神經假體是一種替代缺失神經系統功能的設備，有望為因癱瘓而無法說話或打字的患者恢復交流能力。然而，人們尚不清楚無聲地嘗試說話是否可用于控制交流用神經假體。此前研究表明，一名失語癱瘓患者的假體系統可以解碼多達50個詞。然而這一系統受限于特定詞匯表，參與者必須嘗試大聲說出這些詞，而由于癱瘓，這需要極大的努力。

2022年11月9日，加州大學舊金山分校的張復倫（Edward Chang）等人在Nature Communications期刊發表了題為“Generalizable spelling using a speech neuroprosthesis in an individual with severe limb and vocal paralysis”的研究論文。

該研究開發了一種設備，能夠在一名失語癱瘓被試者無聲地嘗試拼讀出詞匯以構成完整句子時，解碼他的腦活動。這些發現凸顯出無聲控制的語言神經假體通過基于拼讀的方法生成句子的潛力。

在這項研究中，Edward Chang等人設計了一個神經假體，可以將腦活動轉譯為單個字母，實時拼出完整句子，并展示了在一名患者身上的應用。

這名患者在20歲時因中風導致了嚴重聲帶和肢體癱瘓，因而交流受限，現在已經失語超過了15年時間。為了幫助解碼他的語言能力，研究團隊在2019年為他進行了腦機接口試驗，他也是這項手臂與語音腦機接口恢復試驗的第一個參與者。通過在大腦語言運動皮層植入腦機接口電極，監測他試圖說出不同單詞或字母時大腦產生的腦電波，并進行解析。

研究團隊通過設計其系統解碼與音標相關的腦活動，將此前方法拓展到了更大的詞匯量。在測試中，在參與者嘗試無聲地說出每個字母發音時，這一設備能夠解碼參與者的腦活動，從一個1152個單詞的詞匯表里（能夠覆蓋超過85%的英語語句），以每分鐘29.4個字符的速度生成句子，平均字符錯誤率是6.13%。在進一步實驗中，他們發現這一方法可推廣至含有超過9000個單詞的詞匯表中（基本上是大多數人一年使用的單詞數量），平均錯誤率為8.23%。 這些結果表明，基于拼讀方法利用語音編碼詞匯生成句子的無聲控制語言神經假體具有相當潛力。還需進一步工作表明該方法是否能在更多患者中重復。 張復倫教授一直致力于解碼大腦及人類語言的研究，2021年10月，張復倫等人曾在Nature Medicine期刊發表論文。

在一名嚴重抑郁癥患者的腦部植入了一個“大腦起搏器”——慢性腦深部感應和刺激裝置，成功地治療了一名患有嚴重抑郁癥且多次治療失敗的患者。這是多年以來將神經科學進展應用于精神疾病治療的一個重要里程碑式成功。

論文鏈接： [1] https://www.nature.com/articles/s41467-022-33611-3

[2] https://www.nature.com/articles/s41591-021-01480-w

審核編輯 ：李倩