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今日，《自然》雜誌同期發表了兩篇腦機接口技術（BCI）的重磅論文，為我們帶來了前沿領域的最新進展。

其中一篇早在發表於預印本平台bioRxiv時我們就已經有所介紹。這項研究使用了植入的微電極陣列（MEA）識別受試者說話時口面動作相關的腦區神經信號，經機器學習模型解碼，最終令受試者可以以每分鐘62詞的速度與人交流，這是以往同類技術最高速度的3倍，已經大大接近了無語言障礙者的自然交流速度（160詞/分鐘）。

另一項研究則利用了皮層電描記術（ECoG）來記錄控制口腔和面部肌肉的運動皮層神經活動，同樣以機器學習解碼，其交流速度達到每分鐘78詞，而且該技術還允許虛擬形象根據神經活動模擬出說話者的口型和面部表情，提供了交流中的視覺反饋，大大豐富了受試者的交流能力。

左為ECoG腦機接口，右為MEA腦機接口

腦機接口的發展其實已經鋪墊多年。

1969年，人類首次在恆河猴中證明，通過訓練可以增加單個神經元的活動，以實現特定的行為。

20世紀90年代末，人體試驗開始了。人類首次將電極植入了一名因肌萎縮性側索硬化症（ALS）引起閉鎖綜合徵的患者神經元。

2006年，毫米級的微電極陣列（MEA）出現了，它被植入一名脊髓損傷患者的大腦中。MEA能夠記錄運動皮層中數百個神經元的活動，從而控制機械手臂。也是從那時候開始，人們嘗試使用MEA來解碼寫字過程中的手部運動，完成語言交流的任務。

同時，腦電圖（EEG）及其衍生技術也在蓬勃發展。1999年開始，腦電圖就被用於記錄大腦活動，並通過自定義的拼寫軟體來協助癱瘓者交流。在此基礎上，放置於大腦皮層表面的電極能夠比頭皮電極獲得更高質量的信號，由此，皮層電描記術（ECoG）誕生了。

MEA和ECoG兩項技術成為了腦機接口的基礎。如今，有約50名不同程度的癱瘓患者能夠通過腦機接口進行交流。

MEA腦機接口我們已經做了詳細的介紹，所以這裡不再贅述，感興趣的讀者可以從這裡跳轉到文章。ECoG腦機接口的電極與MEA有所不同，它是一片面積更大的矽基電極，上面集成了253個ECoG電極，每一個都能記錄數千個神經元的平均活動。

ECoG腦機接口植入在感覺運動皮層的左側「面部區域」，這裡控制口腔和包括聲道在內的面部肌肉。參與試驗的受試者在17年前因中風癱瘓，如今已經無法清晰說話。

解碼同樣通過循環神經網絡（RNN）進行，當將大腦活動解碼為文本時，在一個1024詞的詞庫背景下，交流速度可達每分鐘78詞，錯誤率25.5%；當將大腦活動直接解碼為合成語音，1024詞庫背景下錯誤率為54.4%，對於一個較小的僅有119詞的詞庫，錯誤率能夠降低到8.2%。

此外，ECoG腦機接口能夠解碼錶情，為文本或語音配上視覺反饋，提高受試者的交流能力。

兩篇論文帶來的新技術不失為腦機接口的里程碑進展，不過仍舊有許多問題等待下一步研究解答。例如兩項技術都通過識別受試者的口頭表達運動來解碼語言，這兩位患者均有微弱的語言能力保留，但對於那些病情更加嚴重的患者是否有用還未可知；而腦機接口目前仍然無法做到「無線」，如何在未來取消患者頭頂的「天線」也是個非常值得探究的方向……

總而言之，這兩個腦機接口意味著神經科學的巨大進步，也為因病失去語言能力的患者提供了無窮的希望。

參考資料：

[1]Willett, F.R., Kunz, E.M., Fan, C. et al. A high-performance speech neuroprosthesis. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06377-x

[2]Metzger, S.L., Littlejohn, K.T., Silva, A.B. et al. A high-performance neuroprosthesis for speech decoding and avatar control. Nature (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-06443-4

[3]https://www.nature.com/articles/d41586-023-02546-0

本文作者丨代絲雨