NEJM：不用开口，机器就能说出患者想法！解码准确率达97%！

▎药明康德内容团队编辑

对于中风或肌萎缩侧索硬化症（ALS，俗称“渐冻症”）等因疾病、意外等原因失去说话能力的患者而言，如何恢复与世界的交互、交流是极其困难的事情，这需要重新连通神经元与下游信息接收单位。虽然部分辅助通信的仪器，如眼动仪或头部跟踪仪能起到一定作用，但这种方式信息传递有限，若患者失去肌肉控制能力，则沟通将变得愈发困难。脑机接口能够解码大脑信号，从而建立患者与他人的沟通和互动，这对于恢复交流和沟通至关重要。

近日，发表于《新英格兰医学杂志》（NEJM）一项病例报道展示了脑机接口的强大功能，通过解读渐冻症患者的大脑信号，让他们的所思所想转化为计算机文本，并“大声朗读”出来，单词解码准确率高达97.5%，解决了瘫痪渐冻症患者的语言表达障碍问题。

截图来源：NEJM

这位45岁的渐冻症患者因病失去行走能力，吃饭、穿衣等日常生活均需要他人协助。虽然眼睛和脖子还能活动，但存在严重构音障碍，无法正常说话，仅能发出单调、低音量的声音，听起来更像是“咕哝”声。经研究人员测试，患者每分钟能交流6.8个左右正确单词，而正常人每分钟可以输出160个左右的单词。

为了还能“开口说话”，这位患者参加了“BrainGate”系列临床研究。大脑左侧中央前回是负责协调言语的区域，研究人员将4个微电极阵列组成的神经假体植入该区域，每个微电极阵列有64个电极，这个数量大约是此前研究所使用电极数量的两倍，可以记录到更多且精准的皮质神经元信号。

▲患者大脑微电极植入大致范围（灰色正方形）（图片来源：参考文献[1]）

当他想要“开口说话”时，脑机接口设备会解读大脑神经活动信号，并进行解码和分析，最终在电脑屏幕上生成文字，计算机则会将这些内容“读出来”。

▲语音解码过程（图片来源：参考文献[1]）

这不是脑机接口第一次用于解决构音障碍的问题，但由于计算机解读和分析大脑信号并不是个简单的事情，因此早期脑机接口在工作时，常出现信息传递不准确、不及时等问题。该研究通讯作者之一，来自加州大学戴维斯分校神经外科的David Brandman教授表示：“我们的目标是让患者能够在任何时候想说话，都能够被计算机准确的识别和理解”。

研究人员开展首次语音数据训练对话时，要让50个单词解码准确率达到99.6%，脑机接口需要花30分钟；开展第二次训练对话时，研究人员将潜在词汇量增加到了12.5万个单词，这次仅需额外花费1.4小时进行学习训练，脑机接口的单词解码准确率就能达到90.2%。之后，通过不断的训练和试错，脑机接口单词解码准确率可稳定达到97.5%。NEJM发表的同期社论表示，错误率低于5%，这已经近乎接近当前普通语音识别系统的准确性。患者在8.4个月（累计248.3个小时）内共发起了84次对话，成功传递了22679个句子。

同期社论表示：“该研究中，脑机接口在开放词汇表中的解码错误率低于5%，不仅能够学习罕见单词，还能快速训练和在线重新校准，这是既往相关设备未曾展示过的能力，代表着语音神经假体的性能达到了新的里程碑高度”。

不过，本次研究纳入的构音障碍患者与此前相关研究存在差异，既往研究主要关注患有构音障碍的瘫痪患者，因此尚不能直接将本次研究结果与先前结果直接对比，也无法明确这项脑机接口技术展现出的准确性和识别转化速度，能否推广到更严重的瘫痪且无法说话患者中，如闭锁综合征。未来还需持续探索该技术对瘫痪且无法说话患者的疗效。

读到这里，您可能会想问：既然效果不错，那么，这样的脑机接口设备可以使用多久呢？事实上，这也是脑机接口设备面临的长期挑战之一。另一项发表于NEJM的研究报告了一位严重瘫痪女性脑机接口使用寿命、安全性等情况。

▲1例渐冻症女性使用脑机接口7年（图片来源：参考文献[3]）

该患者同样患有渐冻症，2016年她开始使用植入式脑机接口设备，并长期依靠脑机接口设备进行日常交流，但患者使用6年后脑机接口性能开始下降，最终放弃使用。研究人员未发现机器故障，主要原因在于患者病情发生变化，出现进行性神经变性，这是造成脑机接口无法正常工作的主要原因。

该研究对患有渐冻症等进行性神经退行性疾病患者，使用脑机接口如何维持长期性能提出了挑战。未来可能需要探索更多大脑不同区域的信号解码，特别是受到病情变化影响更小的区域（即疾病进展期更不容易发生退化），但这些区域的信号解码也更为困难。

社论指出，上述两项研究均提供了令人信服的证据，证实了脑机接口有助于协助无法说话的瘫痪患者的“开口说话”。不过，两项研究均使用的是老一代的神经接口，在电极数量和长期稳定性方面存在一定局限性。但毋庸置疑，患有构音障碍的瘫痪人群可从脑机接口中获益。因此，开发新的设备和神经接口是未来重要方向。

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参考资料

[1]Vansteensel MJ, Leinders S, Branco MP, et al. Longevity of a Brain-Computer Interface for Amyotrophic Lateral Sclerosis. N Engl J Med. 2024 Aug 15;391(7):619-626. doi: 10.1056/NEJMoa2314598.

[2]Card NS, Wairagkar M, Iacobacci C, et al. An Accurate and Rapidly Calibrating Speech Neuroprosthesis. N Engl J Med. 2024 Aug 15;391(7):609-618. doi: 10.1056/NEJMoa2314132.

[3]Chang EF. Brain-Computer Interfaces for Restoring Communication. N Engl J Med. 2024 Aug 15;391(7):654-657. doi: 10.1056/NEJMe2407363. PMID: 39141859.

[4] University of California - Davis Health.New .brain-computer interface allows man with ALS to ‘speak’ again. https://www.eurekalert.org/news-releases/1054121

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