盧力媛 本報記者 王 春

3月14日，記者從復旦大學獲悉，該校日前舉辦了成果發佈會，其中全球首批4例“通過腦脊接口讓癱瘓者重新行走”的臨牀概念驗證成功。這背後的功臣是由復旦大學類腦智能科學與技術研究院青年副研究員加福民團隊研發的“三合一”腦脊接口技術。該技術使嚴重脊髓損傷患者在兩週內實現自主控腿、邁步行走，爲脊髓損傷治療帶來新的可能。

如何使脊髓損傷致癱患者恢復運動能力，一直以來是醫學界重大難題。由於脊髓的神經組織無法再生，脊髓損傷的治療長期以來存在很大的侷限，患者大多隻能通過物理治療、康復訓練來進行有限的恢復。2023年，瑞士洛桑聯邦理工學院的研究團隊首次驗證了腦脊接口的可行性。但是，腦脊接口技術在精度、效率和實用性方面仍面臨諸多挑戰。

據瞭解，腦脊接口分爲顱內腦電解碼、脊髓刺激和體外監測3個部分。以往腦脊接口解決方案採用多設備植入模式，需要分別在大腦左右側運動皮層植入兩臺腦電採集設備、在脊髓植入一臺脊髓刺激設備。加福民團隊提出“三合一”的系統設計方案，將三臺設備集成爲一臺顱骨植入式微型設備，減小患者術後創口的同時，也能實現採集與刺激一體化，對患者自主運動進行閉環調控。這個方案可將解碼過程由體外轉入體內，提高腦電信號採集穩定性和效率，最終實現百毫秒級別的解碼速度和刺激指令輸出。

實時解碼是對腦脊接口的基本要求。“如果患者想抬腿，但算法沒有解碼出來，或者只是晚了幾秒，患者可能就會摔跤。”加福民介紹，團隊花了將近3年時間，在算法層面實現了對大腦運動意圖實時解碼的突破。

精準刺激脊髓神經根是幫助患者恢復行動能力的關鍵一步。加福民團隊使用復旦大學張江國際影像中心的3T磁共振成像設備，精確捕捉腰骶段脊髓神經根結構特徵，進而構建了從刺激參數到患者實際運動的全鏈條仿真，並基於自研的深度學習框架，實現了對患者參數刺激效果的預測，極大縮短了脊髓刺激當中的參數調優時間。此外，團隊採用紅外動捕、肌電等多模態技術，構建健康步態以及多種異常步態數據集，建立算法模型，爲腦脊接口技術奠定基礎。

加福民表示，下一步團隊計劃開展更多腦脊接口臨牀概念驗證工作，同時將進一步完善“三合一”顱骨植入式腦脊接口微型設備，完成第三方產品型式檢驗，做好產品註冊臨牀試驗準備，爲脊髓損傷患者推開希望之門。