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解碼思維,讓癱瘓患者重獲運動能力

MEMS ? 來源:MEMS ? 作者:MEMS ? 2021-02-26 09:14 ? 次閱讀

2015 年,一群神經科學家和工程師圍在一起,觀看一名男子玩電子游戲《吉他英雄》。只見他小心翼翼地拿著簡化的吉他接口,用右手的手指按下 fret 按鈕,左手敲擊 strum bar。這雖是一個簡單的游戲,但這一場景背后的故事卻非同尋常:這名男子從胸部以下癱瘓了三年多,手已經失去活動能力。每次他移動手指彈奏音符,都像在演奏一首恢復自主能力的歌曲。

這名男子的行動并不依賴于體內受損的脊髓。相反,他使用了一種「神經搭橋」(neural bypass)技術,將其意圖轉化為行動:首先,大腦植入物在他的運動皮層中提取神經信號,然后將這些信號移動到一臺運行機器學習算法的計算機上,令算法對信號進行解碼;最后,包裹在他前臂上的電極將指令傳遞給肌肉。可以說,這名患者使用人工神經系統完成游戲過程。

該研究小組的任務是破解與運動和感知有關的神經密碼,以便開發出新方法,治療全球范圍內數以百萬計的癱瘓患者——僅在美國就有 540 萬人。要做到這一點,研究人員首先需要了解大腦神經元發出的電信號與身體動作之間的關系;然后需要正確地「說」這種語言,并調節適當的神經通路,以恢復運動和觸覺。

研究團隊包括 Chad Bouton 教授、電氣工程師 Nikunj Bhagat、神經科學家 Santosh Chandrasekaran 和臨床主管 Richard Ramdeo,他們利用這些信息構建兩種不同的合成神經系統。一種方法是使用大腦植入物來高保真地控制癱瘓的肢體;另一種采用非侵入性可穿戴技術,這種方式提供的控制精度較低,好處是不需要進行腦部手術。可穿戴技術可能相對較快地推廣到患者身上。

實驗參與者 Luke Tynan(前排)與研究成員。后排自左至右分別是 Chad Bouton、Richard Ramdeo、Santosh Chandrasekaran 和 Nikunj Bhagat。

解碼思維,讓癱瘓患者重獲運動能力

「吉他英雄」實驗的參與者 Ian Burkhart 在 2010 年因潛水意外導致頸部多塊椎骨斷裂、脊髓受損,從胸部中部以下癱瘓。受傷部位阻止了大腦產生的電信號沿著神經傳遞,因而無法觸發肌肉動作。Ian Burkhart 曾參與 Chad Bouton 等人 2016 年的一項研究,通過技術手段彌補了他因癱瘓失去的能力。他還可以刷信用卡、把瓶子里的水倒進杯子里,這是首次癱瘓病人利用腦植入物成功控制了自己的肌肉。

2015 年,研究實驗參與者 Ian Burkhart 使用基于腦置入的神經搭橋技術初版本玩《吉他英雄》游戲。

Burkhart 使用的系統是實驗性的,研究結束時,他重新獲得的「行動自主性」也隨之結束。為了改變這種情況,研究人員決定開發一種非侵入式的可穿戴技術,這種技術不需要植入大腦,因此可以更快地為癱瘓人員使用。目前,四肢癱瘓的人已經使用這一系統來接觸和抓握各種物體。該研究團隊正在努力使這種非侵入式技術商業化,并希望在明年獲得美國食品藥品監督管理局(FDA)批準。

癱瘓長期被認為是一種永久性的疾病。但在過去的二十年里,研究人員在讀取大腦的神經信號和使用電刺激給癱瘓的肌肉提供動力方面取得了顯著進展。

21 世紀初,美國科技公司大腦之門 (BrainGate) 利用腦機接口技術來幫助患者恢復一些行動能力,從大腦運動區接收信號,利用這些信號控制各種機器,開發機器學習算法來破譯神經代碼。2007 年,這些算法幫助了一位因中風而癱瘓的女子用思想駕駛輪椅。到 2012 年,該團隊已經使一名癱瘓女子使用機械臂拿起瓶子。與此同時,其他研究人員也正在使用植入的電極刺激脊髓,使腿部癱瘓的人能夠站起來甚至行走。

對于四肢癱瘓的人來說,他們最想要恢復的或許是手臂和手的功能。機器人技術部分滿足了這一需求。一種商用的機械臂可以與輪椅控制器一起操作,多項研究探索了通過大腦植入物或頭皮電極來控制機械臂。但有些人仍然渴望使用自己的手臂。2016 年,Burkhart 在接受媒體采訪時表示,他不希望在輪椅上安裝機械臂,因為他覺得這會引起太多關注。他希望以一種不引人注意的方式控制自己的手臂,而不是被當作一個半機器人對待。

解放手部:可穿戴貼片

恢復雙手運動是一項艱巨的挑戰。人類的手有 20 多個自由度,它移動和旋轉的方式比腿要多得多。這意味著更多的肌肉需要刺激,這就產生了一個非常復雜的控制系統問題。而且我們還不能完全理解手部的復雜動作是如何在大腦中編碼的。

Burkhart 的植入物在大腦運動皮層中,這個區域控制著手部的運動。研究人員對運動皮層進行了廣泛的測繪,獲得了大量信息,能夠展示一般的神經元活動是如何與整個手的運動以及每根手指的運動相關聯的。但是從植入物的 96 個電極上獲得的數據量是驚人的:每一個電極每秒測量活動 30000 次。在這巨量的數據中,我們必須找到表示「拇指彎曲」或「食指伸出」的離散信號。

為了解碼這些信號,研究人員結合了人工智能以及人類堅持不懈的毅力。實驗志愿者每周參加三次培訓,為期 15 周。在每一次培訓中,Burkhart 都會在電腦屏幕上觀看手的移動和手指的彎曲,并想象做出相同的動作。在這一過程中,植入物會記錄他的神經元活動。隨著時間的推移,機器學習算法能夠計算出哪種活動模式對應拇指的彎曲、食指的伸展等等。

一旦神經搭橋系統理解了這些信號,它就可以為 Burkhart 前臂的肌肉產生一種模電脈沖模式,理論上模擬了大腦通過未受損的脊髓和神經發出的脈沖。但實際上,將 Burkhart 的意圖轉化為肌肉運動需要另一輪訓練和校準。該研究花了無數個小時刺激包裹在他前臂上的 130 個不同的電極,來確定如何控制手腕、手和每個手指的肌肉。但研究人員無法復制手能做的所有動作,也無法完全控制小指。因此必須開發更好的東西。

為了使系統更加實用和便捷,研究人員決定開發一種完全非侵入式的版本——GlidePath。使用該可穿戴搭橋技術后,實驗志愿者 Casey Ellin 能夠拿起桌子上的燕麥棒,送到嘴邊咬一口。相關研究發表在期刊《Bioelectronic Medicine》上。

論文地址:https://bioelecmed.biomedcentral.com/articles/10.1186/s42234-020-00053-5

Chad Bouton(左)手持最新版本的可穿戴貼片,貼片貼在用戶前臂上時可以刺激神經和肌肉(右)。

研究者認為這項技術可以幫助脊髓損傷患者以及中風康復患者,并在 Good Shepherd 康復醫院和巴洛神經外科研究所測試了該項技術。對于中風患者,使其接受神經肌肉電刺激來協助自主運動,幫助恢復運動功能。有相當多的證據表明,病人在電極刺激肌肉的同時嘗試做動作,可以提高康復效果。大腦和肌肉的這種聯合作用能提高「可塑性」,即神經系統適應損傷的能力。該系統必須確保患者完全投入,因為刺激將由患者的意圖觸發。該研究計劃收集更多的數據,并希望即使技術關閉,患者也能恢復一些功能。

盡管可穿戴應用令人興奮,但如今的非侵入式技術還不能很好地控制復雜的手指運動,至少最初是這樣。研究人員正繼續研究一種涉及大腦植入的神經搭橋技術。

當 Burkhart 使用早期版本的神經搭橋術時,他告訴研究人員,這是邁向獨立的一大步。但還有許多實際的事情沒有考慮在內,Burkhart 這樣描述他的感受:「手里拿著東西,但感覺不到自己拿東西,這很奇怪。」然后,研究者決定研究一種雙向神經搭橋,將大腦的運動指令傳遞給手,并將手的感覺反饋傳遞給大腦,從兩個方向跳過受損的脊髓。

雙向搭橋:讓患者擁有觸感

為了使癱瘓的人能夠拿起物體,在運動皮層中植入電極陣列(1),當一個人想象移動他的手臂和手時,提取產生的神經信號。然后,AI 驅動的處理器將這些嘈雜的大腦信號解碼(2),向前臂電極貼片發送神經刺激指令(3)。當人抓住物體時,手上的薄膜傳感器(4)記錄感官信息。這些數據通過處理器傳回,刺激指令被發送到感覺皮層的植入式電極陣列(5),讓人感覺到物體的存在,并在必要時調整握力。在這一過程中,脊髓上的另一個電極陣列(6)刺激脊髓神經,希望促進脊髓神經的再生和修復。

為了讓癱瘓的手有知覺,需要在手部安裝精調傳感器,在大腦的感覺皮層區域安裝一個植入物。對于傳感器,研究者首先考慮人類皮膚如何向大腦發送反饋。當你拿起東西時,如裝滿咖啡的一次性杯子,壓力會壓迫皮膚的底層;當你舉起杯子時,你的皮膚會移動、拉伸和變形。該研究開發的薄膜傳感器可以檢測杯子對皮膚的壓力,以及當你舉起杯子時,施加在皮膚上的剪切力。這種微妙的反饋至關重要,因為在這種情況下,合適的移動范圍很小;如果你把杯子擠得太緊,熱咖啡會全部灑在身上。

每一個傳感器都有不同的區域來檢測最輕微的壓力或剪切力。通過聚合測量值,該系統可以準確地確定皮膚是如何彎曲或拉伸的。處理器把這些信息發送到感覺皮層的植入物上,使用戶能夠感覺到手中的杯子,并根據需要調整握力。

觸摸和感知:功能性核磁共振成像顯示了與手部運動相關的大腦活動。雙向搭橋記錄來自運動皮層的信號,并刺激感覺皮層。

薄膜傳感器測量壓力和作用力,這些數據用來刺激感覺皮層中的電極。

另一個挑戰是找出刺激感覺皮層的確切位置,感覺皮層接收手部輸入的部分還沒有通過電極詳盡地繪制出來。為了填補這一空白,研究人員與神經外科醫生 Ashesh Mehta 和 Stephan Bickel 以及住院癲癇患者,一起進行了癲癇活動地圖繪制。深度電極被用來刺激凹槽內的區域,并詢問患者在哪里感覺到。該研究能夠誘發手部特定部位的感覺,包括至關重要的指尖。

展望

這些知識為臨床試驗做好了準備,這標志著可以進行下一步研究。目前該研究團隊正在招募四肢癱瘓志愿者進行這項研究,團隊中的神經外科醫生將在感覺皮層植入三組電極,在運動皮層植入兩組電極。刺激感覺皮層可能會給解讀運動皮層神經信號的解碼算法帶來新的挑戰(運動皮層就在感覺皮層的附近),接收到的電信號會有一些變化,因此必須學會補償這些變化。

在這項研究中,研究團隊還增加了其他刺激。除了刺激前臂肌和感覺皮層,研究人員還刺激了脊髓。理由如下:在脊髓中,存在由 1000 萬個神經元組成的復雜網絡。早期研究表明,即使在沒有大腦指令的情況下,這些神經元也有能力暫時指揮身體的運動。讓志愿者專注于一個預期的動作,在前臂電極的幫助下讓身體做出這個動作,然后從手上的傳感器接收反饋。研究人員相信,在這個過程中刺激脊髓可以增強神經網絡的可塑性,強化脊髓內參與手部運動神經元之間的聯系。該研究的夢想是讓脊髓受損的人恢復雙手。

該研究希望這一技術得到臨床證明并被批準使用,看到癱瘓患者用手做復雜的動作,比如系鞋帶、打字、彈鋼琴。研究者希望,有朝一日癱瘓患者能與所愛之人握手,感受他們的觸摸,恢復運動、感覺,并最終恢復自主行動能力。

責任編輯:lq

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原文標題:解碼思維讓癱瘓患者恢復運動功能,還具有感知能力

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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