一位脊髓毁伤患者坐在轮椅上，盯着条记本屏幕上的教导，试图抬起仍是瘫痪多年的右腿。他的大脑依然在发出正确的通顺信号，仅仅这些信号在脊髓受损处知难而退，永远无法传递到腿部肌肉。但要是有一种本事能够捕捉这些信号，绕过受损的脊髓径直激活肌肉，瘫痪患者是否就有可能再行站起来？

意大利和瑞士的贪图团队在2026年1月24日发表于《APL生物工程》的最新贪图中，表现注解了这种可能性的第一步。他们使用非侵入式脑电图开发，得胜检测到四名脊髓毁伤患者试图转移下肢时的大脑信号，并用机器学习算法将这些信号漂浮为可奉行的教导。天然咫尺只可分离"试图转移"和"静止休息"两种景况，更致密的戒指仍是挑战，但这项贪图为无需手术即可归附通顺功能大开了一扇窗。

被困在大脑里的通顺教导

脊髓毁伤患者濒临的最大逆境不是大脑失灵，也不是肢体神接管损，而是联贯两者的脊髓通路被堵截。伦敦大学学院老师Laura Toni在接受采访时解释，好多患者的作为神经依然健康，大脑功能也饱和时时，问题出在信号传递的中断。思象一下，大脑就像发令官，作为是奉行士兵，而脊髓是独一的通信电缆。一朝电缆被堵截，再正确的呐喊也无法抵达规画地。

畴昔几十年，贪图东谈主员一直在寻找成就这条通路的行径。侵入式脑机接口是其中一个标的，通过手术将电极植入大脑皮层，径直纪录通顺信号并发送给脊髓刺激器或外骨骼开发。2023年，瑞士洛桑联邦理工学院的团队就用这种行径让一位饱和瘫痪的患者再行行走，遵守登上《天然》杂志封面。但这类本事的问题不言而谕，开颅手术风险高，感染可能性大，何况关于大无数脊髓毁伤患者来说，行走并非首要需求，膀胱戒指、性功能和祸患照顾频频排在更优先的位置。

科学家发现，即使瘫痪导致身体无法作念出反映，大脑仍然会不时发出通顺信号。脑电图（EEG）头戴开发大要有一天能够匡助再行指点这些信号，从而无需手术即可归附通顺功能。图片开端：Shutterstock

Toni团队但愿找到一个更安全的替代有规画。脑电图是一种率领在头皮上的帽子，帽子上布满电极，能够纪录大脑名义的电行为。它不需要手术,不错随时率领和取下,但代价是信号质料远不如植入式电极。戒指手臂和手部的信号来得志脑上层区域，脑电图相对容易捕捉。而戒指腿脚的信号来自更围聚大脑中心的区域，就像在嘈杂的通顺场里试图听了了中央某个东谈主的柔声细语，难度成倍增多。

从一个动作到四种尝试

贪图团队招募了四名脊髓毁伤患者，凭证好意思国脊髓毁伤协会的ASIA分级圭表，又名为ASIA C级，即通顺和嗅觉伪善足毁伤，两名为ASIA A级饱和毁伤，又名为ASIA B级通顺饱和但嗅觉部分保留。他们想象了一套递进式实验，患者需要在四个不同时间点尝试完成四种动作，分别是左侧髋枢纽屈曲、右侧髋枢纽屈曲、左侧膝枢纽伸展和右侧膝枢纽伸展。

实验契约全心想象。每次锻真金不怕火启动时，屏幕上会清楚需要尝试的动作，随后是3秒的准备期，患者被条件在脑海中思象这个动作但不信得过尝试。接下来是4秒的奉行期，患者需要全力尝试完成动作，就像保捏"最大收缩"相同。终末是4秒的静息期，患者饱和造谣。扫数这个词历程中，脑电图开发捏续纪录大脑行为，机器学习算律例试图从这些信号中找出限定。

闭幕清楚，系统能够得胜分离患者何时在尝试转移，何时在保捏静止。统计学分析标明,在通顺尝试时间,大脑中央区域的θ波、α波和β波频段出现了显著的事件关连去同步化步地,这是通顺意图的典型特征。患者P1和P2在扫数四个实验设施中王人得到了权贵高于迅速水平的分类准确率，患者P3和P4则在第一个设施推崇较好，后续设施准确率下跌。

但当贪图东谈主员试图进一步分离傍边腿或髋枢纽与膝枢纽的动作时，穷苦就来了。唯有患者P1在多个实验设施中能够作念到傍边腿的分离，何况即使是这位推崇最佳的患者，髋枢纽与膝枢纽的分离准确率也拼凑高出迅速水平。这相宜神经剖解学的预期，戒指不同枢纽的皮层区域位置终点接近，脑电图的空间分辨率不及以表示分离它们。

从实验室到临床愚弄的界限

Toni坦言，他们的贪图更多是可行性考据而非临床级的治理有规画。大要1秒的通顺尝试信号就足以可靠识别患者的转移意图，这为内容愚弄提供了基础。比如不错用这种信号触发周期性刺激契约，启动直立或行走序列，类似于咫尺临床上使用的按钮戒指神色，仅仅戒指信号来得志脑而非手指。

团队计议雠校算法，使其能够识别更具体的动作类型，比如直立、行走或攀爬。他们还但愿测试怎样将解码后的信号发送给植入患者体内的脊髓刺激器,已矣信得过的闭环戒指。这需要治理一系列本事难题，包括及时解码的狡计遵守、经久率领的懒散肠、以及患者在日常活命中不同倦怠和着重力景况下的褂讪性。

贪图中一个真义的发现是，患者P2和P3在第一次实验后的推崇显著下跌，贪图东谈主员觉得这可能与动机保管穷苦筹商。饱和瘫痪的患者在开环校准历程中既莫得肌肉反馈也莫得视觉反馈，万古刻肖似尝试容易产生挫败感。异日的贪图可能需要引入诬捏试验反馈或闭环戒指，让患者能够看到我方的脑信号正在产生内容效果，从而晋升参与积极性。

与侵入式脑机接口比较，脑电图有规画的上风在于安全性和可逆性，罅隙在于信号质料妥协码精度。2023年瑞士团队使用脑表电图纪录通顺信号，已矣了傍边腿的精确分离，但那需要开颅手术将电极阵列遗弃在大脑名义。脑电图能否在不开颅的前提下达到类似精度，仍然是一个绽放性问题。机器学习算法的高出大要能在一定进程上弥补硬件罢休，但物理限定的敛迹终究存在。

再行界说通顺归附的可能性

这项贪图的好奇不仅在于本事本人，更在于它为脊髓毁伤患者提供了一种新的但愿。大家有高出2700万脊髓毁伤患者，其中好多东谈主处于育龄期，毁伤对其毕生的影响弘大。每位患者的毕生医疗资本推测高出100万好意思元，而现存的康复技能关于饱和毁伤患者效果有限。

要是脑电图缓助的脊髓刺激系统能够闇练并参加临床，它将为那些无法承受侵入式手术风险的患者提供一条可行旅途。即使初期只可已矣肤浅的开关戒指，比如启动直立缓助或触刊行走圭表，也能权贵改善患者的活命质料和独处性。更重要的是，这种非侵入式有规画不错在康复早期就启动使用，匡助患者保捏大脑通顺皮层的活跃度，幸免经久瘫痪导致的皮层功能退化。

贪图团队使用的机器学习算法基于决策树模子，这种行径在小样本异质数据集上推崇老成，阻截易过拟合。异日的雠校标的包括增多西宾数据量、引入多模态信号如肌电图缓助判断、以及开发自稳健算法能够凭证患者景况自动迁移解码计策。最理思的情况是系统能够学习每位患者专有的大脑信号款式，已矣个性化的精确戒指。

当患者坐在轮椅上尝试抬腿时，他们的大脑依然在发出呐喊，仅仅这些呐喊无法抵达规画地。脑电图本事正在学会倾听这些被困住的信号，并试图为它们找到一条新的通路。从实验室到临床愚弄还有漫长的谈路，但至少咫尺咱们知谈，大脑并莫得烧毁，本事也不应该烧毁。