互动科普

将来的某一天，患有神经或四肢缺陷的人只需要转动一下脑筋，就能够命令轮椅、假肢甚至瘫痪的手脚行动起来，这可不是科幻小说......

在美国杜克大学实验室的一个隔音房间里，我们的小猫头鹰猴Belie正端坐在特制的椅子上。只见她右爪紧握操纵杆，目视前方显示屏上出现的一组横排的光点。Belle知道如果某个光点突然闪烁，她根据闪烁的位置左右移动操纵杆，这样自动操作机就会将一滴果汁送到她的嘴里作为奖励。小Belle酷爱玩这个游戏，而且玩得很熟练。

Belle头上戴着一个特殊的小帽子，下面有四个塑料连接器。这些连接器与许多植入Belle大脑运动皮层(负责拟定运动计划及命令脊髓神经细胞实施计划的大脑组织)的金属微丝束(每根微丝都比最细的缝纫线还要细)相连接。每根金属微丝(共100根)都放置在单个神经细胞的一侧。当单个神经细胞释放出一个电子电荷(即“动作电势”)时，与之相邻的微丝就会捕获这个电子产生的电流，并通过一束缠绕在Belle帽子上的电线传至控制箱旁桌上的电子盒里。该电子盒与两台计算机相连，其中一台就在隔壁房间，而另一台则远在千里之外。

大厅中的一个房间里非常拥挤，研究组成员都聚集在这里焦躁不安地等待试验结果。经过一个月的努力工作，我们将在这里检验我们的研究成果：将动物大脑内的原始电子活动(Belle的念头)准确地转换成指挥机械手臂动作的信号。在2000年春天的那个下午，我们瞒着Belle在屋子中安装了一个多铰链机械手臂。Belie虽然看不到它，但这是她第一次控制机械手臂。Belle的大脑一旦感知到屏幕上的光点，盒子中的电子就会启动两个实时数学模型器对其脑细胞中产生的微小“动作电势”进行快速分析。我们实验室的电脑会把这些电子信号转换成可直接操作机械手臂的指令。而距我们实验室以北960公里之外的马萨诸塞州坎布里奇市的另一台计算机通过互联网接收到我们的计算机传递的信号，将其转换成另一个机械手臂的动作指令。这套系统是由麻省理工学院人类与机器触觉实验室主任Mandayam A．Srinivasan设计的。

如果每个步骤都准确无误的话，两只机械手臂将与Belie的手臂保持同步动作。我们必须在300毫秒(Belle的大脑信号传递到手臂肌肉并使其产生反应的正常延迟时间)内将Belle的神经活动信号翻译成机械手臂的指令。在信号噪音和互联网自身固有的传输延误等情况下，如果动物的大脑依然能够准确地控制两只位于不同地点的机械手臂的话，也许将来的某天这种装置就能够控制机械设备或真正的肢体，从而真正达到帮助人类的目的。

最后激动人心的时刻终于到来了。我们随机地控制着Belle面前的光点，她立即根据屏幕上闪烁的光点前后移动操纵杆。我们的机械手臂便随着Belie的动作开始移动，而远在百里之外的另一只机械手臂也跟着动了起来。机械手臂和Belle同步运动，就像舞蹈者随着Belle脑中的电子脉冲即兴起舞一样。沉浸在实验室喧闹的欢庆声中，我们不禁想到这只是一次充满希望的旅程的开端。

从取得成功的那一天起，我们实验室和其他一些研究机构在神经系统科学、计算机科学、微电子学和机器人学等领域又相继取得了一定的进展，研究出了可以使小鼠、猴子甚至人类仅仅通过“想一想”的微妙动作就可以操纵机械电子装置的方法。我们的近期目标是帮助那些大脑运动皮层正常，但由于神经紊乱或脊髓受伤而导致瘫痪的人，使他们可以通过大脑运动来操纵轮椅或机械手臂。希望将来的某天，我们可以在这些患者的大脑和四肢中移植无线通讯装置来帮助病人重获控制手脚的能力，而且生产出可以修复和增加运动、感应及认知功能的器件。

当然，最大的问题在于我们能否建立一个实际而牢靠的系统。医生没有办法治愈脊髓或脑部损伤，但是在遥远的未来，神经科学家也许可以使受损的神经细胞或干细胞(可以区分各种细胞类型的细胞)再生还原。但从近期来看，“大脑机器接口”系统BMI(Brain-MachineInterface)或神经弥补术是修复运动功能比较可行的选择。这个夏天，我们成功地使短尾猴完成了与Belle完全不同的任务，这次成功使我们离既定的目标更近了。

从理论到实际

近期大脑机器接口技术的进展建立在20年前的研究之上。20世纪80年代初，约翰霍普金斯大学的ApostolosP.Georgopoulos记录了短尾猴大脑运动皮层上单个神经细胞的电流活动情况。他发现，当猴子的手臂向某一特定方向移动时，神经细胞的反应明显强烈。然而，当手臂从该角度弯曲时，神经细胞活动并没有停止，只是有所减弱-一程度相当于运动角度的余弦。这个发现表明，运动神经细胞可以广泛地协调一定范围内的动作，而且大脑很大程度上是依赖分散的单一神经细胞群体的集体活动来产生运动指令的。

不过，Georgopoulos只记录了在一定的时间内某一个运动区域上单个神经细胞的活动情况。这种方告并没有证明一个潜在的假设，即:某种译码方案是由多个脑皮层区域的许多神经细胞同时活动形成的。科学家清楚前部脑叶和头顶部脑叶(分别位于大脑的前部和后部)相互配合产生动作命令。但是，技术瓶颈使神经物理学家不可能一次性记录更广泛的信息。而且很多科学家相信，通过一次一个的方式对神经细胞进行分类整理，可以绘制出一幅大脑工作机理的综合图，就像通过描绘每棵树的特点来揭开整个森林的生态结构一样。

然而，不是每个人都同意这个观点。14年前，当我们这个研究组的两位成员在Hahnemann大学相遇时，我们讨论了同步记录多个神经细胞的困难问题。在1993年技术瓶颈突破之前，我们已经可以同时记录48个分散在小鼠感觉运动系统(大脑中感知并利用感知信息指挥运动的区域)中5种结构的神经细胞的活动情况。

在我们的成功中一直起关键性作用的是另一种技术，即：由特富龙(Teflon)覆膜不锈钢微纤维构成的新电极束的发明。这种电极束可以被植入动物的大脑。此前神经物理学家使用和钢针相似的普通电极记录神经细胞活动，但这些传统的电极只能维持几个小时的正常工作，因为聚集在电极尖周围的细胞化合物会使电极与电流绝缘。另外，当动物的大脑在正常活动中有轻微动作时，尖锐的电极尖会损坏神经细胞。我们实验室设计的微丝束(后来由得克萨斯州的NBLabs实验室制作)末梢是钝的，直径大约为50微米，而且更为灵活。细胞化合物不会使末梢绝缘，而且这种末梢的灵活性很大程度上减轻了神经细胞的损伤。这些特点使我们能够在几个月内连续准确地完成记录，这种可靠的记录工具也允许我们开始研发将大脑信号转译成机械装置指令的系统。

我们与电气工程师HarveyWiggins、WakeForest大学医学院的DonaldJ．Woodward和SamuelA．Deadwyler-起设计了一个很小的“哈维盒子”(Harveybox)来放置常规电子设备，就像Belle旁边的电子盒一样。这个装置是我们能够从众多电极中全面取样、过滤和放大神经信号的第一个硬件设备。通过识别每个神经细胞释放电荷的独特特征，专用软件使我们可以区别每根微丝上多达4个神经细胞的电子活动。

小鼠大脑控制操纵杆

20世纪90年代中期，我们在Hahnemann大学做了第二个试验——教笼子里的一只小鼠用意念控制操纵杆。首先，我们训练它用前爪按紧小棒，该棒通过电子设备与笼外的操纵杆相连。当小鼠按紧小棒时，外面的操纵杆一端倾斜至一个水槽，从而给小鼠递送一滴水。

我们给小鼠的头上安装了Belle后来使用的那种BMI微缩型装置。每次小鼠用前爪紧按小棒时，我们就可以同步地记录下由46个神经细胞产生的动作电势。我们在一个“积分器”电路里布置了多个电阻来衡量从神经细胞传来的数据，同时产生一个独立的模拟输出信号以准确地预测小鼠前爪的运动轨迹。我们将这个积分器与机械手臂操纵杆控制器相连，以此控制操纵杆。

当小鼠习惯按紧小棒取水后，我们就将这个小棒和操纵杆断开。小鼠仍旧按紧小棒，但操纵杆却静止不动。由于没有水滴落下，小鼠反复地按压小棒，但仍无结果。突然有一次，操纵杆倾斜并送来了水。这只小鼠并不知道自己的大脑中有46个神经细胞已经表达了与早期试验中按压小棒工作时相同的信号模式。这个模式促使积分器驱动操纵杆做运动。

几个小时后，小鼠意识到不再需要按紧小棒了。如果小鼠只是盯着小棒并想象自己用前爪按紧它，这时它的神经细胞就会表达相同的信号模式，而我们的BMI系统就可以将其解释成电机的指令信号，从而驱动操纵杆。经过一段时间后，6只小鼠中有4只成功地完成了这项任务。它们学会通过“想一想”按紧小棒的动作来取水。这并没有想象中那么复杂，现在我们也可以想象伸手去抓近旁的东西但实际并没有付诸行动。以相似的方式，手臂严重损伤的人可以学着操纵连接在肩膀上的机械手臂。

猴子大脑控制机械手臂

我们为小鼠试验的成功兴奋不已，这次成功鼓舞着我们继续前进，尝试制作一个由猴子(和人类大脑非常相似的动物)控制可进行三维运动的机械手臂。第一步，我们要想办法预测猴子怎样试图移动他们的自然手臂。

这时，我们小组的一位成员Nicolelis转到了杜克大学，并在那里成立了神经物理学实验室。我们一起设计了一个界面，通过该界面可以对分布在前脑叶和后脑叶上将近100个神经细胞进行同时监控。我们继续用几只猫头鹰猴来做这个试验。之所以选择猫头鹰猴的原因是，它们的大脑运动皮层就位于光滑的大脑表面，这样将大大减小了植入微丝束的手术难度。大量的微丝束可以帮助我们连续几个月记录每个动物大脑里的运动电势。

在第一次试验中，我们要求包括Belle在内的猫头鹰猴看到屏幕上左右闪烁的亮点之后，就左右移动操纵杆。接着我们让它们坐在一个凳子上，面前挡有一个不透明的屏风。当我们移开这个屏风，它们就会看到一盘水果。猴子们会伸手去抓水果并放进嘴里，然后再把手缩回原位。通过与猴子的手相连的光纤传感器，我们测量了每只猴子手腕的位置，从而确定了手腕运动的轨迹。

进一步分析表明，对大脑皮层神经细胞的电子运动做一个简单的线性积累，就可以提前几百毫秒并准确预测动物手臂的运动位置。该研究结果是由杜克大学的JohanWessberg(现在瑞典Gothenburg大学)得出的。这一重大发现使得计算机可以将来自大脑的神经活动连续整合，并对实际动作做出及时的预测。

随着科学工作的进展，我们用玻璃纤维制作了一个更先进的哈维盒子。利用哈维盒子和一些常规的实时算法，我们的计算机每过50到100毫秒就对动作电势进行采样、整合。计算机软件将输出信号转译成可以指挥机械手臂在三维空间做运动的指令。从那时起，我们才尝试用BMI系统技术控制机器人装置。在2000年那个激动人心的下午，当我们注视着自己设计的多关节机械手臂精确地模仿Belle的手臂做运动时，我们简直不敢相信眼前的一切是真的。我们只需从数以千计的神经细胞中随机抽取5O到100个，就可以完成所需的工作。

后来的数学分析表明，机械手臂动作的精确性和被记录的神经细胞数目大约成正比，但是随着神经细胞数目的增加，这种线性关系开始减弱。通过对100个神经细胞取样，就可以使机械手臂的运动轨迹与真实对象手臂的运动有70％以上相似。要使机械手臂对单只手的模拟精确程度达到95％以上，只要测量记录500到700个神经细胞就可以了。我们现在正在对达到三维运动的高精度所需要的神经细胞数目进行预测，估计这个数值应该是几百个而不是几千个。

这个结果表明，在每个大脑皮层区域内，驱动手动作的“信息”具有很大的分散性。这种分散性对动物很有益：一旦受伤，动物可以从大量的冗余存储中恢复机能。对我们研究人员来讲，这意味着为瘫痪病人设计的BMI系统神经弥补器需要的采样神经细胞可能比预期的更少。

Belle的试验成功后，我们继续对Belle和其他猴子进行研究。研究发现，当动物们可以熟练地完成任务时，其神经细胞的性质已经发生了变化——就在几天或每天短短的两小时记录时间内，每个神经细胞的作用都随时间的变化而发生改变。为了适应这种“运动学习”，我们增加了一个简单的例行动作，使我们的模型可以对每个神经细胞的作用重新进行周期性评估。对所需神经细胞的预测没有显著影响的脑细胞则从模型中被剔除出去，对预测反应强烈的脑细胞被添加进来。大体上，我们设计了一种从大脑中提取神经系统的输出信号以预测手运动轨迹的方告。随着时间的推移，这种译码技术使我们可以准确可靠地监测神经细胞的功能，从而使BMI系统可以连续几个月精确地预测Belle的动作。监测本来还可以继续下去，但我们已经得到了所需的数据。

我们注意到，神经细胞的电子活动逐渐变化使大脑有一定的可塑性。在既定的动作产生之前，神经细胞产生的运动电势的大小，随着动物训练量的增多而发生变化。但对神经细胞性质的动态修正，并不会妨碍BMI系统的实际工作。分散神经输出的优越性在于它不依靠某一小组神经细胞。如果一个BMI系统能够成年累月的对成千上万的神经细胞变化做跟踪记录并利用模型模拟的话，它就可以利用电极记录功能处理神经细胞的进化、死亡甚至衰退。

利用感官反馈信息

Belle已经证明了BMI系统可以在灵长类动物的大脑上工作。但是，我们是否可以将这种接口应用在更为复杂的动物大脑上呢? 2001年5月我们开始在杜克大学对3只短尾猴进行研究。短尾猴大脑和人类大脑的脑沟回非常相似。

在新试验中，我们仍然使用Belle用过的那套BMI系统，不过又增加了一项基本功能:现在猴子能够运用视觉反馈信息来判断BMI系统模仿它们手动作的优先、程度。我们让短尾猴以随机的方向移动操纵杆，使指针在电脑屏幕上移动。突然，一个圆形目标会在屏幕某处出现。为了能够喝到果汁，猴子必须通过操纵杆迅速把指针移到目标区域内，这个动作要在0.5秒之内完成。

首先完成这项任务的猴子是Aurora，这只聪明的母猴很喜欢向人炫耀自己点击目标的命中率高达90%以上的能力。我们的博士后RoyCrist和JoseCannena用一年的时间来记录Aurora的脑皮层上前脑和后脑五个区域中的92个神经细胞的活动情况。Aurora可以熟练玩这种游戏之后，我们和她开了一个小玩笑。在大约30%的试验中，我们切断了操纵杆和指针之间的连接。为了快速地将指针移入目标区域，Aurora必须单独依赖经BMI系统技术处理过的大脑活动。困惑了一段时间之后，Aurora逐渐调整了移动方注。虽然她继续用手来回移动操作杆，但几天后她就学会了独自运用大脑来判断并准确无误地操作指针移动。接下来的几个星期，Aurora在每天进行的几次试验里甚至不再动手，而是只需要想一想指针应该移动的轨迹，就可以操纵它了。

这并不是全部。因为Aurora可以在屏幕上看到自己的表现，即使只对相同的神经细胞进行记录，BMI系统做出的预测也越来越准确。虽然要弄清楚这个结果还需要进一步的分析，但对此有这样一个解释：视觉反馈信息帮助Aurora将BMI系统对大脑和机器模仿的反应强度增加到最大值。如果这个解释得到证明的话，视觉或其它感官反馈信息就可以帮助人们提高自己的BMI系统性能。

我们观察到了另一个激动人心的结果。写这篇文章的时间距我们将微丝束植入Aurora的大脑已有一年了。这期间我们每天都对她的60至70个神经细胞进行记录。长期以来取得的成功说明，即使是在脑沟回复杂的灵长类动物大脑中，人工植入的微丝束也可以长期、高质量地提供多频道信号。虽然取样的神经细胞数量比刚开始的92个减少了，然而Aurora利用BMI系统技术所完成的动作仍然保持着她曾经达到的最高水平。

我们打算让Aurora完成更富挑战性的任务。今年5月，我们将BMI系统技术做了进一步修改，从而在新试验中给Aurora增加了触觉反馈功能。我们让BMI系统控制一个装有夹子的机械手臂来模仿真手抓东西的动作。当夹子碰到物体的时候，力传感器就会做出反应并计算抓住物体所需力的大小。触觉反馈信息(这个物体是重还是轻，光滑还是有粘性?)将被传送到Aurora皮肤上嵌入的微型振荡器的传感片上。震荡频率的变化会帮助Aurora切断机械手臂需要用多大的力捡起一个水果，并在拿回来的过程中牢牢握紧。这个试验将为我们提供最具体的证据：一个严重瘫痪的病人可以利用有线或无线方式，通过大脑中移植的装置与嵌在四肢内的信号发生器进行通讯，从而恢复基本的手臂运动功能。

如果视觉和触觉能模仿Aurora的手臂和大脑之间传递的信息，这种感觉通过与BMI系统的长期相互作用有可能刺激她的大脑，使Aurora身体动作和机械手臂的动作融为一体(这是存在于大部分脑区域的已知模式)。换句话说，Aurora的大脑有可能把这个人造装置视为自己身体的一部分。Aurora大脑中的神经组织甚至有可能主动操作机械手臂并理解其反馈信息。为了验证这个假设是否有价值，我们计划设计一个与Aurora试验相同的试验，但是这次要暂时麻痹动物的一只手臂，从而排除一切自然的反馈信息。我们预言在一段过渡周期之后，灵长类动物能够和BMI系统很好地配合。如果动物的大脑真的能够将机械手臂动作视为自己的肢体运动，我们就有充分的理由相信瘫痪者的大脑能够做同样的事情——将从前为手脚服务的神经细胞重新分配给人工肢体使用。每一项进展都表明虽然大脑的可塑性很强，但也存在一定的局限性。比如，一个头部受过撞击的人不可能完全获得控制机械手臂的能力。撞击损伤面积通常比较大并伤及太多大脑中的白色物质(为脑部不同区域提供信息交流的纤维)，这样的撞击损伤可能使大脑的可塑能力减弱。这就是为什么受过头部撞击的人很少能恢复正常控制四肢能力的原因。

检验事实

尽管好消息不断传出，但在给那些严重残疾的患者提供尚未有明确希望的康复信息时，我们还是要小心谨慎。在BMI系统可以被作为安全、可靠、行之有效的治疗手段之前，我们还必须克服很多困难。我们必须在临床试验中证明，BMI系统可以达到更好的治疗效果而且不会有神经损伤的风险。

从医学角度来讲，电极移植的外科手术总是让人担忧。调查人员需要评估植入人脑中非常密集的微丝束是否可以在不引起组织受损或人体感染的情况下提供可行的记录。针对多根微丝束密集排列技术的研究正在进行之中。杜克大学的电子技术人员GaryLehew设计了一种轻巧且易于植入的微丝束，并增加了每束中微丝的数量。现在我们可以植入多个微丝束，每一束中有160根微丝，大小只有40平方毫米，比指甲盖还小。不久前，我们将704根微丝分别移植在短尾猴大脑皮层的8个区域，并对318个神经细胞进行同步记录。

另外，所需要的电子器件和电池必须小型化。我们已经开始和佛罗里达州立大学的JoseCados教授合作，共同设计一种可植入的微型电子器件，用硬件代替软件来实现神经模式识别，最终达到脱离计算机使用BMI系统。因此，这些微芯片必须实现用无线方式给机器人传输控制信号。在杜克大学PatrickD．Wolf的实验室中，我们设计了第一块无线“神经芯片”，并在Aurora身上进行了测试。看到Aurora的神经活动电波在离她数米远的笔记本电脑上闪烁(灵长类动物大脑和计算机之间首次实现了无线通讯)，这实在是一件激动人心的事。

越来越多的科学家相信BMI系统能够为需要帮助的人带来福音。在过去的一年里，几个传统神经学实验室已经开始着手神经修复器件的研究。亚利桑那州立大学、布朗大学和加州理工学院已先后公布了初步研究的结果。其中一些研究证实了我们早期做的小鼠和猴子试验的结果。亚利桑那州立大学的研究人员基本上复制了我们在猫头鹰猴试验中使用的三维方法，并证实猕猴同样可以完成这项工作。布朗大学的科学家使恒河短尾猴在电脑屏幕上任意移动指针。这两个研究小组分别记录了每个动物的10到20个神经细胞活动情况。他们的成功进一步展现出这个新领域的光明前景。

最有用的BMI系统将会开发成百上千个独立的神经细胞，并使其分散在前脑和后脑的多个运动区域内。那些只能在一个运动皮层区域内记录少数神经细胞(例如，30个或更少)的BMI系统，将不能提供任何临床帮助，因为这种BMI系统缺乏适应神经细胞损失或神经敏感度变化所需的冗余容量。另一个极端是使用大量电极记录百万个神经细胞，但大量电极的侵入性过强，不能有效地完成工作。

非侵入性方式虽然对治疗某些疾病有一定的帮助，但可能对脑部缺损弥补治疗的作用非常有限。脑电记录——也称脑电描记法(EEG)——是另一种可以驱动BMI系统的非侵入式技术。德国Tuingei1大学的NielsBirbaumer已经成功地使用EEG和计算机接口技术，帮助神经错乱的瘫痪病人学会怎样通过调整他们的脑电图活动来选择电脑屏幕上的字母，从而达到书写的目的。这个过程虽然耗时很长，但却为病人提供了与世界交流的唯一途径。然而EEG信号不能被直接用于肢体修复术，因为它们描述的是神经细胞群体平均的电流活动情况，这使我们很难从中找出神经细胞的细微变化，从而无法对精确的胳膊和手运动进行编码。

尽管面临着许多困难，但我们有信心迎接挑战。也许10年后第一例人体神经修复手术才有可能取得的成功，但是在达勒姆的实验室度过的那个下午，当我们看到Belle的神经细胞活动情况闪烁在电脑监视屏上时，脑海里浮现的是将来可能出现的各种令人惊讶的奇迹。我们永远记得当时“偷听”到灵长类动物大脑如何产生想法的那一刻不由产生敬畏之情的感觉。Belle想得到果汁奖励的念头是最简单的一种思考，但这的确是一种思考，她用这个念头支配了外部世界，也实现了自己真正的目的。

Belle的远程操作机械手臂

在Belle第一次用意念移动多关节机械手臂的那天,她的头上戴着一个特殊的帽子。帽子下面的4个塑料接头分别将许多根微丝束插入她的大脑皮层(如图a所示)。当Belle看到光点闪烁并决定随其左右移动控制杆时,微丝检测到了由大脑皮层中被激活的神经细胞产生的电信号，并将这个信号传送到装有电子器件的"哈维盒子".

极速/大脑接口

·老鼠和猴子的大脑与计算机相连接后，可以成功地通过想象自己手臂按压按钮或操纵控制杆的动作来控制杠杆或机械手臂。

·试验成功的关键在于微丝束技术的发展使我们可以将其植入大脑运动皮层，计算机算法的进步帮助我们将大脑神经细胞活动的电信号转译成机械手臂的指令.

·在人脑上进行"大脑机器接口"试验还是很遥远的事情，但是科技的发展最终能够帮助那些失去手臂的人和有脊髓缺陷的人用意念重在控制手臂的能力。

(Harveybox)中。盒子对这些信号进行采集，滤波和放大。然后将它们送到隔壁的一台服务器电脑中。盒子接收的信号可以显示成光栅图(如图b所示)。每一行代表被记录的单个细胞的活动。每条颜色都表示一个细胞在既定的时间里产生的电流。

电脑按次序预测Belle手臂将要进行的运动轨迹(如图c所示)并将这个信息转化成命令，指示机械手臂做相同的动作。然后。计算机向大厅另一侧房间内的电脑发送命令。使其操作机械手臂。同时。在我们实验室的这台计算机也给距此几百公里之外实验室中的另一个机械手臂发送相同的指令。结果，两个机械手臂能够和Belle一起做同步运动。——M．A．L，N．和J．K．C．

展望未来

BMI技术也许会在某天帮助一个因脊髓损害而导致四肢瘫痪的病人。植入大脑运动皮层的细小微丝束与头骨中植入的-个神经芯片相连，当病人想象自己瘫痪的手臂做特殊运动(如拿桌子上的食物)时，神经芯片就会把这种想法转换成一系到无线电频率信号，并以无线电的方式将它们传送到安装在轮椅后背的-个"背包式"电脑上.

计算机将这些信号转译成电动信号，并用无线电的方式将它们发送到人体内植入的另一个不同芯片上，该芯片会刺激移动手臂所需要运动的神经细胞，使其按要求运动。另-种方法是"背包式'电脑能够按照人的意愿，直接控制轮椅的电机使轮子向正确的方向转，在正常手臂无法复原的情况下，电脑还可以向机械装置或者轮椅上的机械手臂发送信号.杜克大学的科学家已经制作了一个神经芯片的原型和“背包式”电脑.——M．A．L．N．和J．K．C．

癫痫病的治疗

癫痫发作时，性能鉴定扫描将大脑中过度兴奋的区域显亮为黄色。

近期的试验表明，BMI技术将来可以帮助慢性癫痫病患者缓解脑部痉挛症状。癫痫病每天会引起几十次大脑痉挛，这样会严重损害病人的生活质量并造成永久性大脑损伤。更糟的是，传统的药物治疗通常效果甚微。

用于控制痉挛的BMI系统和心脏起搏器有些相似。它会连续监视大脑的脑电活动并捕捉痉挛将要发作时的电波模式。如果BMI系统检测到了这种模式，它就会向大脑或末梢神经施加电刺激，以此来平息即将发生的“风暴”或诱发抗癫痫药物的药性。

我们在杜克大学与布朗大学的ErikaE．Fanselow和宾西法尼亚州立大学的AshlanP．Reid一起证实了这种工作原理的可行性。我们给小鼠注射了一种可以引起反复性轻微癫痫的药剂PTZ，然后将带有微丝束的BMI植入小鼠脑中。当脑痉挛发生时，脑皮层神经细胞开始以高度同步的脉冲一起闪烁。当这个“大脑起搏器”觉察到这种变化，它就触发一个电刺激并传递给三叉神经的颅神经。在不损伤脑神经的前提下，这个短暂的电刺激将快速有效地平息即将来临的痉挛风暴，并减少痉挛发生的次数和持续的时间。——M．A．L．N．和J．K．C．