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今天，我們將深入探討神經(jīng)科學(xué)與生物醫(yī)學(xué)工程領(lǐng)域一項具有里程碑意義的最新進(jìn)展：復(fù)雜手部運動意圖的腦機(jī)接口（Brain-ComputerInterface, BCI）解碼技術(shù)。近期，在《自然通訊》（Nature Communications）上發(fā)表的一項研究詳細(xì)闡述了大腦在協(xié)調(diào)多指運動時的神經(jīng)編碼機(jī)制，并成功將其轉(zhuǎn)化為高精度、可操作的控制信號，這為神經(jīng)假肢和未來康復(fù)醫(yī)療領(lǐng)域帶來了革命性的新范式。

 圖1 MenstruAl平臺 

研究背景：復(fù)雜手部運動的神經(jīng)學(xué)挑戰(zhàn)與臨床需求

人手作為高度精密的工具，其無與倫比的靈巧性和多功能性源于多個手指的獨立運動與高度協(xié)同的復(fù)雜模式。這種精細(xì)的控制能力使得人類能夠執(zhí)行從抓握重物到進(jìn)行精細(xì)操作（如書寫、使用工具）等各種任務(wù)。然而，對于因脊髓損傷、中風(fēng)、肌萎縮側(cè)索硬化癥（ALS）或神經(jīng)退行性疾病等導(dǎo)致的肢體功能障礙患者而言，手部功能的喪失或嚴(yán)重受損極大地影響了其日常生活質(zhì)量和獨立性?；謴?fù)其精細(xì)手部運動能力是當(dāng)前康復(fù)醫(yī)學(xué)面臨的重大挑戰(zhàn)，也是臨床實踐中最為迫切的需求之一。

傳統(tǒng)的BCI系統(tǒng)在解碼單一維度或簡單運動方面已取得顯著進(jìn)展，例如簡單的光標(biāo)控制或手臂運動。然而，處理手部這種高自由度、非線性相互作用的復(fù)雜運動時，其解碼精度和魯棒性往往受限。這主要是由于手部運動固有的復(fù)雜神經(jīng)編碼機(jī)制：

1.高自由度問題

2.手指的協(xié)同與獨立運動的動態(tài)平衡

3.語境依賴性編碼

4.運動意圖與運動執(zhí)行的分離

研究核心與創(chuàng)新亮點：從神經(jīng)活動到精確解碼的范式革新

這項研究通過在猴腦運動皮層（motor cortex），特別是初級運動皮層（M1）和前運動皮層（PMd）等區(qū)域，植入高密度微電極陣列，深度分析了神經(jīng)元對復(fù)雜手部運動（包括獨立手指的屈伸以及多指的協(xié)同抓握）的編碼特性。其核心創(chuàng)新點和亮點體現(xiàn)在對神經(jīng)編碼的精細(xì)化理解、高性能解碼模型的建立以及對語境依賴性編碼的有效利用：

1.精細(xì)化神經(jīng)表征的捕捉與分析：

（1）多維度運動模式的全面覆蓋：傳統(tǒng)研究往往局限于單一手指的運動或簡單的二維運動。該研究則通過設(shè)計多種手部姿態(tài)和動作（如獨立手指的屈伸、兩指協(xié)同、三指協(xié)同、全指協(xié)同等），全面捕捉了大腦對這些復(fù)雜運動模式的神經(jīng)響應(yīng)。這使得研究能夠超越簡單的二元分類，實現(xiàn)對手部精細(xì)動作的連續(xù)解碼。

 圖2 單指運動的神經(jīng)幾何 

（2）神經(jīng)活動的時間動態(tài)特性分析：研究不僅關(guān)注靜態(tài)的神經(jīng)編碼模式，還深入分析了神經(jīng)活動在運動準(zhǔn)備（prep）、運動執(zhí)行（move）和保持（hold）階段的時間動態(tài)特性。通過追蹤神經(jīng)元在不同時間窗口內(nèi)的放電率變化，研究揭示了大腦如何在運動過程中動態(tài)地調(diào)整其編碼策略。

（3）表現(xiàn)性解離矩陣（Representational Dissimilarity Matrix, RDM）與主成分分析（PCA）：論文中利用RDM量化了不同手指運動模式在神經(jīng)活動空間中的相似性或差異性，直觀地呈現(xiàn)了高級運動意圖的神經(jīng)編碼結(jié)構(gòu)。通過主成分分析（PCA），研究還揭示了神經(jīng)數(shù)據(jù)的主要變異維度，這些維度往往與關(guān)鍵的手指運動模式（如屈伸對）高度相關(guān)。這些方法為理解復(fù)雜手部運動的神經(jīng)表征提供了強(qiáng)大的分析工具。

 圖3 嘗試的多指運動在神經(jīng)活動中得到很好的體現(xiàn) 

2.高性能解碼模型的建立與語境依賴性編碼的有效利用：

（1）線性與非線性模型的比較分析：研究采用了線性模型（如線性回歸）和非線性模型（如基于雙曲正切函數(shù)（tanh）激活的線性-非線性模型）來建立神經(jīng)活動與手指運動之間的映射關(guān)系。通過比較不同模型的方差解釋率和解碼精度，研究表明，能夠捕捉非線性關(guān)系的解碼器（特別是線性-非線性模型）在解釋神經(jīng)活動和預(yù)測復(fù)雜手部運動方面表現(xiàn)出更高的性能。這證實了大腦對手指運動的編碼并非簡單線性疊加，而是存在復(fù)雜的非線性相互作用。

 圖4 同時運動的神經(jīng)活動按照與線性總和一致的方向發(fā)展 

（2）語境依賴性解碼策略：這項研究的一個核心創(chuàng)新在于明確揭示并有效利用了大腦對運動的“語境依賴性”編碼。研究通過設(shè)計對照實驗，比較了在相同語境（如其他手指保持不動）和不同語境（如其他手指同時運動）下，單個手指運動的解碼性能。實驗結(jié)果證實，考慮手指間運動語境的解碼模型顯著提高了對手指運動意圖的預(yù)測精度。例如，在“相同語境”下，拇指的解碼準(zhǔn)確率可達(dá)92%，而在“不同語境”下則為76%。這種“語境敏感”的解碼策略是實現(xiàn)自然、靈活神經(jīng)假肢控制的關(guān)鍵突破，因為它更符合大腦實際的神經(jīng)編碼方式。

 圖5 多指運動的整體神經(jīng)活動幅度保持不變 

（3）神經(jīng)活動的時空特征利用：解碼模型不僅僅利用了神經(jīng)元在特定時間點的放電率，還考慮了神經(jīng)信號在不同時間窗口內(nèi)的動態(tài)變化，這進(jìn)一步提高了模型的預(yù)測能力。

3.多模態(tài)運動學(xué)和動力學(xué)參數(shù)的有效預(yù)測：

（1）連續(xù)運動軌跡的解碼：除了運動意圖的分類解碼，研究還成功地從神經(jīng)信號中預(yù)測了手指的連續(xù)運動軌跡，包括屈伸幅度和速度等運動學(xué)參數(shù)。這對于實現(xiàn)更流暢、更接近自然運動的神經(jīng)假肢控制至關(guān)重要，因為實際生活中的動作往往是連續(xù)的。

 圖6 偽線性表示對單個手指線性可解碼性的影響 

(2)線性模型權(quán)重的分析：通過分析線性回歸模型中不同手指的權(quán)重分配，研究揭示了大腦如何權(quán)衡各個手指對整體運動的貢獻(xiàn)。例如，拇指通常具有較高的權(quán)重，這與其在手部精細(xì)操作中的關(guān)鍵作用相符。這種對神經(jīng)編碼權(quán)重的量化分析有助于我們更深入地理解運動控制的神經(jīng)基礎(chǔ)。

 圖7 圖示說明了偽線性求和如何解釋手指的群體調(diào)節(jié)變化及其對神經(jīng)表征強(qiáng)度的依賴性 

醫(yī)學(xué)與康復(fù)應(yīng)用前景：重塑生命的可能性

這項研究的突破，為神經(jīng)假肢的實用化和運動功能重建帶來了前所未有的希望。其在醫(yī)療和康復(fù)領(lǐng)域的潛在應(yīng)用具有深遠(yuǎn)意義：

1.高精度、自然神經(jīng)假肢控制：

（1）精細(xì)動作恢復(fù)：患者有望通過純粹的意念，實現(xiàn)對先進(jìn)神經(jīng)假肢的高度精細(xì)化控制，完成抓握不同大小和形狀的物體、捏取細(xì)小物品（如硬幣）、指向、甚至是寫字等日常復(fù)雜任務(wù)。這將極大地提升癱瘓患者的生活自理能力和獨立性，使他們能夠重新參與社會生活。

（2）直觀操作體驗：通過直接解碼大腦的復(fù)雜運動意圖，神經(jīng)假肢的控制將變得更加直觀和自然，減少學(xué)習(xí)曲線和認(rèn)知負(fù)擔(dān)，使用戶感到假肢是其身體的延伸。

2.個性化康復(fù)訓(xùn)練與神經(jīng)可塑性促進(jìn)：

（1）實時反饋康復(fù)：通過BCI系統(tǒng)提供實時、精準(zhǔn)的神經(jīng)反饋，患者可以直觀地觀察到其大腦活動如何轉(zhuǎn)化為運動意圖的解碼結(jié)果。這種實時反饋機(jī)制能夠幫助患者更好地理解和控制自身的神經(jīng)活動，從而促進(jìn)大腦皮層的神經(jīng)可塑性，加速受損運動通路的重塑和功能恢復(fù)。

（2）超越傳統(tǒng)康復(fù)局限：對于傳統(tǒng)康復(fù)訓(xùn)練難以觸及的重度癱瘓患者，BCI提供了一個全新的康復(fù)平臺，使他們能夠通過意念進(jìn)行“虛擬運動”，刺激大腦運動皮層，維持神經(jīng)元活性，防止肌肉萎縮。

3.新型診斷與評估工具：

（1）客觀量化運動能力：對復(fù)雜手部運動神經(jīng)編碼的深入理解，可能為神經(jīng)系統(tǒng)疾?。ㄈ邕\動神經(jīng)元病變、帕金森?。┑脑缙谠\斷、病情進(jìn)展監(jiān)測和治療效果評估提供新的生物標(biāo)志物和客觀量化指標(biāo)。通過分析患者在嘗試執(zhí)行手部動作時的神經(jīng)活動模式，可以更早、更準(zhǔn)確地發(fā)現(xiàn)神經(jīng)功能異常。

（2）指導(dǎo)臨床干預(yù)：精確的解碼模型能夠揭示個體大腦運動皮層的獨特功能組織，為靶向神經(jīng)調(diào)控（如經(jīng)顱磁刺激TMS、深部腦刺激DBS）提供精確的定位依據(jù)，從而實現(xiàn)更有效、個性化的臨床干預(yù)。

4.增強(qiáng)人機(jī)交互體驗：

（1）新型輸入設(shè)備：除了醫(yī)療康復(fù)，這項技術(shù)也可能在非醫(yī)療領(lǐng)域有廣闊應(yīng)用前景，如作為下一代人機(jī)交互界面。通過意念控制電子設(shè)備、計算機(jī)系統(tǒng)，甚至游戲，將徹底改變我們與數(shù)字世界的互動方式。

未來展望與挑戰(zhàn)：從實驗室到臨床的轉(zhuǎn)化之路

盡管取得了顯著進(jìn)展，該領(lǐng)域仍存在諸多挑戰(zhàn)，需在未來的研究中加以克服，以實現(xiàn)從實驗室到臨床的成功轉(zhuǎn)化：

1.提升長期穩(wěn)定性和魯棒性：

（1）生物兼容性與信號衰減：長期植入的電極可能面臨生物兼容性問題，導(dǎo)致信號質(zhì)量隨時間下降。需要開發(fā)更先進(jìn)的生物材料和封裝技術(shù)，以確保電極在體內(nèi)長期穩(wěn)定工作，并抵抗免疫反應(yīng)。

（2）神經(jīng)信號的動態(tài)性與適應(yīng)性：大腦的神經(jīng)活動模式并非一成不變，它會隨著學(xué)習(xí)、疲勞、疾病進(jìn)展等因素而動態(tài)變化。未來的解碼算法需要具備強(qiáng)大的自適應(yīng)性和魯棒性，能夠?qū)崟r調(diào)整模型，以應(yīng)對神經(jīng)信號的漂移和變異。

2.小型化、無線化與微創(chuàng)/無創(chuàng)接口：

（1）設(shè)備集成度：目前的研究設(shè)備通常較為龐大，且需要有線連接。未來的發(fā)展方向是實現(xiàn)設(shè)備的微型化和無線傳輸，使其更便攜、更易于集成到日常生活中。

（2）侵入性與風(fēng)險：雖然侵入式BCI能夠獲取高質(zhì)量的神經(jīng)信號，但其手術(shù)風(fēng)險、感染風(fēng)險以及長期安全性仍是臨床應(yīng)用的主要障礙。探索更安全、更易于接受的微創(chuàng)（如皮層表面電極）或無創(chuàng)（如腦電圖EEG、功能性近紅外光譜fNIRS）BCI技術(shù)，同時努力提高其信號質(zhì)量和空間分辨率，是擴(kuò)大患者群體和普及應(yīng)用的關(guān)鍵。

3.多模態(tài)信息整合與自然反饋：

（1）觸覺與本體感覺反饋：僅有運動輸出而無感覺反饋的假肢體驗是不完整的。未來的BCI系統(tǒng)需要整合觸覺和本體感覺（proprioception）反饋，使患者能夠“感受”到假肢所觸及的物體，或者“感知”到假肢的姿態(tài)和運動，從而實現(xiàn)更自然、更精準(zhǔn)的閉環(huán)控制。

（2）視覺與聽覺反饋：結(jié)合視覺（如虛擬現(xiàn)實或增強(qiáng)現(xiàn)實中的假肢表現(xiàn)）和聽覺（如運動完成提示音）等多模態(tài)反饋信息，能夠進(jìn)一步提升用戶的沉浸感和操作體驗。

4.解碼算法的智能化與個性化：

（1）深度學(xué)習(xí)與人工智能：將深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)應(yīng)用于神經(jīng)信號解碼，有望進(jìn)一步提升解碼的精度和魯棒性，特別是在處理高維、非線性神經(jīng)數(shù)據(jù)方面。未來的算法將能夠從海量數(shù)據(jù)中自主學(xué)習(xí)更復(fù)雜的神經(jīng)編碼模式。

（2）患者特異性優(yōu)化：每個個體的神經(jīng)編碼模式都有其獨特性。未來的BCI系統(tǒng)需要能夠根據(jù)患者的個體差異進(jìn)行算法優(yōu)化和校準(zhǔn)，提供高度個性化的解決方案。

5.倫理、隱私與社會考量：

（1）數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)：BCI系統(tǒng)涉及敏感的神經(jīng)數(shù)據(jù)，如何確保這些數(shù)據(jù)的安全存儲、傳輸和使用，防止濫用，是必須解決的倫理問題。

（2）身份認(rèn)同與“腦控制”：隨著BCI能力的增強(qiáng)，可能會引發(fā)關(guān)于用戶身份認(rèn)同、自主性以及“腦控制”的倫理擔(dān)憂。社會需要提前思考并制定相應(yīng)的政策和法律框架，以負(fù)責(zé)任的方式引導(dǎo)技術(shù)發(fā)展。

（3）可及性與公平性：確保先進(jìn)BCI技術(shù)的可及性和公平性，避免其成為少數(shù)特權(quán)階層才能享用的技術(shù)，是社會發(fā)展中重要的考量。

結(jié)語

這項關(guān)于復(fù)雜手部運動意圖解碼的腦機(jī)接口研究 是我們在理解大腦高級功能和重建運動能力方面邁出的關(guān)鍵一步。它不僅加深了我們對神經(jīng)編碼的認(rèn)知，更點亮了神經(jīng)系統(tǒng)疾病患者重獲手部靈活性的希望之光。我們堅信，在神經(jīng)科學(xué)、生物醫(yī)學(xué)工程、材料科學(xué)、人工智能以及臨床醫(yī)學(xué)等跨學(xué)科的協(xié)同努力下，這項革命性技術(shù)將在未來的醫(yī)療實踐中綻放異彩，為人類帶來更美好的生活，實現(xiàn)“思之所及，指之所至”的愿景。

參考資料：

Shah, N.P., Avansino, D., Kamdar, F. et al. Pseudo-linear summation explains neural geometry of multi-finger movements in human premotor cortex. Nat Commun 16, 5008 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-59039-z

END

撰文 | 劉瑄倫

編輯 | 周宇茜

審核 | 醫(yī)工學(xué)人理事會