“握住，很棒，向自己的嘴巴移动，再往回一些，好差不多，停！”在医生的帮助下，四肢瘫痪的张某经过四个月的训练，终于能够用意念操控机械臂，给自己喂了一口可乐，成为国内首例利用植入式脑机接口进行复杂而有效的运动控制的高龄患者。

1月16日，浙江大学对外宣布了“双脑计划”科研成果，植入电极的志愿者可以利用大脑运动皮层信号精准控制外部机械臂与机械手实现三维空间的运动，这也意味着高龄患者利用植入式脑机接口进行复杂有效的运动控制是可行的。

用意念喝可乐、握手、打麻将

据悉，张某今年72岁，两年前因为车祸造成第四颈髓层面损伤，四肢完全瘫痪。2019年8月，张某接受了浙大二院神经外科主任张建民操刀的手术，顺利完成了国内首例开颅、将Utah阵列电极植入到控制右侧上肢运动的运动神经皮层的手术。经过约4个月的系统训练，现在他不仅可以握手，还能喝饮料、吃油条、玩麻将。

据杭州《都市快报》报道，训练过程中，工作人员把一个放着油条的杯子放在机械手的旁边，张先生用“意念”让机械手对准位置，张开手指，握住杯子，一步一步往回挪。挪的过程并不都十分顺畅，有时候往左偏一点，有时候往右偏一点，张先生得“使劲”想着“往右”或“往左”，调整机械臂的方向，经过近半分钟的努力，机械手终于把杯子挪到了他的嘴边，让他吃到了油条。

据介绍，团队采用循序渐进的训练方法，先让张先生在电脑屏幕上操控鼠标来跟踪、点击二维运动及三维虚拟现实运动中的球，再练习指挥机械臂完成上下左右等9个方向的动作，最后才是模拟握手、饮水、进食等动作。训练耗费了4个多月时间，才有了现在这样令人激动的成果。

抓、握、移，这些对常人来说再简单不过的动作，背后却是信号发送、传输和解码等一系列复杂的过程。这对像张先生这样脊髓神经损伤、运动功能丧失的残障人士而言，几乎是不可能完成的任务。而张某脑内被植入Utah阵列电极后，电极上的每一个针脚都可能检测到1个甚至多个神经元细胞放电。电极的另一头连接着计算机，可以实时记录大脑发出的神经信号。”浙大求是高等研究院教授王跃明说。

接下来的关键一步就是如何实现“意念操控”。团队介绍说，人的大脑中上千亿个神经元通过发出微小的电脉冲相互交流，从而对人体的一举一动发号施令，要实现意念控制，就要对电极检测范围内的人脑神经电信号进行实时采集和解码，将不同的电信号特征与机械手臂的动作匹配对应。

由于脑机接口技术同时依赖患者脑电信号特征及机器算法设计，目前还没有统一标准化的信号采集、解码等分析手段，也就是说，不能直接搬用已有的分析手段。在张某的案例中，王跃明与团队成员引入非线性、神经网络算法，提出了针对这一例高龄患者的个性化解决方案。

“参加我们的研究后，老张先生的生活质量提高了，心情也变好了。”张建民说。此前，患者瘫痪卧床长达两年，情绪比较消沉。参加研究后，老张每天都有了许多“小目标”。医护人员天天和他在一起，为他在脑机接口训练中取得的每一个进步鼓掌。“我们了解到老张先生喜欢打麻将，研究人员特地设计了一套程序，让他用意念控制屏幕上的鼠标玩电脑麻将游戏。老张非常开心。”张建民说。

全球首例利用手术机器人辅助方式，完成电极植入手术

张某所用的脑机接口，是指在大脑和假肢等外部设备之间建立一条直接传输大脑指令的通道，在脊髓及运动神经通路损坏、但大脑皮层功能尚健全的情况下，实现脑部信号的计算机解读，以此控制外部设备。

脑机接口的研究可以追溯到20世纪70年代的美国，加州大学洛杉矶分校的J.J.Vidal博士在他的论文中首先提出了脑机接口这一术语,试图评估利用电脑信号的可行性。21世纪以来，脑机接口成为了多领域交叉的研究，是一种涉及了神经科学、生理学、心理学、工程学、计算机科学、康复学、其他技术和医疗科学的交叉学科。

事实上，美国加州理工研究院在多年以前就试图以植入芯片的方式控制大脑与外部机械臂连接，而本次浙大二院的创新点在于，以机器人辅助完成电极的植入，将手术误差控制在0.5毫米以内，这也是全球首例成功利用手术机器人辅助方式完成电极植入手术。

王跃明还介绍称，此前的临床应用都是在患者大脑皮层表面“盖”上一块电极片（皮层脑电电极），电极本身并未插入大脑皮层内部，属于开颅但不插入皮层的半植入式操作，不能检测到单个神经元的放电。而这次是把微电极阵列直接插入大脑运动皮层里面，是植入式操作，可以检测单个神经元细胞放电情况，获取的信号更直接、稳定和丰富。

此外，国际上报道过的植入式脑机接口志愿者均为中青年，72岁的张先生因此成为目前报道中成功植入式脑机接口患者的最高龄者，而高龄者在体力、注意力、情绪配合等方面相对薄弱，这一次研究的成功意味着脑机接口对高龄患者也是可行的，是脑机接口临床转化应用的里程碑。

据了解，除了吃喝、社交、娱乐外，这项最新成果将有助于肢体瘫痪患者进行运动功能重建，从而提高生活质量，未来也将对辅助运动功能、失能者功能重建、老年机能增强等更多领域产生积极影响。

不过，目前这项技术投入临床应用还需要很长的时间，接下去浙江大学团队和浙大二院会继续进行这方面的探索和临床尝试。

（钛媒体编辑石万佳综合自都市快报、界面新闻、北京晚报）