《自然》:科学家通过解码意念让四肢瘫痪患者弹起吉他
2016/5/5 医学论坛网

    

     导语近日,美国俄亥俄州立大学和美国巴特尔纪念研究所合作,取得了一项创新性成果。该研究团队在一位四肢瘫痪患者伯克哈特(IanBurkhart)的运动皮层中,植入了一个微电极阵列,使用机器学习算法来解码神经元的活动,并且用一个神经肌肉电刺激系统来激活控制前臂的肌肉。作者:邢英 整理

     来源:中国医学论坛报

     据统计,全球有数百万人由于各种原因,导致大脑和肌肉之间的信号通路中断,使得生活不能自理。近日,美国俄亥俄州立大学和美国巴特尔纪念研究所合作,取得了一项创新性成果。该研究团队在一位四肢瘫痪患者伯克哈特(Ian Burkhart)的运动皮层中,植入了一个微电极阵列,使用机器学习算法来解码神经元的活动,并且用一个神经肌肉电刺激系统来激活控制前臂的肌肉。试验中,通过植入这个电子“神经旁路(neural bypass)”,绕开了中断的神经通路,让瘫痪患者Burkhart用大脑直接驱动自己的手和手指。如今,Burkhart也能完成像刷卡、弹电子吉他、捡起瓶子和接听电话等简单的动作了,他可以算是这种技术的首位受益者。该项研究4月13日在线发表于《自然》(Nature)杂志。

     植入芯片让瘫痪的手动起来

     Burkhart,24岁,男性,19岁时,在海滩冲浪摔断脖子,肩膀以下瘫痪,只可以很小程度地移动他的肩膀和肘部。后来,他发现在距离他家25分钟路程处,美国俄亥俄州立大学研究者正在开发康复技术,就决定成为微芯片植入的志愿者。

     研究者伯顿(ChadE.Bouton)及其同事在Burkhart试图跟着视频做手部运动时,对其大脑进行功能性磁共振成像(fMRI)检查,识别出运动皮层(这个区域与运动相关)的精确区域。然后,实施外科手术植入一个灵活的芯片。当Burkhart想移动他的手时,该芯片可以检测出现的电活动,并通过电缆传递给计算机。机器学习算法将其转化为电信号,并传递到一个Burkhart右前臂的柔性电极套,并刺激他的肌肉。

     Burkhart说:“第一天,我们把它连接起来,我能够动了,手掌可以开合。”自那以后,他已经参加为期15个月每周3次的培训课程。

     目前,Burkhart能够让每个手指运动,还可以执行6种不同的手腕和手的运动。在其他方面,他可以拿起一杯水,甚至是玩以吉他为基础的视频游戏。

     既往研究提示,脊髓受损之后,大脑为了与失去联系的器官获得联系,会发生重组。但这项研究提示,在这类损失后,大脑重组程度可能比既往认为的要低。Bouton说:“这给予我们很多希望,在这类损伤后,患者可以绕开受损的区域来恢复运动。”

    

     图 患者将意念转化为运动的步骤

     机器学习与神经科学的“交融”

     这项研究让我们对大脑适应能力有了新的认识。Burkhart的大脑已经学会与他“复活”的手及手部肌肉协作,他已经有了一定的控制能力,移动物体时保持紧握的能力已经逐渐改善,这和他大脑的活动显著改善有关。由Bouton团队开发的算法及时适应这种大脑活动的变化,使患者能够有效学习并微调动作。

     不过,该装置让Burkhart的自由受到限制,这套系统只能在实验室里使用,目前需要在每次开始时重新校准。英国纽卡斯尔大学杰克逊(AndrewJackson)说:“这个过程是耗时和相对技术化的,人们真正需要的是每天都稳定的系统,而且不需要校准。”

     Burkhart也不会觉得他是被操纵的对象,该系统提供了大脑与手的感觉反馈,可以使他更有效地调整自己的握力。目前,在不像Burkhart那样有残留的肘部和肩部运动功能者,或那些肌肉总是收缩(这是一个普遍的问题)者中,尚不清楚“神经旁路”是否还会有效。美国匹兹堡大学卡巴拉(ElizabethTyler-Kabara)表示,“能够综合大脑信号的记录,产生肌肉收缩,让手部做正确的事,是迈出了很大的一步。”虽然还需要在微电极技术、电刺激系统和该系统所依赖的机器算法上进行改进,才能让这些结果得以更广泛地应用,但该研究团队表示,这项工作将推进瘫痪患者的神经植入假体技术的发展。

    

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