1月16日上午,浙江大学在紫金港校区召开新闻发布会,对外宣布和展示了这项重要科研成果。中国科学院院士、浙江大学医药学部主任段树民,浙大二院神经外科主任张建民,浙江大学求是高等研究院教授王跃明,浙江大学求是高等研究院教授郑筱祥及浙大二院、浙江大学脑机接口团队出席了发布会。


用意念喝可乐!病人通过大脑控制机械手臂


该校求是高等研究院“脑机接口”团队与浙大医学院附属第二医院神经外科合作完成了国内首例植入式脑机接口临床研究。该团队在国内首次通过对一位高位截瘫志愿者脑内植入Utah阵列电极,患者可以利用大脑运动皮层信号精准控制外部机械手臂,完成进食、饮水和握手等一系列上肢重要功能运动。首次证明了高龄患者利用植入式脑机接口进行复杂运动控制的可行性。


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恒达主管 该团队在国内首次通过对一位高位截瘫志愿者脑内植入Utah阵列电极,从而意念控制机械手臂的三维运动完成进食、饮水和握手等一系列上肢重要功能运动。该研究的成功标志着我国脑机接口技术在临床转化应用研究中已跻身国际先进行列。


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恒达主管 接受此次脑机接口临床转化研究的志愿者张先生,是一位72岁高龄的退休教师、某中学校长。本应在退休后安享晚年的他,却在两年前因一场意外车祸,导致颈髓重度损伤,成了一名高位截瘫患者。然而,他大脑功能尚健全,意识清楚。四肢无法活动的现状,给他的生活带去了无尽的阴暗与痛苦。但他并未因此消沉,而是始终怀着一份心愿,希望借助现代医学新技术,帮助像他这样的人群,在运动功能上有所改变,提高生活质量。


恒达主管 去年《科学美国人》报道美国加州理工瘫痪病人脑控喝啤酒,张大伯也成为国内首例利用植入式脑机接口进行复杂而有效的运动控制的高龄患者。1月16日上午,浙大二院与浙江大学脑机接口团队发布了这项重要科研成果。


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半年前,张先生的家人从新闻报道等渠道了解到,浙江大学脑机接口团队在利用植入式脑机接口技术帮助患者重建运动功能方面卓有成效,便主动联系到了张建民教授团队,并于2019年6月29日入住浙大二院病房。


恒达主管 2019年8月,在做好充分准备后,研究方案经医院伦理委员会批准,并征得张先生和家属的知情同意及签字后正式启动。8月底精准定位下顺利完成了国内首例开颅,将Utah阵列电极植入到控制右侧上肢运动的运动神经皮层的手术。由此,张先生开始了用意念与机械臂“对话”的生活。


在浙大二院16楼神经外科的一间病房里,张先生刚刚午休结束。护士一边叫着“外公,外公”,一边轻轻地在他腿上盖了一块毯子。而那边,工作人员已经把设备调试好了。这一天的训练由此开始。


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工作人员把一个放着油条的杯子放在机械手的旁边,张先生用“意念”让机械手对准位置,张开手指,握住杯子,一步一步往回挪。挪的过程并不都十分顺畅,有时候往左偏一点,有时候往右偏一点,张先生得“使劲”想着“往右”或“往左”,调整机械臂的方向,经过近半分钟的努力,机械手终于把杯子挪到了他的嘴边,张先生吃到油条了。


抓、握、移,这些对常人来说再简单不过的动作,背后却是信号发送、传输和解码等一系列复杂的过程。因此,这一“转念”之间的过程,对像张先生这样脊髓神经损伤、运动功能丧失的残障人士而言,是不可能完成的任务。


恒达主管 浙江大学求是高等研究院“脑机接口”团队与浙江大学医学院附属第二医院神经外科合作完成国内第一例植入式脑机接口临床研究,首次通过对一位高位截瘫志愿者脑内植入Utah阵列电极,利用大脑运动皮层信号精准控制外部机械臂与机械手实现三维空间的运动,实现用意念控制机械手臂完成进食、饮水和握手等一系列上肢重要功能运动。


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恒达主管 除了吃喝、社交、娱乐外,这项最新成果将有助于肢体瘫痪患者进行运动功能重建,从而提高生活质量,未来也将对辅助运动功能、失能者功能重建、老年机能增强等更多领域产生积极影响。


恒达主管 脑机接口的又一次全新尝试


恒达主管 早在2012年,浙大团队就在猴子脑中植入微电极阵列,运用计算机信息技术成功提取并破译了猴子大脑关于抓、勾、握、捏四种手势的神经信号,使猴子能通过自身“意念”直接控制外部机械手臂。在2014年,浙大团队继续在人脑内植入皮层脑电微电极,实现“意念”控制机械手完成高难度的“石头、剪刀、布”手指运动,创造了当时的国内第一。


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临床试验的核心技术是近年来兴起的脑机接口技术。


恒达主管 脑机接口,是在大脑和假肢等外部设备之间建立一条直接传输大脑指令的通道,实现在脊髓及运动神经通路损坏但大脑皮层功能尚健全的情况下,脑部的信号也能通过计算机解读,直接控制外部设备。


恒达主管 与前两次相比,现在这项最新成果,有什么不同呢?浙大求是高等研究院教授王跃明说,2014年的临床应用是在患者大脑皮层表面“盖”上一块电极片(皮层脑电电极),电极本身并未插入大脑皮层内部,属于开颅但不插入皮层的半植入式操作,不能检测到单个神经元的放电。而这次是把微电极阵列直接插入大脑运动皮层里面,是植入式操作,可以检测单个神经元细胞放电情况,获取的信号更直接、稳定和丰富。


“相比非植入式研究,打个比方,植入式相当于在体育场里看足球比赛,能亲眼看到运动员是凌空抽射还是头球攻门,而非植入式的就像是在体育场外‘听’比赛,只能通过欢呼声或嘘声了解个大概。”


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恒达主管 2012年的研究也属于植入式,但从猴子大脑到人类大脑,对所研究信号的解码、编码、运算方式及效率等都提出了挑战。首先,前者可以通过实际移动手臂获得脑信号,而瘫痪病人完全是想象运动,没有准确的运动信息用于构建解码器,信号质量较前者也不稳定;再有,人的大脑活动受环境影响更大,计算机处理这些信号的复杂性也会大大增加。


恒达主管 此前国际上已经报道的研究植入式脑机接口的志愿者均为中青年,而张先生是典型的高龄患者,在体力、注意力、情绪配合等方面都相对较弱。浙大二院神经外科主任张建民说:“这次实验的个体化程度要求高,没有任何先前经验可供参考,需要我们在围手术期管理、手术操作、电极植入精度以及术后训练模式、信号分析、医护照护等多个方面进行不断探索和创新。”


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机器人辅助手术、非线性神经网络算法是新尝试


恒达主管 以往类似的手术都是传统的人工植入,虽然植入效果及后期脑电信号质量总体尚可,但精确程度还不是最理想。张建民想到了手术机器人。他们利用步进为0.1毫米的手术机器人,准确地将2个微电极阵列送入既定位置,误差控制在0.5毫米以内。这也是全球首例成功利用手术机器人辅助方式完成电极植入手术。


“在4毫米×4毫米大小的微电极阵列上有100个电极针脚,每一个针脚都可能检测到1个甚至多个神经元细胞放电。电极的另一头连接着计算机,可以实时记录大脑发出的神经信号。”王跃明说。


恒达主管 接下来的关键一步就是如何实现“意念操控”。团队介绍说,人的大脑中上千亿个神经元通过发出微小的电脉冲相互交流,从而对人体的一举一动发号施令,要实现意念控制,就要对电极检测范围内的人脑神经电信号进行实时采集和解码,将不同的电信号特征与机械手臂的动作匹配对应。


由于脑机接口技术同时依赖患者脑电信号特征及机器算法设计,目前还没有统一标准化的信号采集、解码等分析手段,也就是说,不能直接搬用已有的分析手段。事实上,在研究过程中团队也验证了这一点。他们一开始用国外的几套线性算法,效果都不太好。后来,王跃明与团队成员引入非线性、神经网络算法,提出了针对这一例高龄患者的个性化解决方案。


“相对于中青年患者,老年患者的脑电信号质量与稳定性都要差些,我们设计的非线性解码器更能‘读懂’老年人的心思,能够帮助患者更好地在反馈式学习中掌握如何操控机械臂与机械手。”当然,要达到“人与机械合一”的目标是非常困难的。团队采用循序渐进的训练方法,先让张先生在电脑屏幕上操控鼠标来跟踪、点击二维运动及三维虚拟现实运动中的球,再练习指挥机械臂完成上下左右等9个方向的动作,最后才是模拟握手、饮水、进食等动作。训练耗费了4个多月时间,才有了现在这样令人激动的成果。


恒达主管 在国际上已被报道的植入式脑机接口患者,均为中青年人。他们在体力、注意力、情绪配合等方面,也相对更稳健,而老年人则相对较弱。面对72岁高龄的张先生,国际上尚无先例可循,团队所要探索的显然更多,测试难度也更大。


第一道关卡


恒达主管 如何在尽量减少损伤的情况下,将微电极准确无误地植入患者大脑所在功能区,是此次研究的第一道关卡。张建民说,大脑运动皮层神经元共分为6层,实验需要将电极植入到第5层的位置。这个过程中,电极植入不能有毫厘之差。植入位置太浅或太深,都达不到效果,还会损伤其他神经,“这对我们来说,是全新的手术,难度非常大”。传统人工植入手术,精确程度没法达到最佳状态。张建民团队利用步进为0.1毫米的手术机器人,准确地将两个微电极阵列送入既定位置,误差仅在0.5毫米以内。这也是全球首例成功利用手术机器人辅助方式完成的电极植入手术。


关键一步


接下来的关键一步,就是如何实现“意念操控”。脑机接口,不仅依赖材料科学、计算机科学等机器相关技术,更需要被试者的高度配合与规范化训练。“在4毫米×4毫米大小的微电极阵列上有100个电极针脚,每一个针脚都可能检测到1个甚至多个神经元细胞放电。电极的另一头连接着计算机,可以实时记录大脑发出的神经信号。”浙江大学王跃明教授说。


不过,神经信号收集的成效,却与个体息息相关。


在国际上已被报道的植入式脑机接口患者,均为中青年人。他们在体力、注意力、情绪配合等方面,也相对更稳健,而老年人则相对较弱。面对72岁高龄的张先生,国际上尚无先例可循,团队所要探索的显然更多,测试难度也更大。


如何把收集的神经信号,准确地转化成机械臂的动作指令,既依赖于机器算法的设计,也会受到试验者个体脑电信号特征的影响。目前,全球尚无统一标准化的信号采集、解码等分析手段。一开始,团队采用国外的几套线性算法,但效果都不太好。后来,团队引入非线性、神经网络算法,设计了一套针对这位高龄患者的个性化解决方案。“相对于中青年患者,老年患者的脑电信号质量与稳定性都要差些,我们设计的非线性解码器,更能‘读懂’老年人的心思,帮助患者更好地学习操控机械臂、机械手。”张建民说。


当然,想要达到“人机合一”的目标,并非易事。


团队采用循序渐进的训练方法,先让张先生在电脑屏幕上操控鼠标来跟踪、点击二维运动及三维虚拟现实运动中的球,再练习指挥机械臂完成上下左右等9个方向的动作,最后才是模拟握手、饮水、进食等动作。训练耗费4个多月,才有了现在这样令人激动的成果。


张先生也因此成为目前全球范围内,成功利用植入式脑机接口技术,实现肢体运动功能重建的最高龄患者。


未来已来 脑机接口的临床应用希望无限


尽管此类植入在国际上都处于试验阶段,效果也是非永久性的,但对张先生而言,脑机接口已改变他的生活,更让这类人群看到了提高生活质量的希望。


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