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双脑机接口揭示皮层协同,仿生手运动知觉获突破

2026-06-27 21:54 Federico Masiero, Pa Science Advances 阅读 0
核心摘要: 截肢患者失去本体感受(运动知觉),导致假肢使用不自然。传统振动刺激常因皮肤信号干扰而无效。一项里程碑式的国际合作,结合圣安娜高等研究学院和克利夫兰诊所的两种独特脑机接口数

双脑机接口揭示皮层协同,仿生手运动知觉获突破

运动知觉,即对肌肉运动和关节位置的感知,是实现自然、直观运动控制的基石。然而,当患者经历肢体截肢后,这一至关重要的感觉反馈回路便被切断,导致标准假肢使用者不得不完全依赖视觉追踪来引导其动作,极大地限制了假肢的功能性和用户体验。

尽管生物工程师可以利用机械振动来刺激残余肌肉纤维,以期重建一种幻肢运动感,但这些振动通常会扩散到皮肤表面,发送相互冲突的触觉信号,从而压倒并混淆大脑的感觉映射,导致患者难以准确感知假肢的运动。

为解决这一感觉瓶颈,一项里程碑式的国际合作研究取得了重大突破。研究团队通过整合全球仅有的两个旨在恢复上肢运动知觉的独特脑机接口系统的数据,成功绘制出了人工运动感觉的精确神经架构。他们发现,人脑并非将肌肉反馈处理为一系列孤立的数据线,而是将传入的感觉数据天然地捆绑成预协调的、无意识的运动模式,即所谓的“皮层协同”(cortical synergies)

这项研究实现了罕见的临床交叉验证,它统一了来自两种结构截然不同的神经接口的数据:圣安娜高等研究学院(Sant’Anna School of Advanced Studies)的深层肌肉磁植入系统和克利夫兰诊所(Cleveland Clinic)的手术神经重定向(靶向再神经支配)平台。尽管采用了截然不同的手术和机器人方法,但这两个系统在患者身上产生了相同的感知图谱,有力证明了大脑能够自动将原始的深层肌肉振动重组为整体性的、多指的手部抓握轨迹。

研究团队还记录到,通过神经系统传输的大部分运动知觉反馈,都在用户意识层面之下被大脑成功处理,这与自然的生物本体感受(proprioception)机制高度相似。这一发现表明,大脑对运动知觉的处理比以往认为的更为协调和无意识。

圣安娜高等研究学院开发的肌动运动知觉接口(Myokinetic Kinesthetic Interface, MKkI)系统,采用微型磁体植入患者残肢前臂的深层肌肉内部。当患者试图移动其缺失的手时,这些肌肉仍会屈伸,从而带动磁体运动。假肢袖带上的外部传感器读取这些磁体运动,以驱动仿生手的马达。为了将感觉反馈给患者,假肢反向操作:它通过袖带发送定制的磁频率,使内部磁体在肌肉深处振动。这直接触发了深层肌肉纺锤体(我们体内生物运动传感器),使患者能够感知到假肢手指的闭合,而不会刺激任何表面皮肤神经。该系统与圣安娜的衍生公司Prensilia开发的Mia仿生手集成。

一项为期六周的患者试验中,一名34岁的意大利截肢患者佩戴了临时MKkI阵列。他报告称,对假肢手部开合和手指闭合的感知异常流畅且高度逼真,与自然的生理感觉非常接近。第一作者、圣安娜前博士生Federico Masiero博士指出:“MKkI的独特之处在于它使用简单、微创的植入物来刺激肌肉而不触及皮肤。这种方法可能是更好地理解人类运动控制机制以及截肢后如何恢复运动感觉的关键。”

克利夫兰诊所的Paul Marasco教授强调:“能够比较来自两个截然不同接口的独立生成数据,使得这些发现尤为引人注目。它为我们设计更自然地与神经系统协同工作的疗法和设备提供了更坚实的基础,最终目标是改善患者的预后。”

这项研究的发现不仅对于仿生假肢的开发具有深远意义,还可能在未来应用于中风康复、癫痫治疗和疼痛管理等领域。

迈向永久性双向植入的路线图

鉴于运动知觉协同作用的急性临床效用已得到证实,研究团队的下一个目标是开发一种长期、永久性的植入设备。这种下一代设备将能够同时追踪植入磁体的位置以控制机器人关节的运动,并通过叠加微振动将逼真的感觉数据写入大脑,实现真正意义上的双向脑机接口。圣安娜高等研究学院的接口发明者兼研究协调员Christian Cipriani教授表示,目前的初步验证结果非常令人鼓舞,促使他们探索永久性植入解决方案,以便在更长时间内和更多参与者中研究该接口。

这些当前项目和团队早期的合作研究为在手部缺失者中结合自然抓握感觉与直观运动控制奠定了基础,有望显著提升新一代更具人性的仿生设备的性能。

该研究由圣安娜高等研究学院生物机器人研究所协调,并与比萨大学医院和克利夫兰诊所合作,获得了欧洲、意大利和美国的资助,包括ERC项目MYKI和MYTI、意大利大学和研究部资助的Fit For Medical Robotics和PROPRIOUSS项目,以及NIH主任办公室和DARPA资助的美国数据。第一作者的研究由玛丽·居里行动奖学金资助。


参考文献: Masiero, F., Marasco, P., Cipriani, C., et al. Dual Brain-Machine Interfaces Unlock Bionic Hand Kinesthesia. Science Advances, ; DOI:
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