系列科幻片《黑客帝国》中，我们看到在后脑两耳中间颈部锚定一个金属开口（图1a），这个脑机接口，是一根十来厘米长的金属针（图1b）。

图1.电影《黑客帝国》中Neo后脑勺上的"脑机接口"

　　科幻片《盗梦空间》里脑机接口则更为简单，进入大脑的"梦幻世界"（潜意识），只需要在左手手腕上环绕一个电极装置（图2a），就能够展现意识深处具备精彩细节的各类场景，乃至在"别人的梦中"栩栩如生地经历自己的人生片段（图2b）。

图2.电影《盗梦空间》中"侵入梦境"的"手腕电极"信息传输装置

　　还有些科幻作品，用贴在脑门上与脑电图（EEG）技术类似的电极，就能获取脑内详细的信息，甚至能够"完整复制"大脑内所有的他人一生的记忆信息。我们以为，这些都是有关脑机接口的迷思。

什么是脑机接口？

　　人脑在感知外界刺激（如视觉、听觉等）、进行思维活动、产生主观意识时，伴随神经系统的运行，会有一系列生化反应和电学活动，产生可以测量的脑电信号。

　　脑机接口技术就是通过采集大脑皮层神经系统活动产生的脑电信号，经过放大、滤波等方法，将其转化为可以被计算机识别的信号，从中辨别人的真实意图。通过脑机接口技术，既可让外部设备读懂大脑神经信号，将思维活动转换为指令信号，来实现大脑对外部设备的操控；也有可能通过脑机接口，把计算机内的信息直接输入到大脑，从而极大地缩短人类学习新知识和新技能的过程。

信息传递的常用方式

　　科幻电影里人们可以天马行空。科学家数百年来对大脑的工作方式十分沉迷，尤其是进入20世纪之后，尝试了各种技术来刺激大脑、了解脑内的信息。时至今日，研究和应用上最为广泛的是非侵入式、半侵入式和侵入式脑机接口技术。

　　非侵入式脑机接口是将电极阵列贴附在头皮上，运用精密复杂的仪表实现多路脑电图信号同时采集、分析，以获得大脑不同区域细胞群自发性、节律性电活动所产生的5～100微伏量级电位差随时间变化曲线，主要用于医疗临床检测各类脑功能与脑疾病，如诊断癫痫【1】、睡眠检测【2】、大脑功能检测【3】和其他局灶性脑病，以及解码运动意图、通过读取脑电图控制机械臂或外骨骼的运动。

图3. 非侵入式脑机接口

　　侵入式脑机接口通常需要进行神经外科手术，将微电极直接植入大脑皮层的特定部位，或者大脑深部位置，用于采集和监测脑内特定功能区域的信号。这类技术主要用于临床科研、监测【4】，以及帮助瘫痪患者控制假肢或者实现神经控制虚拟活动【5】等。

图4. 侵入式脑机接口

　　半侵入式脑机接口的装置植入颅骨内部，但于脑膜外而非灰质内。脑皮层电图（ECoG）测量的信号更清晰，可以在手术之前、期间或之后进行，比EEG具有更好的精度和灵敏度。这类技术可以用于运动皮层【6】、视皮层【7】等的解码。

图5. 半侵入式脑机接口

　　与脑内信息读取的技术相比，向脑内输入信息的脑机接口技术的种类和数量则少很多。常见的脑内信息输入技术包括电磁信号输入（深脑刺激技术、经颅刺激技术等）和光学信号输入（光遗传技术）。

　　深部脑刺激技术采用图像引导立体定向技术，将电极阵列植入到大脑深皮层下的相关神经核团，通过外置控制器调整刺激参数，来刺激相关的神经核团，以达到控制症状，甚至治疗疾病的目的【8】。而经颅刺激具有无创性、安全性、易操作等优势，是治疗神经、精神等疾病的受到重视的技术。其中的经颅磁刺激、经颅直流电刺激和经颅超声刺激被广泛关注。

　　光遗传学技术是遗传学和光学方法的结合，在活组织的特定细胞中实现明确事件的功能获得或丧失。从最广泛的意义上说，光遗传学包含了一项核心技术，即对光作出反应并提供效应器功能的靶向控制工具以及使能技术：将光传送到所研究的组织中，用控制工具瞄准感兴趣的部位，以获得兼容的读数并进行分析，例如对诱发活动进行靶向成像或电记录【9-10】。利用光学显微装置，能够直接、原位观察到动物大脑内处于各种不同兴奋神状态神经元的形貌和位置、它们状态的实时变化（图6）。光遗传技术已经被广泛用于大脑基础问题研究和临床医疗研究。

图6. 光遗传技术实验装置、实时观察大脑内神经元的示意图【10】

脑机接口技术展望

　　近几年，埃隆·马斯克成立的Neuralink公司，召开了数次新闻发布会，展示其研发的可在大脑局部地区植入数千根微米尺度电极的技术，以及贴敷在脑壳上的微型脑机接口芯片。马斯克讲述Neuralink的愿景，一是为治疗脑部疾病提供新的技术途径，二是建立读取大脑内信息和将电脑信息输入大脑的技术路径。我们认为，前者大有可为，而后者，局限于Neuralink在大脑局域植入高密度电极阵列思路，不会有美妙的前景。其原因在于人们对于脑内信息存储方式还缺乏清晰的了解。

　　目前，科学家已经知道人类大脑皮层可以区分成近两百个不同的功能区，大脑中的不同分区构成相互作用的网络（图7）。通常，人进行一项身体活动或者思考活动，会有若干个脑皮层区域同时兴奋、互相传输信息、彼此反馈协调，才能够顺利完成工作。因此，理想的脑机接口，应该能够同时获取完成一项大脑任务所涉及的多个脑区的详细信息，或者同时协调刺激这些相关脑区。

图7. 人类大脑皮层不同功能区域【11】

　　近来，北京大学信息科学技术学院电子学系许胜勇课题组提出了一种新的大脑信息载体模型和记忆机制的"二维码"模型【12】。新模型表明，脑内信息的载体主要是具有强连接关系的局部神经元网络，神经元与神经元的突触间连接强度决定了记忆的强度和时间，因此信息形成和固化的过程就是记忆形成和固化的过程。

　　基于该模型，认为将来能获得重要进展的脑机接口是通过光学技术识别大面积、多区域脑皮层神经元兴奋图案，通过AI学习技术反复训练， 从而准确读出脑内信号。我们也提出将外界信息直接输入大脑皮层的可行技术方法--光学阵列输入：用光学点阵图案照射皮层，并利用贴敷在皮层上的光转换器件阵列，把每一个独立光点的信息转换成电脉冲、热脉冲、机械脉冲等，触发当地不同深度的皮层神经元兴奋，从而引起大脑感知。另外，认为合理进行物理调控与化学分子（药物）调控，也是未来脑机接口领域的研究重点之一。（详情请点击阅读原文）

　　参考文献：

　　【1】Milikovsky D Z, Ofer J, Senatorov Jr V V, et al. Paroxysmal slow cortical activity in Alzheimer's disease and epilepsy is associated with blood-brain barrier dysfunction. Science Translational Medicine, 2019, 11(521): 8954

　　【2】Stevner A B A, Vidaurre D, Cabral J, et al. Discovery of key whole-brain transitions and dynamics during human wakefulness and non-REM sleep. Nature Communications, 2019, 10:1035

　　【3】Demene C, Baranger J, Bernal M, et al. Functional ultrasound imaging of brain activity in human newborns. Science Translational Medicine, 2017, 9(411):6756

　　【4】Brochier T, Zehl L, Hao Y, et al. Massively parallel recordings in macaque motor cortex during an instructed delayed reach-to-grasp task. Scientific Data, 2018, 5:180055

　　【5】Friedenberg D, Schwemmer M, Landgraf A, et al. Neuroprosthetic-enabled control of graded arm muscle contraction in a paralyzed human Article number. Scientific Reports, 2017, 7(1):8386

　　【6】Branco M P, Freudenburg Z V, Aarnoutse E J, et al. Decoding hand gestures from primary somatosensory cortex using high-density ECoG. NeuroImage, 2017, 147:130-142

　　【7】Gaillet V, Cutrone A, Artoni F, et al. Spatially selective activation of the visual cortex via intraneural stimulation of the optic nerve. Nature Biomedical Engineering, 2019:1-14

　　【8】Bell E, Leger P, Sankar T, et al. Deep brain stimulation as clinical innovation: an ethical and organizational framework to sustain deliberations about psychiatric deep brain stimulation. Neurosurgery, 2016, 79(1):3-10

　　【9】Karl Deisseroth. Optogenetics. Nature Methods, 2011, 8:26-29

　　【10】O'Banion C P, Lawrence D S. Optogenetics: a primer for chemists. ChemBioChem, 2018, 19(12): 1201-1216

　　【11】Eickhoff S B, Yeo B T T, Genon S. Imaging-based parcellations of the human brain. Nat Rev Neurosci, 2018, 19:672-686

　　【12】Xu S Y, Xu J J. A memory mechanism based on two dimensional code of neurosome pattern//BIBE 2018; International Conference on Biological Information and Biomedical Engineering. VDE, 2018:1-5

　　作者简介：

　　葛松，北京大学通讯工程专业本科毕业，现为北京大学物理电子专业博士研究生。目前主要从事脑机接口应用及视神经系统的信息传递项目研究。

（作者：葛松）

（本文来源于公众号：生物化学与生物物理进展）