发布日期： 2024年10月17日

来源： 某研究机构/某神经科学中心

摘要： 研究人员在恒河猴实验中，开发出一种新型脑机接口训练协议，能够仅凭大脑信号精准操控假肢手。研究首次揭示，大脑中编码不同手部姿势的神经信号是控制假肢的关键，而非此前认为的运动速度信号。这一突破有望大幅提升神经假肢的精细控制能力，帮助瘫痪患者部分或完全恢复日常活动功能。

提起购物袋、将线穿过针眼——力量抓握与精细抓握，这两个动作几乎构成了我们日常生活的全部。只有当双手无法使用，比如因截瘫或渐冻症导致肌肉麻痹时，人们才会真切体会到双手的珍贵。

为了帮助患者重获这些能力，科学家们已研究神经假肢数十年。人造手、手臂或腿能让残障人士恢复部分活动能力。其中的关键环节，是通过脑机接口来桥接受损的神经连接——解码大脑信号，将其转化为指令，进而控制假肢。然而，直到目前，许多手部假肢在精细运动方面仍存在不足，难以满足日常使用的精度需求。

“假肢的控制效果，很大程度上取决于计算机接口所读取的神经数据，”该研究的第一作者、某机构的神经生物学家安德烈斯·阿古德洛-托罗表示。“以往关于手臂和手部运动的研究，主要聚焦于控制抓取速度的神经信号。但我们想探索，代表手部姿势的神经信号是否更适合用于控制神经假肢。”

实验对象选用了恒河猴。与人类相似，它们拥有高度发达的神经系统和视觉系统，精细运动技能也非常出色，特别适合用于抓取动作的研究。

研究人员首先训练两只恒河猴在屏幕上移动一只虚拟假手。在此阶段，猴子需要用自己的手做出手部动作，同时观察屏幕上虚拟手的对应运动。猴子佩戴着一只带有磁传感器的手套，用以记录其动作细节。

待猴子掌握任务后，下一步是让它们通过“想象”抓取动作来控制虚拟手。科学家测量了大脑皮层中专门负责控制手部运动的神经元群体的活动，重点分析代表不同手和手指姿势的神经信号，并据此调整脑机接口的算法——即把神经数据转译为运动指令的环节。

“与传统协议不同，我们调整了算法，使其不仅关注运动的终点，也关注从起点到终点的整个轨迹，也就是执行路径。”安德烈斯·阿古德洛-托罗解释道。“正是这一改变，带来了迄今最为精确的控制效果。”

随后，研究人员将虚拟手的运动数据与之前记录的真实手数据进行对比，证明虚拟手的执行精度已能媲美真实手。

“在这项研究中，我们证实了控制手部姿势的神经信号对于神经假肢控制尤为关键。”该研究的资深作者、神经生物学实验室主任汉斯约格·舍尔贝尔格说道。“这些成果可用于改进未来的脑机接口，从而进一步提升神经假肢的精细运动能力。”

本研究得到了某研究基金会以及欧盟“地平线2020”项目的资助。