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原文作者:Liam Drew
植入物越來越成熟,成為商業投資的興趣所在。
James Johnson希望有一天能重新開車。如果他的願望得以實現,那只能是靠他的思想。
2017年3月,Johnson在一次卡丁車事故中頭頸骨折,肩膀以下幾乎完全癱瘓。他比任何人都更清楚他當時的狀況。因為幾十年來,他一直在照顧癱瘓病人。他說:「當時深感絕望,我意識到這種情況發生在我身上時,我什麼也做不了。」
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一名癱瘓患者在用大腦活動控制假肢。來源:Pitt/UPMC
隨後,Johnson的康復團隊將他介紹給附近加州理工學院(Caltech)的研究人員,他受邀參加一項腦-計算機接口(BCI)的臨床試驗。試驗中首先需要進行神經外科手術,將兩個網格電極植入他的大腦皮層。這些電極將記錄他大腦中的神經元的放電活動,研究人員將使用算法來解碼他的想法和意識。然後,該系統將利用Johnson的大腦活動來操作計算機應用程序或移動假肢。這將需要數年時間,進行數百次強化訓練。「我絲毫沒有猶豫」,Johnson說。
Johnson於2018年11月接受腦-機接口植入手術,第一次使用時,他將光標在電腦屏幕上移來移去。「這感覺就像《黑客帝國》,快看,連上電腦我就能通過意念移動光標」,他說道。
此後,Johnson通過腦-機接口控制機械臂,使用Photoshop軟件,玩「槍戰」電子遊戲,現在還可以駕駛模擬汽車在虛擬環境中行駛,改變速度、轉向並對危險做出反應。他說:「我一直對我們能做的事震驚不已,這可真太給力了。」
Johnson是約35位在大腦中長期植入腦-機接口的人中的一員。大概只有十幾個實驗室在做這方面的研究,但這個數字正在增加。過去的五年裡,藉助這些設備,他們能完成的技能已經大大擴展。僅去年一年,科學家們便報道了一位可使用機械臂直接向大腦發送感覺反饋的的患者[1];一種給因中風而無法說話的人使用的假體發聲設備[2];還有一位能夠通過想象自己在書寫、以破紀錄速度進行交流的患者[3]。
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James Johnson在使用他的神經接口通過融合圖像來作畫。來源: Tyson Aflalo
到目前為止,絕大多數用於長期記錄單個神經元的植入物都是由同一家公司製造的:Blackrock Neurotech是一家位於猶他州鹽湖城的醫療設備研發商。但在過去的七年裡,腦-機接口的商業投資激增。最值得注意的是,2016年,企業家埃隆-馬斯克在加利福尼亞州舊金山成立了Neuralink公司,目標是連接人類和計算機。該公司已經籌集了3.63億美元。去年,Blackrock Neurotech和其他幾家年輕的BCI公司也吸引了大量的資金支持。
然而,將BCI推向市場,需要將僅在少數人中測試過的定製技術轉變為可製造、可植入和大規模使用的產品。需要大量試驗來證明腦-機接口能在非研究環境中工作,並能以可接受的價格明顯改善用戶的日常生活。何時能實現這一切還是未知數,但該領域是有前景的。「幾千年來,我們一直在尋找治癒癱瘓病人的方法。如今,我們其實已經處在可利用這些技術的大門口。」得克薩斯州的神經技術公司Paradromics的創始首席執行官Matt Angle說。
接口演變
2004年6月,研究人員在一名受刺傷而癱瘓的男子的運動皮層上植入了網格電極。他是第一位接受長期腦-機接口植入的人。與此後植入腦-機接口的大多數人一樣,他的認知能力是完好的。他可以想象移動,但他的運動皮層和肌肉之間的神經通路被破壞。經過眾多實驗室對猴子長達數十年的研究,科研人員能夠通過實時記錄的運動皮層活動對動物的運動進行解碼。現在,他們希望通過這一大腦區域的活動來推斷這名男子想象中的動作。
2006年,一篇具有里程碑意義的論文[4]描述了這名男子如何學會了只靠思維在電腦屏幕上移動光標、控制電視以及使用機械臂及機械手。這項研究由布朗大學神經科學家、重症神經學家Leigh Hochberg與波士頓的麻省總醫院共同牽頭。這是名為BrainGate的多中心試驗中的第一項,該試驗一直持續至今。
「這是一個非常簡單、粗略的演示,」 Hochberg說,「動作很慢或不精準。但它證明了從無法移動的病人大腦皮層進行記錄,並控制外部設備是可能實現的。」
今天,腦-機接口用戶已經擁有更精細的控制,能實現的技能範圍也大多了。部分原因是研究人員開始在用戶的不同腦區植入多個腦-機接口,並針對有用信號的識別設計了新方法。但Hochberg說,最大的推動力來自於機器學習,它提高了解碼神經活動的能力。機器學習不是試圖理解活動模式的內在含義,而是簡單地識別並將大腦活動模式與用戶的意圖聯繫起來。
「我們有神經信息,我們也知道產生這些神經數據的病人試圖做什麼,然後我們要算法在這兩者之間建立映射,」Hochberg說,「結果這是一種極為強大的技術。」
運動自主性
當被問及他們希望從輔助神經技術中得到什麼時,癱瘓病人通常會說「自主活動」。對於無法移動肢體的人來說,這通常意味着恢復運動能力。
方法之一是植入電極,直接刺激四肢的肌肉,讓腦-機接口直接控制這些肌肉。凱斯西儲大學的神經科學家Bolu Ajiboye說:「如果能採集到與控制手部運動有關的大腦皮層信號,基本上就能繞過脊髓損傷,直接將大腦和外周連接。」
2017年,Ajiboye和他的同事描述了一名受試者,他使用這個系統進行複雜的手臂運動,包括喝咖啡和吃東西[5]。Ajiboye說,「他第一次嘗試時,必須非常努力地想象他的手臂從A點移動到B點,但隨着訓練次數增加,他一想移動手臂就能讓它動。」這位受試者甚至重獲了手臂屬於自己的感覺。
Ajiboye現在正着手擴大該系統的可解碼指令信號範圍,比如用於握力的信號。他還想讓腦-機接口用戶恢復觸感,這是一些實驗室正在追求的目標。
2015年,匹茲堡大學神經科學家Robert Gaunt帶領的團隊報道,他們在患者的體感覺皮層中的手部區域(處理觸摸信息)植入了電極陣列[6]。當電極刺激神經元時,患者的感覺類似於被觸摸。
Gaunt隨後與匹茲堡的同事Jennifer Collinger攜手合作,後者是一位推動腦-機接口控制機械臂的神經科學家。他們一起製作了一隻機器人手臂,其指尖嵌入了壓力傳感器,這些傳感器將信號傳送至植入體感皮層的電極,從而喚起一種合成的觸摸感[1]。Gaunt解釋道,這並非完全自然的感覺——有時像按壓或被戳一下,大多數時候它更像一種嗡鳴。儘管如此,觸覺反饋使假肢的使用起來更加自然,而且拿起一個物體的時間減少了一半,從大約20秒減少到10秒。
將電極陣列植入多個功能迥異的腦區則能使運動更加精細。神經科學家Richard Andersen(在加州理工學院主導Johnson參與的試驗)正試圖通過獲取後頂葉皮層(PPC)的信息來解碼用戶更為抽象的想法,該皮層負責形成運動的意向或規劃[7]。也就是說,它可能編碼「我想喝」的想法,而運動皮層則操控手去拿咖啡,並送到嘴邊。
Andersen的研究小組正在探索這種兩個皮質區域的雙重輸入如何提高腦-機接口的性能,對比單獨和共同使用兩個皮質區域。在尚未發表的結果中顯示,Johnson的意圖在PPC中能被更快解碼,Andersen實驗室的高級研究員Tyson Aflalo說,「這與運動目標的編碼一致」。相比之下,運動皮層的活動持續了整個運動過程,「減少了運動軌跡的抖動」。
這種新型的神經輸入正在幫助Johnson和其他人拓寬行動範圍。Johnson能使用駕駛模擬器,另一位用戶則能用她的腦-機接口彈奏虛擬鋼琴。
邁向意義
加州大學舊金山分校的神經外科醫生和神經科學家Edward Chang說:「腦損傷最壞的後果之一是失去溝通的能力。」在早期的腦-機接口工作中,參與者可以想象他們的手部運動在電腦屏幕上移動光標,然後想象抓取「點擊」字母,通過這種方式來實現交流。但最近,Chang等人着眼於人們表達時的自然動作,取得了快速進展。
通過控制光標進行交流的基準為大約每分鐘40個字符[8],由加利福尼亞州斯坦福大學的神經科學家Krishna Shenoy領導的團隊在2017年完成的。
隨後,去年這個小組報告了一種方法[3],使受試者Dennis Degray(他能說話,但頸部以下癱瘓)的速度提高了一倍。
Shenoy的同事Frank Willett建議Degray在記錄運動皮層活動的同時想象書寫(見「將思想轉化為文字」)。該系統有時難以分辨寫起來近似的字母,如r、n和h,但總的來說,它可以輕易分辨不同字母。解碼算法的準確率一般在95%,但當使用類似於智能手機中預測文本的統計語言模型進行自動糾正時,準確率躍升至99%。
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「你可以解碼快速而十分精細的運動,速度能到每分鐘90個字符。」Shenoy說。
Degray大腦中的腦-機接口已工作近6年了,他參與了Shenoy小組的18項研究。他說,任務變得如此輕鬆,這太不起了。他將這一過程比作學習游泳:「一開始你經常亂劃,但突然間一切都可理解了。」
Chang的恢復交流方法則側重於說而不是寫,儘管使用的是類似的原理。就像書寫由不同字母組成一樣,說話是由被稱為音素的獨立單位,或個別音組成的。英語中大約有50個音素,每個音素都是由聲道、舌頭和嘴唇的固定運動產生的。
Chang的研究小組首先致力於描述大腦中產生音素並由此產生語音的部分——一個不太明確的稱為喉背皮層的區域。然後,研究人員將這方面的見解應用於創建一個語音解碼系統,將用戶的語音意圖轉為文本顯示在屏幕上。去年他們報道[2],使用預選的50個詞彙,該設備幫助一名腦幹中風而無法說話的人實現以每分鐘15個單詞的速度進行交流。「我們從中學到最重要的是,它不再僅僅是理論上可行的;它真的可能解碼完整的單詞。」Chang說。
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加州大學舊金山分校的神經科學家Edward Chang(右),通過連接到計算機的腦-機接口,幫助一名癱瘓男子說話。來源: Mike Kai Chen/紐約時報
與其它備受矚目的腦-機接口突破不同,Chang沒有記錄單個神經元。相反,他使用置於皮質表面的電極檢測神經元群的平均活動。這些信號不像植入大腦皮層的電極那樣精細,但這種方法的侵入性較低。
喪失最多交流能力的是那些陷入完全「閉鎖」狀態的人,他們仍有意識,但無法說話或移動。今年3月,德國圖賓根大學神經科學家Ujwal Chaudhary所在團隊報告說[9],他們幫助一名患有肌萎縮性脊髓側索硬化症(ALS,或運動神經元病)的男子恢復交流能力。這名男子此前曾依賴眼球運動進行交流,但他逐漸失去了眼動的能力。
研究小組徵求他的家人同意後為他植入腦-機接口,讓他嘗試通過大腦活動想象來選擇屏幕上字母。當這一方法失敗後,他們嘗試播放模擬該男子大腦活動的聲音——高音表示活動強,低音調錶示活動弱。並教會他調節自己的神經活動,提高音調錶示「是」,降低音調錶示「否」。通過這一方法,他能每一分鐘左右選擇一個字母。
該方法與2017年發表的一篇論文[10]中的方法不同,在那篇論文中,Chaudhary等人使用的是非侵入性技術來獲取大腦活動。這項工作在業內存疑,論文也被撤回,但Chaudhary堅持己見。
華盛頓大學研究非人類靈長類動物腦-機接口的Amy Orsborn說,這些研究案例表明,該領域正在迅速成熟。她說:「臨床研究的數量和這些研究在臨床領域的飛躍都在明顯上升,產業界的興趣隨之而來。」
從實驗室到市場
儘管這些成就引起了媒體和投資者的廣泛關注,但離改善癱瘓病人的日常生活仍有一段距離。目前,研究參與者只能在短暫密集的一段時間內操作腦-機接口;而且幾乎全都需要將身體物理連接到一組計算機上,並在研究團隊的監督下,不斷校準優化解碼器和相關軟件。重症監護神經學家Hochberg說:「我想要的是一種現成的,可推薦、不用定製的設備,能快速用上。」此外,這種設備最好能讓用戶終生使用。
許多前沿學者正在和公司合作,開發可銷售的設備。相比之下,Chaudhary在圖賓根合作創辦的非營利性公司ALS Voice,則致力於為完全閉鎖狀態的患者開發神經技術。
Blackrock Neurotech的董事長Florian Solzbacher說,18年來公司的設備一直是臨床研究的主力,希望能在一年內推出一個腦-機接口系統。去年11月,負責監管醫療設備的美國食品和藥物管理局(FDA)將該公司的產品納入快速審查程序以促進其商業開發,該公司又向前邁進了一步。
有望商業化的首個產品有四個植入電極陣列,通過導線連接到一個小型設備,Solzbacher希望它能改善病人們的生活。他說,「我們不是在談論5%、10%或30%的療效改善,而是讓病人可以做一些以前做不了的事情」。
Blackrock Neurotech公司還在開發一種全植入式的無線腦-機接口,使用更方便,而且無需在用戶顱內置留端口。Neuralink和Paradromics從一開始就致力於將這些功能賦予他們正在開發的設備。
這兩家公司希望增加記錄的神經元數量來提高信號帶寬,改善設備性能。Paradromics公司目前正在用綿羊測試的接口有1600個通道,分屬4個模塊。
公司的顧問和諮詢師Shenoy說,Neuralink的系統使用非常精細、柔軟的電極,稱為「線」,該設計既能隨大腦彎曲,又能減少免疫反應。它的目的是使設備更耐用,記錄更穩定。Neuralink公司還沒有發表任何經同行評議的論文,但2021年的一篇博客報道了在一隻猴子的大腦中成功植入「線」,有1024個記錄位點(見go.nature.com/3jt71yq)。學術界希望看到該技術的發表,以便進行全面審查,而且Neuralink迄今為止只在動物身上試驗了其系統。但Ajiboye說,「如果他們說的是真的,這將改變局面」。
除了Blackrock Neurotech公司外,只有一家公司在人類身上植入長期腦-機接口,而且它似乎更具銷售潛力。這家紐約市的Synchron公司開發了一種「支架」,是由16個電極構成的血管支架[11]。該裝置可在門診一天內安裝完畢,通過頸靜脈到達運動皮層頂部的靜脈中。2019年8月,該支架在一名ALS患者體內首次被植入,一年後被美國食品和藥物管理局將其納入快速審查通道。
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「支架」接口可以翻譯來自血管內部的大腦信號,無需開顱手術。來源:Synchron, Inc.
與Chang使用的電極相似,「支架」的分辨率不及其他植入物,所以不能用於控制複雜的假肢。但它可以讓不能移動或說話的人控制電腦平板電腦上的光標,因此可以寫短信、上網和控制連接技術。
Synchron公司的聯合創始人、神經學家Thomas Oxley說,該公司目前正在提交一項四人可行性試驗的結果以供發表,在該試驗中,參與者在家中隨時使用無線設備。Oxley說,「沒有任何東西粘附在體外,它還可以一直工作。」在申請FDA批准之前,下一步是進行更大規模的試驗,以評估該設備是否能明顯改善功能和生活質量。
面臨的挑戰
對他們面臨的挑戰,大多數從事腦-機接口的研究人員態度很實際。Shenoy說:「退一步講,它確實比任何其他神經系統設備都要複雜。要使技術更加成熟,可能還得經歷一段艱苦的成長歲月。」
Orsborn強調,商業化產品必須在沒有專家監督的情況下工作數月或數年,而且在每個用戶身上都能發揮足夠好的作用。她預計,通過為用戶提供重新校準步驟,機器學習的進步將解決第一個問題。但是在不同用戶之間實現一致的性能是個更大的難題。
「我認為人與人的個體差異讓我們不知道問題的範圍所在。」Orsborn說。在非人靈長類動物中,即使電極位置的微小變化,也會影響到不同的神經環路。她懷疑不同的人思考和學習也迥然不同,而且用戶的大腦也受到每個人不同疾病狀況的影響。
最後,人們普遍認識到,倫理監督必須跟上這一快速發展的技術。從隱私到個人自主權,腦-機接口帶來了多種擔憂。倫理學家強調,用戶必須保留對設備輸出的完全控制。雖然目前的技術無法解碼人們的私人想法,但開發者將保留用戶的每一次溝通記錄,以及有關其大腦健康的重要數據。此外,腦-機接口也帶來了新的網絡安全風險。
用戶還有另一個風險,那就是他們的設備可能會停止售後,製造這些設備的公司可能會倒閉。已經有用戶因植入物無法售後而為難的先例。
然而,Degray渴望看到腦-機接口惠及更多人。他說他最希望輔助技術能幫他撓到自己的眉毛。「每個人看到坐在椅子上的我,他們總是說,『哦,那個可憐的傢伙,他不能再打高爾夫球了。』這是很糟。但真正恐怖的是,當半夜裡一隻蜘蛛從你臉上爬過而你什麼都做不了,那才是糟糕的事情。」
而對Johnson來說,這是關於人與人之間的聯繫和觸覺反饋;一個來自親人的擁抱。「如果我們能夠找出負責這一工作的神經元,並在未來的某一天以某種方式將它的信號傳送到假肢中,那我覺得我在這些研究中付出的努力就沒有白費。」
參考文獻:
1. Flesher, S.et al.Science372, 831–836 (2021).
2. Moses, D. A.et al.N. Engl. J. Med.385, 217–227 (2021).
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4. Hochberg, L. R.et al.Nature442, 164–171 (2006).
5. Ajiboye, A. B.et al.Lancet389, 1821–1830 (2017).
6. Flesher, S.et al.Sci. Transl. Med.8, 361ra141 (2016).
7. Aflalo, T.et al.Science348, 906–910 (2015).
8. Pandarinath, C.et al.eLife6, e18554 (2017).
9. Chaudhary, U.et al.Nature Commun.13, 1236 (2022).
10. Chaudhary, U., Xia, B., Silvoni, S., Cohen, L. G. & Birbaumer, N.PLoS Biol.15, e1002593 (2017); retraction17, e3000607 (2019).
11. Oxley, T. J.et al.Nature Biotechnol.34, 320–327 (2016).
原文以The brain-reading devices helping paralysed people to move, talk and touch為標題發表在2022年4月20日《自然》的新聞特寫版塊上
© nature
doi:10.1038/d41586-022-01047-w
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