让意念控制物理世界成为可能｜真格精酿·脑科学圆桌派回顾

2023-06-10 04:06

2022 年，Elon Musk 的 Neuralink 公司展示了 Monkey Playing Pong，引起了人们的广泛关注。在实验中，猴脑里的芯片记录了神经活动，帮助猴子实现控制外部光标打电子小球。该实验让意念控制外在世界，成为触手可及的事情，而脑机接口，正是实现它的核心技术。

6 月 3 日，真格基金举办了「真格精酿——脑机接口与神经调控技术」闭门交流活动，邀请到了三十余位来自学界、产业界及投资界的脑科学领域的专家们，围绕脑机接口、脑疾病治疗等话题进行了深入的交流与探讨。

真格基金长期关注包括脑科学的医疗健康领域，参与投资应脉医疗、聚禾生物等众多项目。学术界与产业界共同进步，促进脑机接口产业发展和突破，让意念控制物理世界在更大范围内成为可能，也帮助更多脑疾病患者减轻痛苦并提高生活质量。我们整理出了本次活动的嘉宾发言精选，希望能带给你一些启发，也欢迎在评论区与我们交流～

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运动神经控制是天然的脑机接口

分享人：北京脑科学与类脑研究中心高级研究员崔翯

脑机接口是一个复杂系统工程

脑机接口的运行由四个步骤构成：首先是神经界面，它负责将大脑的神经活动记录下来。接下来是神经解码，通过解码算法将神经活动转化为运动参数。然后是神经控制，利用这些运动参数，就可以控制外部装置的细节运动。如果形成一个闭环，还需要神经反馈，就是将这个信号作为反馈传递回大脑，实现神经调控。

四个步骤，形成闭环

美国匹兹堡大学的研究团队展示了一个完全瘫痪的病人通过植入脑中的电极阵列，用意念不断调整机械手臂，成功将巧克力送到嘴边。瘫痪患者仅靠意念控制吃到巧克力，是一件很神奇的事情。但是整个过程非常缓慢、不流畅。健全人一两秒钟就能做到的动作，瘫痪患者依靠机械假肢，大概花费了 25 秒的时间才完成。

这是因为假肢的控制基于不断的反馈调整，并没有充分利用运动控制的基本原理。当我们想伸手拿杯水时，是不需要大脑考虑如何运动手臂的。但是这个动作对于运动控制来说则是一个巨大的挑战。目前，人工智能在感知智能或认知智能方面已经接近人类水平，但在运动智能方面还有差距。

传统脑机接口在运动执行方面仍面临诸多挑战

首先，运动编码是高度复杂的动态过程，传统的接口更适用于处理静态问题，无法满足动态运动的要求。

其次，运动计划是通过动力系统来实现的。并且，运动执行是一个多层次生成控制过程。就像飞机每次飞行的航线是在起飞前就规划好的，在空中随机应变的情况极其少见。每次运动执行也应该是根据特定的计划来完成的。而目前的脑机接口尚未达到这一点，只能根据运动的瞬间状态进行处理。

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运动神经控制系统本身就是一种天然的脑机接口，研究运动控制对于脑机接口的解码和应用有着重要的意义。

我们希望未来的脑机接口能够在动态环境中进行运动规划和预测，通过脑机接口控制抓取动态目标，比如抓住飞来的球、拿取回转寿司，而不仅仅局限于静态目标的抓取。此外，脑机接口在康复方面很有潜力，例如，脑卒中患者可以通过背部运动促进身体康复，防止肌肉萎缩和退化。

深脑电刺激治疗神经疾病

分享人：北京大学心理与认知科学学院、麦戈文脑科学研究所、北大-清华生命科学联合中心研究员王征

深脑电刺激对帕金森病治疗效果显著

神经调控是一项基于临床需求的科学研究，我们希望研究成果可以切实地治疗神经疾病。深脑电刺激（DBS）就是一种对帕金森病（PD）患者治疗效果非常显著的神经调控方法。

在中国，每年进行的 DBS 手术约有 3000 台，但是到 2025 年，中国的帕金森病（PD）患者数量预计会达到 400 万人，手术数量远远不足以满足需求。在选择刺激靶点方面，临床医生通常依靠个人经验和判断，缺乏客观的依据和指导。

刺激患者脑部神经网络，使之逼近正常网络

针对神经疾病，目前的治疗概念是：把全脑划分成若干个脑区，在计算机上模拟刺激每一个脑区的效果，观察脑部神经网络的变化，然后把被刺激的脑部神经网络和正常的对比，如果它们非常相似，就产生了一定的治愈效果。

人的脑部神经网络非常复杂，评判两者是否相似需要有量化指标。在若干脑区中，我们记录了每个脑区在被刺激后神经网络变化的数据，然后进行排名，被刺激后变得最像正常脑部神经网络的脑区就是优选脑区。我们的结论是，基底神经节的这些脑区，被刺激后产生的变化，是和正常的脑部神经网络最相似。

刺激基底神经节脑区对于治疗帕金森病有效果

猴子实验

猴子的大脑比起小鼠与人类更相似，用 DBS 刺激小鼠的脑部神经很难模拟刺激人类大脑的效果。即使是用猴子实验，也很难模拟人的效果，因为网络复杂程度是完全不一样的。目前我们的方法是以磁共振影像为基础，引导神经调控，边刺激猴子边记录磁共振的图像。

我们已经做了一个实验，用反转学习的任务，测试猴子的认知灵活性，当猴子选对色块时，就会得到奖励。但这只是实验的第一步，第二步我们希望能够测试刺激哪个脑区能够干扰猴子的决策。

图像来源于北大王征实验室

脑疾病微创诊疗器械

分享人：华科精准（北京）医疗科技有限公司联合创始人、首席技术官刘文博

在脑肿瘤手术中，医生希望能够在保护功能区的同时最大范围地切除肿瘤，在肉眼没有办法分辨边界的时候，导航就能起到很重要的作用。神经导航系统的目标就是，帮助医生在手术的过程中找到准确的位置。华科精准这三项产品都可以很好地辅助脑部疾病治疗。

应用结构光注册技术的手术机器人

结构光注册技术可以通过扫描，把病人实际在手术台上的位置空间转化为一个模拟的影像规划空间。

应用结构光注册技术的手术机器人

通过 3D 激光扫描，建立一两百万个重建点，这些点的重建轮廓与真实情况非常接近，精度误差仅约为 0.5 毫米。基本上现在已经可以做到全自动注册，只需要两分钟就可以完成扫描。

活检过程有了这项辅助就变得非常简单，医生自动扫描一下，定位好了之后，机械臂自动运动到穿刺的路径上，医生只需取出血肿或肿瘤标本即可。同时机器人也会辅助需要较高精度和较为复杂的手术，比如颅内植入电极监测癫痫，其植入精度非常高。目前，这种微创精准定位手术已在临床范围内广泛应用。

微型手术机器人

基层医院治疗脑出血、脑外伤，50% 的治疗方式是是微创引流，目前主要操作是医生凭自己的经验盲插，难以定位血肿中心，影响治疗效果。基层医院存在很多精准穿刺需求，但没有价格合理的工具来解决他们的问题。

为了满足基层医院的大量需求，华科精准研发了微型定位机器人，大概只有 1.4公斤重，挂在医生常用的手术架上，只需要点一个按钮，就可以自动定位穿刺角度和位置，到达血肿中心。精准引流，更彻底地治疗脑出血。

自动定位，精准引流‍‍

磁共振监测激光消融系统

脑部疾病激光消融治疗需要很高的准确度，既要尽量消除肿瘤、又要保留其他功能区，相比于传统的肝脏或者肺等部位的消融，脑部疾病治疗对消融范围的精准性要求要高很多。

磁共振实时监测就可以让医生进行更准确的可视化激光消融。医生在进行激光消融的同时观察屏幕上的温度变化，以推算整个消融范围的变化情况。当医生看到消融范围扩大到满足要求时，就可以停止激光并结束治疗。此外，立体定向设备的辅助可以将治疗激光精确导入到患者颅内病灶的靶点，帮助医生实现更微创、更精准、更安全的激光消融。

这项技术在癫痫治疗中非常适用，能够准确定位癫痫灶并实现精确消融，在脑转移瘤和脑胶质瘤的治疗中也有良好的效果。

更微创、更精准、更安全的激光消融

无创脑神经调控技术

分享人：西安交通大学生命学院博士、穹顶科技合伙人李四楠

深脑电刺激（DBS）已经通过大量的临床实验证明了其有效性。我们的目标是解决三个问题：深度、准确性和有效性。

首先，我们需要解决的是如何在逆向驱动模式下形成电刺激的位置。其次，我们需要找到一种方法来校正电刺激的位置，确保我们真正准确地刺激到目标区域。最后，我们要确保能量真正进入治疗序列中。

在神经技术干预领域，我们已经在下丘脑区域形成了一个明确的焦点，也就是说我们可以明确地将电刺激投放到这个位置。主要通过两种方式实现：一种是无创的，另一种是微创的。

对于患者来说，很少有人愿意接受开颅手术或植入手术，因此我们致力于在尽量减少对患者伤害的前提下进行治疗。从无创的角度来看，我们之前已经成功开发了一个具有 24 通道脉冲源的设备，现在我们正在开发这种 8 通道图带式设备。就微创而言，我们正在开发皮下植入式设备和采刺一体化设备，以满足特定类型疾病的需求。

在治疗的应用场景中，我们的目标是降低开颅手术带来的风险，因此我们尽量采用无创的方法进行治疗。目前，我们已经成功将非侵入性方式的治疗范围延伸到了颅骨以下大约 8 厘米左右的区域。

除了电流刺激外，我们还在探索复合场（电场+磁场）干预老鼠的效果。实验结果显示，在老鼠脑区使用聚焦电磁波可以激活和表达一定效果。与高能量射频消融方法相比，使用微波进行干涉时，非热效应可以实现非永久性的脑区损伤，具有潜在优势。通过多靶点干预，我们可以对多种神经系统疾病进行精准治疗。

圆桌讨论

四位对于 Neuralink 临床实验被批准怎么看？

崔翯：Musk 擅长成本压缩、规模效应，从 1 到 100，但 Neuralink 一个巨大的问题大脑的工作原理他还没有搞清，里面还有很多从 0 到 1 的问题没有解决。没有对大脑深入理解的后续研究，将芯片植入人脑又有什么意义呢？我们应该加大对脑科学本身的研究力度，这样才能真正实现突破。

王征：成熟的工程化技术手段好处之一是能够迅速扩大原本相对局限的研究场景，这使得更多具有天赋的年轻人能够进入这个新领域。由于高水平的神经外科医生数量有限目前我们面对的是 400 万帕金森病患者，但手术植入数量只有 3000，这项技术能够降低门槛，以后将会有更多的人有条件进行相关工作。

刘文博：当风险大于收益时，才能够获得批准，所以我猜测获批的主要原因是风险和收益方面的考虑。收益指的是你能够做到什么程度，能够对患者产生怎样的帮助？而风险则涉及可能会出现的问题。电极植入设备包含大量的摄像头、计算机视觉、激光以及机械结构的集成，从最开始的巨大设备逐渐优化到相对合理的尺寸，从工程角度来看，这是一个非常令人钦佩的事情。

李四楠：Elon Musk 经常采取的策略是：前期大规模布局，然后获得回报。可能是通过搭建这个平台来推广自己的电极，并在所有未来的应用场景中使用它，从而获得利润。

在脑科学领域，中国和西方的差距，或者说各自擅长的地方在哪里呢

崔翯：就我所研究的脑机接口领域而言，存在着巨大的差距。我们也在不断进步，但其他国家也在进步，这个差距大约是 10 年到 15 年。西方处于遥遥领先的地位。比如以 Elon Musk 为代表，他的成果实际上是源于过去三十多年在脑机接口领域长期的布局和培养，培养了很多优秀的人才，而他直接将这些人才吸纳到自己的团队中。他的技术也并非完全是自主开发的，可能是通过购买专利或其他方式获取的，特别是在脑机接口领域方面。

王征：就产业细分而言，我认为中国目前的状况并不落后。在我们的调研中发现了一个有趣的现象：一些中国生产的配件被出口到美国或加拿大等国家，然后被组装成脑机接口或神经调控相关设备重新回到中国。所以我认为，这是一种认知上的差距。脑机接口现在非常热门，政策也非常支持，国家项目和企业界也给予了很大的支持。所以这可以说是最好的机会去发展脑机接口产业。

AI 在您各自的研究领域，或者工作的过程中，提供了怎样的帮助？或者对于 AI，各位有怎样的展望？

崔翯：ChatGPT 很容易取代一些中低端的脑力工作，但它绝对不可能成为一个专家，它没有独特的需求和智慧。目标识别等领域可能用得上其中的一些底层算法，但是它并不能解决科学中最本质的问题。

刘文博：我相信数据驱动的重要性。我坚定地认为会有好的落地场景存在。比如关于脑电的研究，脑电阅读是一项非常繁重的工作，但是脑电的阅读非常依赖医生的经验。数据驱动的方法可以解决人类无法做到的问题，因为人的认知可能还没有达到某些脑电特征与某种疾病或某种类型之间的关联。但是足够大规模的数据可能可以追踪背后存在这些关联。

王征：目前比较接近临床的应用是快速扫描和通过重建来节省扫描时间，以便为更多的患者提供服务。这种应用场景在许多医疗图像公司中得到了广泛应用。然而，这种图像并不像其他领域那样容易获取大量数据，并且很难进行标注。对于这些公司来说，他们面临的瓶颈是缺乏大量标注完整的病理切片图像，在实际应用到临床时，肺部病变的标注非常困难，恶性肿瘤的标注也很困难。