今年以來(lái)，腦機(jī)接口領(lǐng)域取得了很多進(jìn)步。
比如，今年3月26日，Cell上發(fā)布一篇論文，研究人員報(bào)道了他們將微電極列陣植入兩組人腦，從而將運(yùn)動(dòng)功能定位到了低至單個(gè)神經(jīng)細(xì)胞的水平上。揭示了被認(rèn)為只控制某一身體部位的某一區(qū)域?qū)嶋H上操控著廣泛的運(yùn)動(dòng)功能，并闡明了不同神經(jīng)元如何彼此協(xié)調(diào)。首次發(fā)現(xiàn)先前被認(rèn)為只與胳膊及手部關(guān)聯(lián)的大腦區(qū)域有著整個(gè)身體的信息。
今年4月23日，Cell上發(fā)表文章，研究人員成功利用腦-機(jī)接口（BCI）系統(tǒng)幫一位脊髓嚴(yán)重?fù)p傷的受試者恢復(fù)了手部觸覺(jué)。這項(xiàng)技術(shù)能捕捉到人所無(wú)法感知的微弱神經(jīng)信號(hào)，并通過(guò)發(fā)回受試者大腦的人工感覺(jué)反饋來(lái)增強(qiáng)這些信號(hào)，從而極大地優(yōu)化受試者的運(yùn)動(dòng)功能。
這項(xiàng)技術(shù)在于捕捉人感知不到的觸覺(jué)刺激，把它加強(qiáng)至人能感知到的強(qiáng)度。
2020年9月7日發(fā)表在《Nature Biotechnology》上的論文中，加州大學(xué)舊金山威爾神經(jīng)科學(xué)研究所（UCSF）的研究人員在腦控假肢取得了重要進(jìn)展：機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)幫助癱瘓者通過(guò)大腦活動(dòng)來(lái)學(xué)習(xí)控制電腦光標(biāo)，而不需要大量的重復(fù)訓(xùn)練。
“雖然BCI領(lǐng)域近年來(lái)取得了很大的進(jìn)步，但由于現(xiàn)有的系統(tǒng)每天都要重置和校準(zhǔn)，它們還不能融入大腦的自然學(xué)習(xí)過(guò)程。這就像讓一個(gè)人從頭開(kāi)始一遍又一遍地學(xué)習(xí)騎自行車(chē)，”UCSF神經(jīng)學(xué)系副教授、研究資深作者、醫(yī)學(xué)博士Karunesh Ganguly說(shuō)，“讓人工系統(tǒng)適應(yīng)人大腦復(fù)雜的長(zhǎng)期學(xué)習(xí)模式，這在癱瘓患者身上是前所未有的。”
ECoG陣列是一個(gè)約便利貼大小的電極墊，通過(guò)手術(shù)放置在大腦表面。它們可以長(zhǎng)期、穩(wěn)定地記錄神經(jīng)活動(dòng)，并已被批準(zhǔn)用于癲癇患者的癲癇發(fā)作監(jiān)測(cè)。過(guò)去的BCI技術(shù)使用的是“針墊”式的鋒利電極陣列，這種陣列穿透腦組織獲得更敏感的記錄，但隨著時(shí)間的推移，信號(hào)往往會(huì)轉(zhuǎn)移或丟失。在這個(gè)案例中，作者獲得了在癱瘓患者中長(zhǎng)期的、慢性植入ECoG陣列的研究批準(zhǔn)，以測(cè)試其作為長(zhǎng)期穩(wěn)定的BCI植入物的安全性和有效性。
Fig. 1 | ltCLDA drives performance improvements.
研究人員開(kāi)發(fā)了一種BCI算法，利用機(jī)器學(xué)習(xí)將ECoG電極記錄的大腦活動(dòng)與用戶所需的光標(biāo)移動(dòng)相匹配。最初，研究人員需每天重置算法。參與者首先想象特定的脖子和手腕動(dòng)作，同時(shí)看著光標(biāo)在屏幕上移動(dòng)。漸漸地，計(jì)算機(jī)算法會(huì)自我更新，使光標(biāo)的運(yùn)動(dòng)與由此產(chǎn)生的大腦活動(dòng)相匹配，有效地將光標(biāo)的控制權(quán)轉(zhuǎn)交給用戶。然而，每天都開(kāi)始這個(gè)過(guò)程，掌握設(shè)備的控制可能需要幾個(gè)小時(shí)，那么參與者有時(shí)就不得不完全放棄。
Fig. 2 | Emergence of a refined decoder map for cursor control.
然后，研究人員切換到允許算法繼續(xù)更新以匹配參與者的大腦活動(dòng)，而不用每天重置它。他們發(fā)現(xiàn)，大腦信號(hào)和機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)算法之間的持續(xù)相互作用導(dǎo)致了許多天的性能的持續(xù)改善。最初，每天都有一些需要彌補(bǔ)的損失，但很快參與者就能夠立即達(dá)到最好水平。
隨著時(shí)間的推移，參與者的大腦能夠放大神經(jīng)活動(dòng)模式，它可以利用ECoG陣列最有效地驅(qū)動(dòng)人工界面，同時(shí)消除不太有效的信號(hào)，這一“修剪過(guò)程”很像大腦學(xué)習(xí)任何復(fù)雜任務(wù)的過(guò)程。經(jīng)過(guò)幾周的持續(xù)學(xué)習(xí)，當(dāng)界面重置時(shí)，參與者迅速重新建立了相同的神經(jīng)活動(dòng)模式，從而有效地控制設(shè)備，將算法訓(xùn)練到原來(lái)的狀態(tài)。在沒(méi)有再訓(xùn)練的44天里，表現(xiàn)力沒(méi)有下降。參與者甚至可以連續(xù)幾天不練習(xí)，表現(xiàn)也幾乎沒(méi)有下降。
這種“即插即用”的BCI性能一直是該領(lǐng)域的目標(biāo)，但一直達(dá)不到，因?yàn)榇蠖鄶?shù)研究人員使用的“針形”電極易隨時(shí)間而發(fā)生位移，改變每個(gè)電極所檢測(cè)到的信號(hào)。而且，由于這些電極穿透腦組織，免疫系統(tǒng)往往會(huì)排斥它們，逐漸削弱它們的信號(hào)。ECoG陣列比傳統(tǒng)植入物的敏感度低，但其長(zhǎng)期穩(wěn)定性似乎彌補(bǔ)了這一缺陷。ECoG記錄的穩(wěn)定性對(duì)于更復(fù)雜的機(jī)器人系統(tǒng)(如假肢)的長(zhǎng)期控制可能更為重要，這是Ganguly團(tuán)隊(duì) 研究下一階段的關(guān)鍵目標(biāo)。
期待后面的研究！
參考資料：
1. Plug-and-play control of a brain–computer interface through neural map stabilization, Nature Biotechnology (2020). DOI: 10.1038/s41587-020-0662-5
2.https://www.ucsf.edu/news/2020/09/418396/first-plug-and-play-brain-prosthesis-demonstrated-paralyzed-person
作者信息
編譯作者：CholeFu（brainnews創(chuàng)作團(tuán)隊(duì)）
校審：Simon（brainnews編輯部）
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