想象一下，当你躺在医院的病床上，试图站起来——但你却无能为力的情景。

你试着去拿一杯水，去移动你身体里的任何东西——但你仍然做不到。

你能做的只是可以听到医院中的噪音。

上述所描述的这种经历代表了一种罕见的医学状况，称为闭锁综合征(Locked-In Syndrome，LIS)，在这种情况下，患者虽然可以完全意识到周围发生的事情，但无法移动肢体。LIS通常由脑干中风引起，据报道其5年死亡率为84%，尚未发现有效的治疗方法或治愈方法。

LIS患者面临的一个关键挑战是无法与外界沟通。传统情况上，保留移动眼睛或眨眼能力的LIS患者可通过基本的系统进行交流，例如眨一次表示“是”，两次表示“否”。虽然最近已经开发了一些解决方案来支持LIS患者在缺乏身体运动控制的情况下更有效地沟通，但其中许多解决方案依赖于眼球追踪技术，因此对于眼球运动能力有限或没有眼球运动能力的LIS患者亚群来说是无法使用的。

这就是脑机接口技术(Brain-Computer Interfaces，BCIs)的用武之地。脑机接口是一种神经技术，可以在人的大脑和计算机之间建立连接。例如，基于脑电图(EEG)的脑机接口，基于神经元之间通过电脉冲进行交流的原理，利用电极捕捉大脑在处理信息时产生的电场数据。然后将这些数据实时发送到计算机进行处理，并最终为BCI用户生成一些实用的功能。BCI可以用于多种目的，其中许多应用面向医疗保健领域——在本例中，是帮助LIS患者进行交流的应用层面。

脑机接口是如何工作的

脑机接口通常分为两种不同的类型：侵入式和非侵入式。

非侵入式脑机接口包括根据脑功能区划分和感兴趣的脑区域在头皮上(Scalp)放置脑活动传感器。再次以脑电图(EEG)技术为例，利用视觉处理活动的脑机接口将电极放置在头皮的枕部，以捕捉枕叶皮层内神经元的电活动。脑电图被广泛认为是安全的，因为它只需要把电极放在头皮上。使用者的不适程度有限，也没有预期的负面副作用。然而，这种方法也有缺点。它捕捉大脑深层区域的电活动的能力有限，这些区域在空间上远离放置在头皮上的电极。头皮脑电图的低空间分辨率是公认的，，这限制了该技术“专注”大脑特定区域的神经元活动的能力。

相反，侵入性脑机接口涉及在体内植入传感器，通常是通过神经外科手术在大脑表面(Electrocorticography，ECoG)或脑组织深处植入传感器。这种手术方式存在固有的风险，包括植入过程中的脑损伤、术后感染，甚至是身体对植入物的排斥。然而，它提供了有效地监测大脑深部区域的优势，从而使收集更全面，因此获得更有价值的数据成为可能。

BCI技术再LIS患者中的应用

在应用脑机接口技术支持LIS患者的案例中，可以采用侵入性和非侵入性两种方法。然而，侵入性可能被认为是一种更有效的方法，因为它能够更好地准确捕获来自大范围大脑区域的活动——对于可附加设备的能力有限的LIS患者而言，精度强烈影响效用。

LIS患者的BCI可能有多种形式。其中最著名的是所谓的“P300拼写器”。在这种情况下，当患者专注于刺激时，大脑会产生一种特定的反应(“P300”——一个在所关注的刺激出现后300毫秒产生的正电场)。通常情况下，病人会看到一个屏幕，屏幕上有一个键盘，每个字母以不同的速度微妙地闪烁。当患者专注于键盘上的一个特定字母时，他们的大脑反应与该字母的闪烁速度一致。然后，测量大脑反应的电极数据可以用来“解码”患者正在关注的字母。用多个字母重复这个过程可以让单词和句子交流起来。虽然P300拼字器模型的不同方法已经实现了82-93%的强字母解码准确率，但这一过程受到整体上通信速度较慢的限制，而且用户只能输入单词，因此功能有限。

更先进的人工智能技术依赖于BCI系统来学习患者大脑活动和计算机命令之间的联系。在系统训练期间，患者执行特定的心理任务，如想象一个短语、图像或肢体运动，BCI系统捕获由这些心理任务产生的患者大脑活动，并将它们与特定的计算机命令联系起来。例如，“按下回车键”的命令可能与患者想象用左手握拳时产生的大脑活动有关。这些基于先进设备的实验证据令人印象深刻，有一个案例研究使用患者想象的笔迹运动和大脑运动皮层的信号记录实现了每分钟90个字符的打字速度和94%的准确率。(在自动更正功能的支持下可提高到99%)。

相邻的应用程序

LIS远不是唯一一种患者活动能力受损的医学疾病。类似的疾病还包括肌萎缩性侧索硬化症(Amyotrophic Lateral Sclerosis，ALS)，这是一种罕见的疾病，会导致大脑和脊髓中的运动神经元逐渐丧失，以及四肢瘫痪。这种疾病会损害颈部以下的肌肉控制。事实上，更常见的神经退行性疾病，包括帕金森氏症和阿尔茨海默氏症，在晚期也会影响运动控制和交流。辅助沟通的脑机接口还可以为受这些相邻疾病影响的人提供额外的支持。

领域的当前现状

脑机接口技术本身并不新鲜，20世纪20年代中期首次报道了大脑的电场记录，20世纪60年代第一个端到端脑机接口解决方案在动物模型中运行。因此，脑机接口的技术进步已经进行了相当长的一段时间，尽管它通常在小众学术圈子里比主流媒体讨论得更突出。然而，最近所描述的进步是由大脑传感器技术和人工智能的进步推动的，它们分别提高了脑机接口有效捕获和解码大脑信号的能力，以实现其实用性。

更广泛的神经技术领域，包括治疗LIS等运动和交流障碍的脑机接口，近年来取得了显著增长。如:

伊隆·马斯克(Elon Musk)，Neuralink：Neuralink成立于2016年，其使命是开发脑机接口技术。虽然该公司技术的具体目的自成立以来变化很大，但最近的努力集中在将该工具建立为针对具有运动障碍(如四肢瘫痪)的个人的辅助计算机控制设备。该公司最近开始在人类患者身上测试他们的设备。马斯克本人并不是神经科学家，该公司的活动也引发了很多争议，但不可否认，该组织提高了神经技术的知名度，为该领域带来了关注和资源。

增长障碍

虽然脑机接口治疗LIS和相关运动障碍的发展是有希望的，但这项任务面临着一定的挑战。

虽然BCI的成本因具体产品和应用而异，但高成本是阻碍这些解决方案广泛采用的关键因素。在像美国这样的私人医疗市场下，保险公司可能不愿意报销昂贵的或全新的技术，而在像英国国家医疗服务体系(United Kingdom’s National Health Service，NHS)这样的国有化医疗系统中，高成本的医疗解决方案可能需要在提供给患者之前产生重要的临床和经济证据。

产生必要的证据来支持昂贵的BCI解决方案的分销和报销，这只是BCI制造商的一项高投资义务，其中包括技术开发、营销和监管活动。这导致了第二个挑战：早期BCI开发人员的资金有限。虽然神经科技行业作为一个整体无疑正在经历一个井喷式的增长，最近贝莱德神经科技和Neuralink获得了一些备受瞩目的大额投资，但由于该行业的复杂性(这可能会让非专业投资者望而却步)和技术的不成熟，神经科技的融资本质上是有限的。

最后，为了鼓励大规模采用，可能需要证明BCI对LIS和类似情况的长期价值。考虑到这项技术的相对初级阶段，包括Synchron和Neuralink在内的一些解决方案仍处于人体试验的第一阶段，可能需要几年时间才能获得足够规模的证据，以得出有关长期价值的可靠和普遍的结论。

然而，最近发表在《新英格兰医学杂志》上的一篇文章表明，一名ALS患者在植入脑机接口6年后开始逐渐减少对其植入脑机接口的使用。作者认为，这反映了由于进行性疾病相关的脑萎缩减少了设备接收的神经信号，因此侵入式设备的功能和实用性正在下降。

然而，据估计，神经技术行业的复合年增长率(CAGR)可能超过13%，随着该行业的日益成熟，设备成本降低、资金可用性增加以及技术的进一步改进，这些挑战有望减少。

总  结

虽然脑机接口的开发和应用为改善LIS和其他运动障碍患者的生活提供了一条有希望的新途径，但仍存在重大挑战。该技术的高成本，需要广泛的临床验证，以及该领域的初级阶段都是广泛采用的障碍。然而，随着传感器技术、人工智能的不断进步，以及投资者的兴趣日益浓厚，脑机接口在彻底改变患者的沟通和自主方面的潜力是巨大的。

随着该领域的成熟和克服这些障碍，脑机接口可能成为医疗保健的一个组成部分，为那些因疾病而孤立的人提供希望和新的可能性。

* 本文转载自公众号：脑机接口产业联盟

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