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腦機接口距離落地還有多遠？
上海大學人工智能與醫工交叉研究中心主任楊幫華教授告訴《醫健AI掘金志》，“資本市場對腦機接口行業還處于觀望階段?！辟Y金，是現階段限制行業發展的一個重要因素。
1973年，美國加州大學洛杉磯分校的計算機科學家雅克·維達爾在前人研究的基礎上，做出了一個全新的設想：通過放置在頭皮上的電極可檢測到大腦發出的實時信號，對信號進行翻譯后用于控制計算機。
這就是最早出現的腦機接口概念。
半個世紀以來，科學家們從未停止過對這項技術的探索，腦機接口的概念范疇不斷延伸，與腦電信號采集、解碼相關的電極、芯片、算法的研發也不斷取得新的突破。
今年5月，埃隆·馬斯克創辦的腦機接口公司Neuralink宣布，首次人體臨床試驗已獲得美國食品和藥物管理局（FDA）批準，意味著腦機接口進入了一個全新的時代。
真正實現產業化落地之前，這項技術還面臨著哪些困難和阻礙？
腦機接口將如何影響未來的醫療健康場景？
侵入式腦機接口與非侵入式腦機接口那哪種方式將成為未來的主流？
就以上問題，在8月16-22日舉辦的世界機器人大會上，《醫健AI掘金志》和來自上海交大、上海大學、東南大學、天壇醫院等高校和醫院的腦機接口研究者們進行了對話。
從腦機接口技術實現的功能與用途來看，腦機接口可以分為運動腦機接口和情感腦機接口兩個類別。
2019年，南加州大學Maryam Shanechi教授曾在Nature Neuroscience雜志上發布了一篇題為《從運動到情緒的腦機接口》的綜述文章，介紹了運動腦機接口與情感腦機接口的不同特點。
文章中指出，運動腦機接口當前的研究主要集中在癱瘓患者的運動功能恢復。研究者利用數學算法從神經信號中估算出患者的運動意圖，并使用解碼結果來控制外部執行器（如假肢裝置），并向患者提供感官和獎勵反饋，從而創建一個閉環控制系統。
情感腦機接口的研究則集中在神經系統疾病和神經精神疾病上，通過調控情緒狀態來恢復失去的情緒功能。在這個過程中，腦機接口技術需要實現的目標是調節大腦內部狀態，而非控制外部執行器運動。
其治療方式是先解碼情緒癥狀的狀態，將狀態作為反饋來決定何時以及如何對大腦做電刺激。情感腦機接口同樣是一個閉環控制系統，大腦是執行器，外部電刺激是控制指令，控制內容則是由神經反饋和治療目標決定。
在2023世界機器人大會的受邀嘉賓中，上海大學人工智能與醫工交叉研究中心主任楊幫華與上海交通大學附屬瑞金醫院腦機接口與神經調控中心共同主任呂寶糧，分別是運動腦機接口與情感腦機接口兩大研究方向的代表人物。
楊幫華
楊幫華教授專注于基于運動想象的腦機接口研究，她向《醫健AI掘金志》介紹，在神經系統疾病導致的運動功能障礙治療中，當前常見的物理治療手段大多為被動治療方式，在患者康復的過程中，大腦并沒有主動參與這一過程。
腦機接口技術通過探測患者的腦電波，將患者大腦產生的主動康復的意圖反饋給患者本身，同時也將命令傳達給機器人等外部設備，打造了從大腦主動意圖的探測到外部康復機器人的閉環訓練系統，使患者實現從大腦到肢體，再從肢體到大腦的康復過程。
相比以往單方面通過肢體康復作用于大腦的治療方式，基于運動想象的腦機接口技術可縮短患者的康復時間，提升康復的效果。
呂寶糧
呂寶糧教授則聚焦于多模態情感腦機接口及其在抑郁癥客觀診斷方面的應用。
呂教授介紹，腦深部電刺激療法（DBS）最早應用于帕金森病的治療，20%-30%的帕金森患者同時出現了并發癥——抑郁癥。研究者發現，這一療法對抑郁癥的治療也有一定的效果，于是DBS開始應用于難治性抑郁癥。
在抑郁癥患者中有20%-30%是難治性抑郁癥，在臨床上，藥物療法、物理療法和運動療法都不太起作用，DBS是目前治療難治性抑郁癥的一種很有前途的新方法。
但是DBS腦起搏器原本是為帕金森病治療設計的，要應用于難治性抑郁癥的治療需要在電極微型化和參數個性化等方面進行探索。
此外，情感腦機接口還有一個重要特點，即不同年齡、性別、職業和文化背景的患者，情緒的變化具有很大的差異性。因此在實驗中就要考慮到這些因素，需要使用更加個性化的DBS刺激參數和范式，以提升療效。
為此，上海交通大學于2018年啟動了第一個醫工交叉重大研究項目，呂寶糧教授與瑞金醫院功能神經外科的孫伯民主任，上海交通大學醫學院徐天樂教授和上海市精衛中心的方貽儒教授等七位教授開展了腦機接口治療難治性抑郁癥的探索，致力于通過跨學科研究優化DBS參數設置，借助客觀的評估技術實現參數的個性化和優化。
從腦機接口的信號采集方式來看，可分為侵入式與非侵入式兩種。
侵入式腦機接口是通過手術將電極陣列植入顱內，直接記錄或刺激大腦神經元，以實現與外界的交流，采集到的信號更為精準，呂寶糧教授所做的腦深部電刺激療法（DBS）就屬于侵入式腦機接口。
由于這種信號采集方式需要對病人進行手術植入電極， 具有一定的危險性，在臨床上往往只用于部分重癥患者的治療。
非侵入式則是在頭皮外部進行信號采集，信噪比較低但安全性更強。相比之下，非侵入式腦機接口的應用場景要廣闊得多，除常規的康復、治療場景外，還可以作為工具為醫生提供幫助。
宋愛國
東南大學電儀控制學部主任、機器人傳感與控制技術研究所所長宋愛國教授，將腦機接口技術融入人機交互機器人的研究之中。
相比純粹的腦機交互研究，宋愛國教授的“腦機融合”研究多出了一個感知反饋的環節。
一方面，利用腦機接口技術幫助使用者控制作為外部執行器的機器人；另一方面，又將利用機器人力觸覺傳感技術采集的信號反饋給大腦，形成閉環，實現腦機的高度融合。
這項技術與手術機器人的適配度十分之高，借助非侵入式的腦機接口設備與手術機器人，醫生能夠更精準地感知手術過程中患者的身體情況以及機器人手術過程的力觸覺信息，提升手術的成功率。
宋愛國教授指出，從技術難度、治療風險、患者接受度等各方面考慮，非侵入式腦機接口會是未來的主流手段。
天壇醫院神經外科主任醫師何江弘從臨床的角度分析，未來兩條路線將會并行，采取哪種方式則取決于病人的具體情況更適合哪種采集方式。
“無創的腦機接口應用會更廣泛，倫理挑戰也比較小，能夠更快地應用在臨床治療中。但針對一些非侵入式腦機接口也不起作用的特殊病情，則有必要采取有創的方式進行信號采集。”
從臨床應用場景來看腦機接口在醫療領域有著諸多應用場景，除上述楊幫華、呂寶糧兩位教授分別專注的運動障礙診療、精神疾病診療以外，還將在意識與認知障礙診療、感覺缺陷診療、癲癇和神經發育障礙診療等領域發揮作用。
何江弘醫生向《醫健AI掘金志》介紹，當前國內腦機接口產品的成熟度距離落地應用還有很長的路要走，在成果轉化上還存在一些問題。
何江弘
一方面，由于腦機接口在臨床上的應用是一個近年來才興起的新場景，相關的政策法規仍不完善，腦機接口產品申請醫療器械證將是一個十分漫長的過程；
另一方面，產品研發是一個“無底洞”，需要不斷投入大量的資金，許多研究就卡在了資金供給上。
據中商產業研究院發布的研究報告，腦機接口公司研發投入極高，業內的年研發投入普遍超過其年收入的80%。
因此，能否通過融資等手段獲取充足的現金流以支持其漫長的研發周期成為腦機接口公司發展能力的關鍵因素。
楊幫華教授介紹，國內的腦機接口行業當前尚未進入爆發期，大多投資方對這一技術還處于觀望階段，實際投資還不多。
“他們更希望在人體實驗形成規模、獲得大量醫院與患者的正向反饋后，再攜資金入場?！?/p>
然而，腦機接口實驗的開展，每一例都需要投入大量成本，在資本入場之前，資金問題成為了掣肘研究工作轉化應用的重要一環。
技術瓶頸、倫理挑戰、市場質疑······在產業爆發之前，腦機接口還有很長的一段路要走。雷峰網雷峰網雷峰網(公眾號：雷峰網)
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