随着脑机接口技术的迅猛发展,利用电子植入物解码大脑,让失去行动能力的患者能够用意念控制身体,帮助他们“心想身动”,移动机械臂或自身手臂,已不再只是科幻小说或科幻影片中出现的场景。
脑机接口是一种收集、分析人脑信号,并将其转化为计算机可以理解和执行的指令的设备。在过去的几十年里,这一领域的研究不断增多,为临床应用开辟了更多的可能性。例如,能够准确翻译人类意图的脑机接口可以帮助残障人士恢复独立生活能力。
实验中,使用脑机接口一小时后的核磁共振扫描显示,控制特定行为的大脑区域的结构和功能都发生了变化,这为患有脑部疾病或认知障碍的患者创建量身定制的治疗系统带来了希望。但还需要做更多的工作来弄清楚这些变化是否能长期巩固,以及是否可以用于特定疾病的治疗。研究人员认为,根据患者个体的病变位置,针对患者个体定制基于脑机接口的治疗方法是有潜力的。
一些因各种原因导致瘫痪的患者,他们的大脑实际上仍然可以正常运转,但四肢却拒绝听从大脑的指令,显然,他们的大脑已经指挥不了四肢了。那么,有没有办法利用一些先进的技术和设备,将瘫痪患者的意图转化为动作呢?日内瓦维斯生物和神经工程中心的创始人、神经科学家约翰·多诺霍通过多年的研究实验,坚信可以做到。
早在2002年多诺霍就已经证明,猴子可以在解释其大脑活动的解码器的帮助下移动光标。在接下来的十年里,他和同事又证明,该系统也适用于人类,四肢瘫痪的患者可以利用他们的大脑活动来移动光标。这一系列研究在最近更是达到了令人振奋的新高度,证明瘫痪患者也可以通过这种方式控制平板电脑。
多诺霍的研究实验表明,患者可以利用该系统打开和关闭机械手,通过多关节机械臂来够取并抓握瓶子,然后用瓶子喝水。
在实验中,研究人员将一个4毫米× 4毫米的小型微电极阵列植入患者大脑的运动皮层区域。该电极阵列由100根细若头发丝的硅针组成,每根硅针接收神经元放电活动的信号,并通过电缆线传输到计算机,计算机将大脑神经元放电活动的信息转换成控制机器或者患者自身手臂的指令。
在实验中,研究人员先是向受试患者展示屏幕上光标向左和向右移动的影像,然后要求他们在大脑中想象自己正在移动控制光标的鼠标,同时记录下他们大脑运动皮层中神经元的活动。例如,受试患者每次想象向左移动光标时,某神经元可能会被激发5次;想象向右移动时,会被激发10次。然后,研究人员就可以利用这些信息形成计算指令,在神经元放电5次时将光标向左移动,而在神经元放电10次时向右移动。由于神经元活动本质上是嘈杂的,可以测量的神经元越多,计算机判断预测的效果也越好。
对于安装了假肢手臂的患者,研究人员要求他们想象假肢做同样的动作。有人认为必须为“弯曲和伸展肘部”“上下移动手腕”等构建单独的模型。但事实证明,这根本没有必要。研究人员认为,确切的位置并不那么重要,不需要确切地知道每个神经元正在尝试做什么,只要能够从它们的组合活动中可靠地预测预期的动作即可,因为所有的神经元都是大脑神经元互连网络的一部分。
脑机接口可以让瘫痪患者控制电脑屏幕上的光标,移动假肢装置或自己的肢体。例如,使用机械臂将瓶子举到自己面前、用吸管喝咖啡等。人们是否能够通过反复练习获得使用脑机接口设备的更多体验呢?一些科学家正在进行这方面的研究和开发,让脑机接口设备的使用者能够感受到假肢正在做什么,通过一些触觉反馈来跟踪这样的感觉,让使用者获得更多脑机接口设备的体验。
经进一步改进后的系统甚至可让瘫痪患者移动自己的手臂。那么计算机要如何为患者手臂提供运动方向、控制手臂移动呢?对瘫痪患者的手臂肌肉实施电刺激似乎是最实用的,但提供能量的成本很高,而刺激控制肌肉的神经元则比较节能。然而,以正确的方式刺激相应的神经元,是一个相当复杂的过程。让瘫痪患者能够通过脑机接口设备移动自己的手臂,是目前所取得的一项重大成就。但是在目前的研究中,移动手臂的过程很缓慢,并且不如期望中的那么灵巧,这在很大程度上是因为目前对从大脑到四肢的信号传播还缺乏充分了解。
除了进化赋予我们四肢灵活的活动能力之外,我们的大脑还可以适应人工赋予我们额外的能力吗?在某种程度上,我们今天所使用的一些工具、计算机或汽车,事实上都是我们肢体功能的外延,其中一些额外的能力延伸非常复杂,且与我们肢体功能是截然不同的,但我们都学会了很好地使用它们。就像实验中的猴子一样,尽管它们拥有功能正常的手臂,但仍然可以通过大脑活动移动光标或机械臂。如果可以使用更高效的设备,那么人们就会倾向于减少使用与生俱来的肢体功能。
尽管如此,我们仍然不提倡使用植入物进行纯粹的能力增强,因为脑部植入手术仍然存在出现问题的风险。脑机接口研究应该注重于为瘫痪患者创造恢复活动能力的机会,虽然目前仍然存在成本高昂的问题,无法提供给每个需要它们的人,但这应该是我们努力的目标。
目前的脑机接口技术基本上仍然需要用电缆线将大脑与计算机相连接。为此,研究人员正在开发一种以无线电发送信号的植入系统,实现这一目标的技术难度很大,需要让整个设备变得更小,并且需要使用性能优异的电池等,但这正是研究人员努力想要达成的目标。