今天，一項有關腦機介面（brain-computer interface，BCI）的研究進展上線頂尖學術期刊《自然》。由斯坦福大學、霍華德·休斯醫學研究所（HHMI）、布朗大學等研究機構的科學家合作，首次從大腦神經訊號中解碼了手寫字母的動作，使癱瘓人士意念中的寫字動作可以實時轉換成螢幕上的文字。而且，最終實現的打字速度是過去其他腦機介面的2倍多，接近在智慧手機上的打字速度！

腦機介面指的是透過解讀神經電活動訊號，實現外部裝置與大腦的資訊交流。這一技術在近年來快速進展，讓那些因神經受損而失去行動或說話能力的人有望恢復與外界的交流。

恢復拿握或抓取等大運動功能是這個領域的一個主要研究方向，癱瘓人士可以利用腦機介面實現意念取物。然而，要完成高度精細的動作仍然相當有挑戰，比如書寫。此前的腦機介面實現了透過控制計算機游標進行點選式打字，交流速度十分受限，每分鐘最多40個字元左右。而這項新研究開發的腦機介面新方法，將交流速度大幅提高。

Francis Willett博士是這項研究的第一作者和通訊作者，他和同事們讓一名頸部以下癱瘓的研究物件想象自己握著一隻筆，像手部沒有癱瘓時那樣，在方格紙上“試圖”寫句子。與此同時，植入大腦的微電極陣列記錄下了神經電活動模式。

“我們想要評估對於一個癱瘓多年的人來說，是否可以解碼其快速精細的書寫動作，據我們所知以前沒有人這樣做過。”Willett博士說，“令我們驚訝的是，當參與者試著‘寫’字時，喚起了強烈而可重複的神經活動模式，這種模式可以編碼筆的運動。”

接著，研究人員開發了一種演算法，使用遞迴神經網路（RNN）等機器學習方法，破解意圖書寫各個字母時運動皮層中的神經活動，預測研究物件想要寫出哪個字母，並將其實時轉換為螢幕上的文字。

最終，研究物件藉助這種腦機介面，寫字速度能達到每分鐘90個字元，原始準確率為94.1%。利用計算機通用自動校正功能，內容正確率進一步提高到99%以上。

研究作者在論文摘要中說：“據我們所知，這個打字速度超過了任何其他BCI所報告的速度，並且可以與研究物件同年齡段一般人的智慧手機打字速度（每分鐘115個字元）相媲美。”

基於這項概念驗證研究的結果，研究團隊希望腦機介面的新方法最終可以幫助無法動彈的癱瘓人士進行交流。研究作者還建議將這種方法拓展應用到所有無法直接觀察的序列行為上，比如解碼無法說話人士的言語。

由於這種腦機介面需要在患者腦部植入電極，該技術在投入大規模臨床應用前，其使用壽命、安全性和效果仍需進一步驗證。另一個引人關注的問題是，這項研究目前主要針對拉丁字母的書寫進行了解碼，如何擴充套件這一方法將其應用到其他語言。

參考資料

[1] Francis Willett et al, (2021) High-performance brain-to-text communication via handwriting. Nature DOI: 10.1038/s41586-021-03506-2

[2] Pavithra Rajeswaran & Amy L. Orsborn (2021) Neural interface translates thoughts into type. Nature Doi: https://doi.org/10.1038/d41586-021-00776-8

[3] A HIGH-PERFORMANCE HANDWRITING BCI – 1ST PLACE WINNER OF THE BCI AWARD 2020. Retrieved May 12, 2021 from https://www.gtec.at/2020/11/19/a-high-performance-handwriting-bci-1st-place-bci-award-2020/

注：本文旨在介紹醫藥健康研究進展，不是治療方案推薦。如需獲得治療方案指導，請前往正規醫院就診。