由EPFL领导的国际研究团队开发了一款神经假体界面，重新连接大脑和脊柱，使腿部瘫痪的猴子能够重新行走，这是人类首次通过神经科技恢复（非人类）灵长类的运动功能，相关论文今天在 Nature 发表，其成果有望获得人体试验。研究人员在接受新智元采访时表示，虽然这项研究对于 AI 发展直接推动有限，但神经科学致力于探索并理解人脑的方法、架构和算法，可以认为神经科学掌握着开发堪比人脑性能 AI 算法的关键。

2015 年 6 月 23 日，一只脊柱受损的非人类灵长类得益于一个名叫“脑脊柱接口”的神经假体界面的帮助——绕过脊柱受损部分，重新在大脑与中枢神经间搭建起连接——重新获得了对瘫痪腿部的控制，在没有经过训练或物理治疗的情况下，四肢能够正常行走。相关论文今天在 Nature 发表。

实验中，由于脊柱部分受损而导致腿部瘫痪的猴子，在脑脊柱接口激活后，没有经过任何物理治疗或训练即可重新行走。来源：Grégoire Courtine、Marco Capogrosso  & Tomislav Milekovic

这一界面能够解码与行走动作有关的大脑活动，并将相关信息传输给（受损部分以下的）脊柱，再通过电极刺激，将自然运动期间腿部肌肉的神经通路激活。这样，这只灵长类便重新获得了行走的能力。

研究项目带头人、瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）神经科学家 Grégoire Courtine 手持灵长类动物大脑和脑植入物的硅胶模型。脑脊柱接口使用像图中所示的微电极阵列检测大脑运动皮质的脉冲活动。来源：Alain Herzog/EPFL/Nature

研究人员开发的脑脊柱接口，使用图中所示的大脑植入物（微电极阵列）检测大脑运动皮质的脉冲活动。来源：Alain Herzog/EPFL/Nature

该合作项目的带头人、EPFL 神经科学家 Grégoire Courtine 表示，这是第一次人类通过神经科技恢复（非人类）灵长类的运动功能。“当然，前面还有很多挑战，等到这项发明的所有要素集齐并在人体测试可能还需要很多年。”Courtine 补充说。

论文第一作者、EPFL 研究员 Marco Capogrosso 和 Tomislav Milekovic 在接受新智元采访时表示，鉴于他们的这项研究并没有专注于探索大脑的基本性质，而且实验中用于识别灵长类大脑运动皮质神经活动的算法早已存在（“我们只是稍微调整了一下使其适用于我们这项研究”），因此，这项研究对于直接推动人工智能尤其是人工智能算法的发展作用十分有限。

但是，Milekovic 认为，神经科学与人工智能是能够相互促进、共同发展的。“目前的 AI 算法尚不能理解（solve）人类智能或具备人脑抽象思考的能力，而使其拥有这种能力的一种方法便是使用目前我们还不知道的、与人脑相同的方法、架构和算法，” Tomislav 告诉新智元：“神经科学致力于探索并理解人脑的方法、架构和算法，因此，可以认为神经科学掌握着开发堪比人脑性能 AI 算法的关键。”

“这些研究证明了原本为了其他用途而开发的算法可以用于研发新的医疗系统，” Milekovic还对新智元说：“因此，神经科学以及算法（包括 AI 算法在内）的发展，能够同时受益于彼此，并且推动医学和技术的进步。”

神经假体界面解码大脑信号，激活腿部肌肉

大脑是由神经元细胞构成的一个巨大网络。大脑处理信息的方式是将电脉冲由一个神经元传递到下一个神经元。这一电脉冲形成的脑电波信号是可以被测量并理解（interpreted）的。

脊柱的腰部区域也含有激活腿部肌肉神经元进行行走的复杂网络。带有相关信息的大脑神经束会将腿部肌肉预期激活的信号传递给脊柱。

对于未受损的神经系统，有关行走的信号会从大脑的一小部分区域（约一枚硬币大小）传来，这部分脑区也被称为运动皮质。从运动皮质发出的信号会经由脊柱向下传递到位于腰部的神经网络，而后再激活腿部肌肉，产生行走的运动。

脊柱（部分）受损会导致这些信号无法到达激活腿部肌肉的神经元，从而形成瘫痪。不过，运动皮质仍然能够产生有关行走的脉冲活动，而且激活瘫痪腿部肌肉的神经网络也仍然完好无损，可以产生腿部运动。

换句话说，只要将“信号传输通路”重新连接起来，让因为脊柱受损而无法活动的腿部重新行走是完全有可能的。

激活脑脊柱接口，瘫痪猴子能立即行走，人体试验正在探索中

研究人员设计开发的这个脑脊柱接口就实现了上述功能，并且是实时且无线的。神经假体系统解码从大脑运动皮质发出的脉冲信号，并将其传输至一个位于腰部脊柱（在受损部分以下）表面的电极系统。只需几伏特的电刺激，该系统将神经信号传输至脊柱的精确位置，并模拟神经元网络特定活动，从而激活腿部的特定肌肉。

“为了安装这一脑脊柱接口，我们开发了一个可植入的无线系统，能够实时地传输信号，从而让这只灵长类能够在不受电子元件束缚的情况下自由活动。”Courtine 在 EPFL 发布的新闻稿中表示。

“我们通过一种数学算法弄清楚了如何理解有关弯曲和伸展的大脑信号，然后将解码后的信号与脊柱上产生行走运动相关的特定位置（specific hotspots）连接起来。”

实验表明，对于部分受损的脊柱，该脑脊柱接口能够立即见效。研究人员还表示，在药剂辅助下，该接口应该能够用于受损更加严重的脊柱。实际上，灵长类在脊柱部分受损的情况下，一般三个月以后就能自动回复全部的行走能力。

“灵长类能够在这一脑脊柱接口被激活后立即行走，不需要任何物理治疗或训练，”观看了整个实验过程的波尔多大学神经科学家 Erwan Bezard 表示。

“证实这种方法在非人类灵长类动物中的有效性，为开发和测试脑脊柱界面用于治疗截瘫人群打开了前景。” Milekovic 告诉新智元：“我们的研究中使用的所有设备都已经获得批准用于临床使用，或正处于获得批准的流程当中，因此有望用于人体试验。”

“截瘫患者使用脑脊柱接口再次行走的未来让我们非常兴奋。” 他说。

来源：Capogrosso et al./Nature

“解码大脑和刺激脊柱之间的关联——让神经信号成功传输得以实现——是全新的，”洛桑大学医院（CHUV）神经外科医生、功能神经外科部门负责人 Jocelyn Bloch 在接受 Nature 记者采访时表示，她补充说：“有生以来第一次，我能想象一个完全瘫痪的患者通过这一脑脊柱接口能够活动腿部。”

目前，Bloch 与 EPFL 合作，正在领导一项临床可行性研究，评估这一脊柱刺激技术在不涉及大脑植入的情况下的治疗潜力，改善因脊柱部分受损导致下肢无法自由活动的患者的行走能力。

脑脊柱接口具体构成

研究中提及的神经假体界面，由瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）研究人员设计，与美国医疗科技公司美敦力（Medtronic）、布朗大学以及 Fraunhofer ICT-IMM 研究人员共同开发，并与波尔多大学、Motac Neuroscience 和洛桑大学医院（CHUV）合作测试完成。

研究人员在接受新智元采访时表示，这一名为“脑脊柱接口”的神经假体界面由一个大脑植入物、一台脑电波记录仪（brain-recording device）、一台计算机、一个可植入脉冲生成器和一个脊柱植入物组成。

其中，大脑植入物是一个由近百个电极构成的微阵列，以前曾用于人类脑机接口相关研究，经外科手术植入到实验中非人类灵长类的运动皮层。

脑电波记录仪由布朗大学的 Borton 博士和 Nurmikko 博士合作开发完成，与大脑植入物相连，记录运动皮质的脉冲活动，并将其实时地无线传输至一台计算机。“这些脉冲活动的一般性质也是早就被观察并记录过的。”Tomislav 告诉新智元。

该计算机负责解码上述脉冲活动。专门研发的算法从所记录到的脉冲活动中，抽取灵长类想要行走的意图。解码后的运动状态将被转换为脊柱刺激信号（spinal cord stimulation protocols），无线传输到可植入的脉冲生成器。

研究人员开发的可植入脉冲生成器。来源：Alain Herzog/EPFL/Nature

可植入脉冲生成器常被用于深脑刺激疗法。美国医疗科技公司美敦力（Medtronic）的 Tim Denison 及其团队开发了一种新的固件，能够支持实时触发能力。该可植入脉冲生成器在无线接收到刺激信号（simulation protocols）以后，按照所指定的模式刺激脊柱植入物。

该脊柱植入物由 16 个电极组成，通过外科手术放置在腰部脊柱背侧的精确点上。脊柱植入物激活瘫痪腿部协同运动的肌肉，引起腿部的屈曲和伸展运动。

评价及意义

“能够无线传输记录的脑信号是很重要的，”研究项目带头人之一的布朗大学研究者 David Borton 在 EPFL 新闻稿中表示：“这使我们能够绘制动物在正常或自然活动情景中脑部的神经活动。要是我们真的致力于在人体安置神经假体，这样不受任何约束的记录技术是十分关键的。”

脑脊柱接口设计概念图。来源：Jemère Ruby（2016）/Nature

Tomislav Milekovic 同样也在新闻稿中表示，使用脑脊柱接口这样由大脑控制的神经假体恢复复杂且精准的运动，取决于研究人员能够准确地从大脑神经活动中理解（interpret）行走的意图。“随着我们记录和理解大脑活动能力的提高，我们将在恢复由于神经损伤或病症而导致的行动和认知障碍方面愈发有效。将来有一天，神经假体或许能让截瘫患者自由地活动手部或腿部，与受伤前无异，患者甚至都察觉不到神经假体的存在。”

国纽卡斯尔大学神经科学研究院的 Andrew Jackson 在 Nature 同期刊登的评论文章中表示，神经接口移植从最初在猴子身上的试验转向人体试验的发展速度十分迅速。虽然还面临种种挑战，但这项研究却是代表了通过神经接口恢复运动能力的一大进步。

论文地址：http://nature.com/articles/doi:10.1038/nature20118