Nature：张复伦团队开发新型脑机接口，让瘫痪者恢复交流能力

患有神经系统疾病，例如脑干中风或渐冻症（ALS）的人往往因肌肉瘫痪而丧失语言能力。过往研究表明可以从瘫痪患者的大脑活动中解码出语言，但只能以文字形式输出，且速度、准确性和词汇量都较为有限。

2023年8月23日，加州大学旧金山分校的张复伦（Edward Chang）团队在 Nature 期刊发表了题为：A high-performance neuroprosthesis for speech decoding and avatar control 的研究论文【1】。

该研究开发了一种新型脑机接口（BCI），可以高性能、实时将因脑干中风而严重瘫痪的患者大脑信号同时转化为三种输出形式：文字、语音和控制一个头像，从而帮助严重瘫痪者恢复沟通能力。

在这项研究中，张复伦团队开发了一种获取大脑活动的装置，该装置的电极覆盖在大脑表面并侦测许多细胞的活动。这种脑机接口（BCI）装置可以将大脑信号同时转化为三种输出形式：文字、语音和控制一个头像。

研究团队训练了一个深度学习（Deep Learning）模型，来解码从一名因脑干中风而严重瘫痪的患者那里收集到的神经数据，收集数据时病人试图无声地说出句子。脑信号到文字的转译速度中位数为每分钟78个词（错误率为25%）。大脑信号转译为语音时，372词汇量下错误率为28.2%，词汇量越小，错误率越低。该装置还能将神经活动转译为面部表情，以动画头像的形式呈现。

综上所述，这种多模式脑机接口装置为瘫痪病人提供了更多可能性，让他们能够更自然、更具表现力地进行交流。

值得一提的是，2021年10月，张复伦团队等在 Nature Medicine 期刊发表了题为：Closed-loop neuromodulation in an individual with treatment-resistant depression 的研究论文【2】。

该研究在一名严重抑郁症患者的脑部植入了一个“大脑起搏器”——慢性脑深部感应和刺激装置，成功地治疗了一名患有严重抑郁症且多次治疗失败的患者。

2022年11月9日，张复伦团队等人在 Nature Communications 期刊发表了题为：Generalizable spelling using a speech neuroprosthesis in an individual with severe limb and vocal paralysis 的研究论文【3】。

该研究开发了一种脑机接口设备，能够在一名失语瘫痪被试者无声地尝试拼读出词汇以构成完整句子时，解码他的脑活动。这些发现凸显出无声控制的语言神经假体通过基于拼读的方法生成句子的潜力。

论文链接：

1. https://www.nature.com/articles/s41586-023-06443-4

2. https://www.nature.com/articles/s41591-021-01480-w

3. https://www.nature.com/articles/s41467-022-33611-3

转自：“生物世界”微信公众号

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