脊髓损伤、脑中风、肌萎缩性脊髓侧索硬化症（ALS）以及其他疾病可能导致瘫痪，使患者无法在大脑支配下进行自主运动，严重影响生活质量。研究人员设计了一种特殊的神经界面系统，能够将大脑神经活动解码为控制信号，用于操纵辅助设备，从而帮助瘫痪者恢复运动能力和独立生活能力。
本文通讯作者John Donoghue研究团队此前的研究表明，长期四肢瘫痪的患者可以通过这种界面控制计算机光标的移动和点击，进而控制物理设备。猴子也能够通过神经界面操纵机械手。然而，对于深度瘫痪或失去四肢的人类患者，能否利用皮层神经元通过该界面执行有实际意义的上肢替代动作，此前尚不清楚。
在这项发表于《自然》杂志的研究中，研究人员让两名长期瘫痪患者通过神经界面系统控制机器人手臂。两名患者成功利用神经信号控制机械手进行三维运动，并完成抓取物体的动作。该系统采用一个96通道的微电极芯片，记录受试者大脑运动皮层神经元的活动，并将其解码为控制机械手的信号。值得注意的是，其中一名受试者的传感器植入已超过5年，但仍能让他通过机械手拿起瓶子并喝到咖啡。尽管通过机械手抓取物体的速度和精度不如正常人直接用手操作，但这一成果表明，长期瘫痪或中枢神经受损的患者可以通过神经信号恢复对复杂装置的控制能力。
核心学术观点：该研究首次证明，长期瘫痪患者可以利用植入式脑机接口（BCI）系统，通过解码运动皮层神经信号，实时控制机械手完成三维抓取动作，且植入多年的传感器仍保持功能，为瘫痪患者的神经康复提供了重要临床证据。