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。
