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新型腦機連接埠!成功讓「漸凍人」透過意念操縱電腦,線上聊天、購物和理財

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Oxley 教授團隊開發「Stentrode」 腦機連接埠可以解碼大腦的訊號,並將訊號傳遞給骨骼或義肢等人體移動輔助設備,讓植入者獨立控制環境。

2018年3月14日,英國劍橋大學著名物理學家、現代最偉大的物理學家之一史蒂芬‧霍金教授去世,享年 76 歲。

我們都知道,霍金教授是一位肌萎縮性側索硬化症(Amyotrophic lateral sclerosis,ALS,也稱為「漸凍人症」)患者,晚年時期只能癱瘓在輪椅上,透過臉部肌肉帶動感應器打字表達自己的觀點,而且每分鐘僅能打出幾個字,極大地限制了其科學研究的進展。

近日,來自澳大利亞墨爾本大學血管仿生實驗室的 Thomas J Oxley 教授帶領的研究團隊及其合作者,透過靜脈植入腦機連接埠(無需開顱),將 ALS 患者的大腦和電腦連接,直接透過患者大腦控制電腦。並且在經過培訓後,兩位患者可以自己以每分鐘 20 個字左右的速度進行網路聊天。此外,網路購物和網路理財也都可以獨立完成。

該研究相關工作以 「Motor neuroprosthesis implanted with neurointerventional surgery improves capacity for activities of daily living tasks in severe paralysis: first in-human experience」 為題,發表在最新一期的 Journal of NeuroInterventional Surgery 雜誌上。

對於這一研究結果,Oxley 教授表示,「人們一直在討論腦機連接埠的數據傳輸和倫理問題,而在我看來,真正重要的是,我們能否為患者真正提供改變生命的產品。透過腦機連接埠,患者只需要 『動動腦』 就可以操作 Windows 10,我覺得這就足夠了。」

腦機連接埠,殘障人士正常生活的希望

腦機連接埠,是近年來神經科學最尖端的研究領域,透過為人(或動物)建立與外部設備進行訊息傳輸的通路,可以實現人類意識的即時傳輸,並利用機器學習技術,將腦電波訊號與其對應的動作反應建立映射關係,讓人類意識在機器上得以翻譯。

以霍金教授為例,此前如果霍金教授想要打字,必須透過臉部肌肉來帶動感應器進行選擇。而透過腦機連接埠,霍金教授可以直接將自己的想法回饋到電腦上,透過電腦或打字機表述出來,不用動嘴也不用動手,更不用動臉。顯然,對於殘障人士來說,這一尖端領域的發展意義重大,是可以讓他們在未來像正常人一樣生活的希望。

目前,將大腦內部訊號與電腦相連的方式主要有兩種,一是非侵入式腦機連接埠,透過腦電帽接觸頭皮間接獲取皮層神經訊號;二是侵入式腦機連接埠,需要在頭部植入晶片、電極和感應器等器件,透過一台神經手術機器人,利用雷射打孔向大腦無痛植入電流和晶片,讀取大腦訊號。顯然,與非侵入式腦機連接埠相比,侵入式的方式可以獲取更準確的訊息,不過由於接入者頭部會形成永久性孔洞,感染風險大大增加。

 ALS 患者在使用頭戴設備艱難打字(圖片來源:維基百科)

前段時間,讓馬斯克非常興奮的突破在於,他們發明的電極線僅 4-6 微米,比 40-50 微米的頭髮絲還要細上 10 倍,這意味著接入腦機對人腦的損害性更低。儘管這種腦機連接埠創傷較小,但仍舊需要開顱,在嵌入大腦後會不可避免會引起神經細胞的免疫反應,植入後的長期安全性和有效性也有待考量。

一種更安全,不用開顱的方式

Oxley 教授長期致力於腦機連接埠在人類中的應用研究。早在 2017 年,Oxley 教授的團隊就開發了全球首款經過血管植入患者腦部的腦機連接埠,嘗試幫助癱瘓群體重新獨立行走。

這種名為 「Stentrode」 的腦機連接埠,體積小巧,宛如一根火柴棒。它由可擴展的網狀支架電極組成,無需開放式的腦部手術,微創透過腦血管造影術(一種可以提供腦部血管影像的技術,可以探知到諸如動靜脈畸形和動脈瘤等腦部血管異常)並借助一根導管輔助,穿過彎曲的血管,抵達患者大腦運動皮層上方的血管中。

植入完畢後取出輔助導管,「Stentrode」 就會開始在血管壁上擴張,形成一個中空的立體網格。「Stentrode」 可以解碼大腦產生的用於完成特定任務的訊號,並將這些訊號透過無線電波傳遞給骨骼或義肢等人體移動輔助設備,最終可以讓植入者獨立控制環境。

 植入者借助這一系統可以獨立控制環境,比如 Windows 10(圖片來源:此次研究論文) 

最初,他們在綿羊體內測試了 「Stentrode」 的安全性和有效性,並隨後開始招募志願者進行臨床研究。最終,有兩名 ALS 患者參與了這項單臂、開放標籤、前瞻性早期可行性研究。

透過微創神經干預程式,研究人員將新型血管內 「Stentrode」 腦機連接埠植入到患者大腦中臨近主運動皮層的上矢狀竇。隨後研究人員對參與者進行機器學習輔助的培訓,以使用與嘗試動作相關的無線傳輸皮層電訊號來控制多個滑鼠的點擊動作,包括縮放和單擊。同時,結合光標追蹤與眼動儀,參與者可以實現 Windows 10 作業系統的控制,執行日常的活動。

最終結果顯示,參與者1和參與者2在分別培訓86天、71天後,就可以自行使用這一系統。同時,參與者1的打字準確率為 92.63%,速度為每分鐘 13.81 個正確字元,參與者 2打字準確率為 93.18%,速度為每分鐘 20.1 個正確字元。此外,兩名患者都可以獨立完成包括網路聊天、購物以及理財等任務。

對此,Oxley 教授表示,「目前,這種支架在臨床上的應用已經非常廣泛了,安全性是毋庸質疑的。然而,由於這種方式的侵入性較低,收集的神經訊號會相對較弱,但是對於那些不希望開顱的患者來說,這無疑是一種非常有用的選擇,至少可以幫助他們打發日常無聊的時間。」

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