解码隐藏的大脑信息来改进神经假肢

一旦你学习了一个像捆绑运动鞋一样的技能，你可以在多年来一直持续表演。这表明与技能相关的大脑中的神经活动随着时间的推移仍然稳定。

然而，到目前为止，还不可能找到这种稳定的神经信号，因为监测大脑的活动看到一个不断变化的神经元。

西北医学的新发现提供了一种即时的方法来补偿记录的神经元的这种变化。隐藏在活动模式，科学家发现了一小部分神经元“谈话”，以在许多月或几年内以显着稳定的方式描述运动。

西北大学的科学家能够记录、解码和重建保存下来的常见活动模式移动来自大脑皮层的运动和感觉区域中不断变化的神经元的技能。

该研究结果对神经调节剂，通过从患者的大脑推断出的预期电动机动作旁路，然后使用该解码信息来提供患者自愿控制计算机光标，机器人肢体或甚至它们自己的再生肢体的患者自愿控制。

西北大学范伯格医学院的生理学教授Lee Miller说:“这项研究意义重大，因为它首次从大脑不同区域的许多神经元中提取或‘解码’出稳定的信息模式，这些信息共同作用形成了一个运动。”“以前的研究集中在单个神经元上，它们的活动通常不能被记录超过几个小时，报告的结果有些矛盾。”

科学家们解决的挑战有点像参加鸡尾酒会在那里，人们互相谈论政治、宗教和天气。组合起来的声音是不可能被跟随的，听一个人的声音只会起作用，直到他们离开。然而，通过监控几个有代表性的人，并提取与这三个不同话题相关的信息，一个人可以从这个晚上得到一个非常好的时事评论。

大脑皮层的情况就是这样:人们可以从数百万个神经元中抽取几百个来寻找占主导地位的神经“对话”。通过结合来自许多神经元的同时记录，有可能提取出分布在整个种群的稳定的活动模式，潜在地允许神经假肢在长时间内保持一致的控制。

该研究发表于1月6日自然神经科学。

米勒说，虽然已经有临床前的证明，神经假肢试图解决多种运动命令，他们都有相同的限制。驱动神经假肢的单个神经元在几天内发生变化。这种不稳定的信号记录使得解释运动指令变得困难，并且需要病人和神经假肢几乎每天重新学习如何运动。

其他的研究小组已经开发出了加速这一过程的方法，但西北大学的研究结果表明，如果一个人专注于神经对话而不是大脑单个神经元。

“我们的研究支持最近大脑如何工作的模型：通过在神经元中使用高度分布式的活动模式来产生行为，而不是通过仔细调整每个神经元的活动，”前博士在米勒中的前博士现在是伦敦帝国学院助理教授的实验室。

米勒的最终目标是制造一种能翻译大脑信号(数十到数百种活动)的神经假肢神经元)在很长一段时间内变成各种各样的运动。目前的神经假体只在它们被训练过的任务中功能特别好。

“通过准确地预测主题是如何激活他们许多单独的肌肉的方式，这是原则上的这个未来的神经调节应该允许用户执行她想要的任何运动，”米勒说。

但挑战仍然是为了实现这一目标。科学家们目前可以建立一个数学模型在给定的任务期间预测肌肉活动（米勒的团队已经完成了几个任务），甚至在略有不同的任务期间。

“然而，当您在一个非常不同的任务时测试它们时，这些数学模型会失败，”米勒说。“换句话说，当主题是”应用唇膏“时，当前方法时，”锤击指甲“模型可能无法正常工作。

米勒的实验室团队正在努力克服这一挑战。在临床前研究中，它们正在执行脑信号的无线记录，肌肉活动和运动数据。他们正在探索人工智能的方法，以建立一种模型，该模型用于比以前更广泛的运动。

米勒说:“如果成功，这项研究将开辟新的令人兴奋的途径，将神经假肢从实验室带到患者家中。”

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