入了一個微電極陣列，使用機器學習算法來解碼神經元的活動，並且用一個神經肌肉電刺激係統來激活控製前臂的肌肉。試驗中，通過植入這個電子“神經旁路(neural bypass)”，繞開了中斷的神經通路，讓癱瘓患者Burkhart用大腦直接驅動自己的手和手指。如今，Burkhart也能完成像刷卡、彈電子吉他、撿起瓶子和接聽電話等簡單的動作了，他可以算是這種技術的首位受益者。該項研究4月13日在線發表於《自然》(Nature)雜誌。

        植入芯片讓癱瘓的手動起來

        Burkhart，24歲，男性，19歲時，在海灘衝浪摔斷脖子，肩膀以下癱瘓，隻可以很小程度地移動他的肩膀和肘部。後來，他發現在距離他家25分鍾路程處，美國俄亥俄州立大學研究者正在開發康複技術，就決定成為微芯片植入的誌願者。

        研究者伯頓(ChadE.Bouton)及其同事在Burkhart試圖跟著視頻做手部運動時，對其大腦進行功能性磁共振成像(fMRI)檢查，識別出運動皮層(這個區域與運動相關)的精確區域。然後，實施外科手術植入一個靈活的芯片。當Burkhart想移動他的手時，該芯片可以檢測出現的電活動，並通過電纜傳遞給計算機。機器學習算法將其轉化為電信號，並傳遞到一個Burkhart右前臂的柔性電極套，並刺激他的肌肉。

        Burkhart說：“第一天，我們把它連接起來，我能夠動了，手掌可以開合。”自那以後，他已經參加為期15個月每周3次的培訓課程。

        目前，Burkhart能夠讓每個手指運動，還可以執行6種不同的手腕和手的運動。在其他方麵，他可以拿起一杯水，甚至是玩以吉他為基礎的視頻遊戲。

        既往研究提示，脊髓受損之後，大腦為了與失去聯係的器官獲得聯係，會發生重組。但這項研究提示，在這類損失後，大腦重組程度可能比既往認為的要低。Bouton說：“這給予我們很多希望，在這類損傷後，患者可以繞開受損的區域來恢複運動。”

圖 患者將意念轉化為運動的步驟

        機器學習與神經科學的“交融”

        這項研究讓我們對大腦適應能力有了新的認識。Burkhart的大腦已經學會與他“複活”的手及手部肌肉協作，他已經有了一定的控製能力，移動物體時保持緊握的能力已經逐漸改善，這和他大腦的活動顯著改善有關。由Bouton團隊開發的算法及時適應這種大腦活動的變化，使患者能夠有效學習並微調動作。

        不過，該裝置讓Burkhart的自由受到限製，這套係統隻能在實驗室裏使用，目前需要在每次開始時重新校準。英國紐卡斯爾大學傑克遜(AndrewJackson)說：“這個過程是耗時和相對技術化的，人們真正需要的是每天都穩定的係統，而且不需要校準。”

        Burkhart也不會覺得他是被操縱的對象，該係統提供了大腦與手的感覺反饋，可以使他更有效地調整自己的握力。目前，在不像Burkhart那樣有殘留的肘部和肩部運動功能者，或那些肌肉總是收縮(這是一個普遍的問題)者中，尚不清楚“神經旁路”是否還會有效。美國匹茲堡大學卡巴拉(ElizabethTyler-Kabara)表示，“能夠綜合大腦信號的記錄，產生肌肉收縮，讓手部做正確的事，是邁出了很大的一步。”雖然還需要在微電極技術、電刺激係統和該係統所依賴的機器算法上進行改進，才能讓這些結果得以更廣泛地應用，但該研究團隊表示，這項工作將推進癱瘓患者的神經植入假體技術的發展。