科学家通过重新编码记忆来绕过脑损伤

USC和Wake Forest Baptist医疗中心的研究人员开发了一个脑假肢，旨在帮助遭受内存损失的个人。

假体，其中包括一个小阵列电极植入大脑在动物实验中表现良好，目前正在对人类患者进行评估。

最初在USC设计并在Wake Forest Baptist测试，该设备在TED Berger的几十年来上构建，并依赖于董嵩创建的Zhietsbi工程学院的新算法。该开发还建立了与Sam Deadwyler和Same Deadwyler和Gaver Forest Paltibr系的Sam Deadwyler和Robert Hampson的合作组合，他们收集了用于构建模型和算法的神经数据。

当你的大脑接收到感觉输入时，它会以复杂的电信号的形式产生一种记忆，这种电信号会通过大脑的记忆中心——海马体的多个区域传播。在每个区域，信号被重新编码，直到它到达最后一个区域，作为一个完全不同的信号被送出去进行长期存储。

如果有任何区域的损伤阻止了这种转换，那么就有可能长期记忆不会形成。这就是为什么有海马体损伤的人(例如，由于阿尔茨海默氏症)能回忆起很久以前的事情——那些在大脑损伤发生之前就已经转化为长期记忆的事情——但却难以形成新的长期记忆的原因。

歌曲和Berger找到了一种方法来准确地模仿内存如何从短期内存转化为长期存储器，使用Deadwyler和Hampson获得的数据，从动物，然后来自人类获得。它们的假体旨在绕过损坏的海马部分，并提供正确翻译的内存的下一个区域。

尽管目前还没有办法仅通过观察电信号来“读取”记忆。

伯杰说:“这就像可以把西班牙语翻译成法语，而两种语言都不懂一样。”

2015年8月27日在米兰的第37届IEEE工程国际会议上介绍了他们的研究。

模型的有效性由USC和Wake Forest Baptist团队进行测试。随着患者在其海马植入的患者允许慢性癫痫发作，Hampson和Deadwyler读取在海马的两个区域期间在内存形成期间创建的电信号，然后将该信息发送到歌曲和Berger以构建模型。然后，该团队将这些信号馈送到模型中，并读取从海马的第一区域产生的信号是如何转换为由海马的第二区域产生的信号。

在对9名患者进行的数百次试验中，该算法准确地预测了信号将如何被翻译，准确率约为90%。

汉普森说:“通过USC模型能够预测神经信号表明，它可以用来设计一种设备来支持或替代大脑受损部分的功能。”

接下来，研究小组将尝试将翻译后的信号发送回一个在某一区域受损的患者的大脑，以试图绕过损伤，使其形成准确的长期记忆。

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