德国哥廷根灵长类动物研究中心——莱布尼茨灵长类动物研究所的研究人员在一项关于猕猴的研究中，开发了一种新型的脑机接口训练，该方法仅凭大脑信号就能精确控制假肢手。
研究人员首次证明，在大脑中控制不同手部姿势的神经信号对于这种控制至关重要，而非之前所认为的控制运动速度的信号。这项发表在Neuron杂志上的研究结果，对于改进神经假肢手的精细控制至关重要，这可能使瘫痪患者恢复部分或全部行动能力。
研究介绍
在日常生活中，无论是拎购物袋还是将线穿进针眼，力量和精确度的把握都是必不可少的，当我们因截瘫或肌萎缩侧索硬化症（ALS）等疾病而无法再使用双手时，才会意识到它们的重要性。为了帮助患者，科学家已经研究了数十年的神经假肢，这些人工手、臂或腿可能让残疾人重新获得行动能力，脑机接口能够解码大脑信号，将其转化为动作，从而控制假肢，修复受损的神经连接。
然而，迄今为止，特别是手部假肢，还缺乏在日常生活中使用所需的精细运动技能。德国灵长类动物研究中心神经生物学实验室的科学家安德烈斯·阿古德洛-托罗是该研究的第一作者，他表示：“假肢的工作效果主要取决于控制它的脑机接口读取的神经数据。”
“以前关于手臂和手部运动的研究主要集中在控制抓握运动速度的信号上。我们想知道，代表手部姿势的神经信号是否更适合控制神经假肢。”
研究意义
在这项研究中，研究人员使用了猕猴作为实验对象。与人类一样，猕猴拥有高度发达的神经系统和视觉系统，以及明显的精细运动技能，因此特别适合研究抓握动作。
为了准备主要实验，科学家训练了两只猕猴在屏幕上移动一个虚拟化身的手。在训练阶段，猴子用自己的手做出手部动作，同时在屏幕上看到虚拟手的相应动作。猴子在完成任务时佩戴的带有磁性传感器的数据手套记录了它们的手部动作。
一旦猴子学会了这项任务，研究人员就训练它们通过“想象”抓握来控制虚拟手，并测量了专门负责控制手部动作的皮层大脑区域中神经元群体的活动。
研究人员重点关注代表不同手和手指姿势的信号，并在相应的协议中调整了脑机接口的算法，该算法将神经数据转化为动作。阿古德洛-托罗解释说：“我们打破了传统协议的惯例，调整了算法，使其不仅关注运动的目的地，还关注如何到达那里，即执行的路径。这最终得出了最准确的结果。”
然后，研究人员将虚拟手的动作与他们之前记录的真实手的数据进行了比较，并证明这些动作是以相当高的精确度执行的。
该研究的主要作者、神经生物学实验室负责人汉斯约格·谢尔伯格表示：“在我们的研究中，我们能够证明控制手部姿势的信号对于控制神经假肢的重要性。这些结果现在可用于改进未来脑机接口的功能，以此提升神经假肢运动技能的精细度。”
新闻来源：The German Primate Center
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