颠覆教科书！斯坦福科学家意外发现解码人类言语的新突破口

2020年，小时候经常出现在科幻小说里的年份，竟然，真的，来了！！

汽车天上飞、机器人做家务、衣服自动调节温度、一些人移民火星、脑电波传送意识……这些曾经被“设定”在2020年的世界。科幻虽然没有完全变成现实，但我们无疑正在见证很多新技术的诞生，有些进展甚至超越曾经的想象。

图丨Pixabay

脑机接口（BCI）就是一项听起来颇为科幻的技术，它借助对神经电活动信号的解读，实现外部设备与大脑的信息交流。最近，来自斯坦福大学的神经外科专家和工程师联合，在脑机接口领域取得的意外发现，颠覆了人们过去几十年对大脑的认识，也提供了一条新途径，未来可以让研究人员帮助丧失说话能力的人恢复言语。

▲研究成果发表在著名开源期刊eLife

1930年代，神经外科医生Wilder Penfield与同事提出过一个模型，来解释大脑如何控制动作。在大脑横跨头顶位置的一长条区域，也就是运动皮层，不同的片区分别控制着手、腿、脸等不同部位的动作。

后来的研究逐渐让这个简化的模型更复杂，比如发现负责手指、手掌等细分部位的脑区有一定交叉。但总的来说，正如我们在神经科学教科书上常看到的“运动小人”模型所示：人体各个主要部位受到皮层不同区域分别控制。

▲“运动小人”的器官越大，说明大脑负责该器官动作的运动皮层区域越大丨图虫创意

在十年前启动的一项临床试验中，研究脑机接口的科学家们开始在一些志愿者的大脑皮层植入特殊的传感器，读取特定脑区的神经元信号，并用算法把信号转化为动作，目的是让这些瘫痪的志愿者靠“意念”控制计算机和假肢之类的设备。
在其中几名参与者的大脑中，传感器就被放置在他们运动皮层内一个被称为“把手（hand knot）”的区域。这个区域过去一直被认为与手和手臂的动作有关。
2017年，斯坦福大学的电气工程学家Krishna Shenoy教授和神经外科专家Jaimie Henderson教授联合，发表了该项目的一项重磅进展：他们利用这一脑机接口解码了该脑区神经元的“运动手和手臂”的信号，让几名瘫痪人士成功实现了精准快速的意念打字！

▲植入大脑运动皮层“把手”区域的两个传感器，可以记录该区域的神经活动丨Jaimie Henderson /斯坦福大学

当Shenoy教授和Henderson教授共同领导的研究团队在继续解码这几名志愿者脑中的神经信号时，这一次有了出乎意料的新发现！
第一作者Stavisky博士介绍，参与试验的2名患者因脊髓损伤而四肢瘫痪，但仍然可以说话。于是，研究人员得以在志愿者大声说话时，去查看他们运动皮层手部活动相关区域的神经活动。“这是一个典型的‘我不知道会发生什么’的研究，”Shenoy教授说，“但我们说：试一试吧。”

▲传感器上的电极阵列能以单个神经元的分辨率记录志愿者的神经活动信号丨Howard Hughes Medical Institute，Credit：Peter Barreras

结果，Stavisky博士和同事们发现，给出“开始说话”的提示后，志愿者的神经元活动竟然也发生了明显的变化。这些神经元本该在控制手和手臂运动时活跃，没想到的是，它们在志愿者发声说话时也变得活跃。
不仅如此，当志愿者发出的声音不同，这些神经元的活动模式也有所不同。研究者向志愿者提供了10个词组成的列表，分别记录他们在说每个词时的神经信号。通过分析神经活动模式，研究人员可以识别出志愿者是在说哪个词，在2名志愿者中的准确率达到85%和55%！
Stavisky博士表示，他们接下来想要在志愿者说更长句子和段落时，记录这一脑区的神经活动。然后，通过解码神经信号，来重现志愿者说的话。

▲这项研究的三位主要作者Stavisky博士、Shenoy教授和Henderson教授丨Howard Hughes Medical Institute，Credit：Jaimie Henderson

脑机接口领域的另一位知名科学家、加州大学旧金山分校的Edward Chang教授评论说，“这篇论文让我感到非常兴奋。它引发了一个问题：大脑特定区域的功能分配有多强的排他性……我认为这（缺乏排他性）是我们过去没有充分意识到的。”

这也意味着，让失去说话能力的人重新发声说话，运动皮层中与手部动作有关的区域或许是一个过去未知的突破口。

研究人员们希望在这项发现的基础上，未来可以打造一种植入大脑的医疗设备，帮助失去了说话能力的人恢复言语能力。谈及这种设备预计何时会变成现实，Shenoy教授说：“我认为在未来10年我们可以看到一些东西。”

我们期待下一个10年的进步和突破，让科幻照进现实。

参考资料 [1] Sergey D Stavisky et al., (2019) Neural ensemble dynamics in dorsal motor cortex during speech in people with paralysis. eLife. DOI: 10.7554/eLife.46015 [2] Chethan Pandarinath et al., (2017) High performance communication by people with paralysis using an intracortical brain-computer interface. eLife. DOI: 10.7554/eLife.18554 [3] How to “Read” the Brain Signals Underlying Human Speech. Retrieved Dec. 30, 2019, from https://www.hhmi.org/news/how-to-read-the-brain-signals-underlying-human-speech [4] Speech Decoded from Brain Activity in Area for Hand Control. Retrieved Dec. 30, 2019, from https://www.the-scientist.com/news-opinion/speech-decoded-from-brain-activity-in-area-for-hand-control-66832

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