BrainGate 先驱 John Donoghue 将出任 Subsense 科学顾问,指导非手术脑机接口研发路径
AI 摘要Subsense 宣布 BrainGate 先驱 John P. Donoghue 博士加入,为其非手术、基于纳米颗粒的脑机接口提供科学指导。该公司称其技术路线无需开颅手术,属于非侵入式脑机接口方向。
AI 摘要Subsense 宣布 BrainGate 先驱 John P. Donoghue 博士加入,为其非手术、基于纳米颗粒的脑机接口提供科学指导。该公司称其技术路线无需开颅手术,属于非侵入式脑机接口方向。
AI 摘要BrainGate 先驱 John Donoghue 将出任 Subsense 科学顾问,为其非手术脑机接口的研发路径提供指导。Subsense 称该合作聚焦无需手术植入的脑机接口技术方向。
AI 摘要脑机接口正从实验室走向临床与商业,侵入式路线以 Neuralink、BrainGate 为代表,非侵入式已有 Emotiv、Muse 等消费级产品。加州大学旧金山分校团队用植入电极让一名中风失语患者以每分钟 78 个单词的速度“说话”。文章同时讨论脑数据隐私、自主性与“神经贵族”等伦理风险,主张伦理先行、治疗优先。
AI 摘要Brown University 团队在 BrainGate 临床试验中,对两名四肢瘫受试者运动皮层内的电极阵列记录发现,观察性神经活动随动作执行者类人程度呈梯度变化——逼真人手引发的反应最强,机械手和抽象图形依次减弱。研究发表于 PNAS,表明该活动并非特化"镜像神经元"细胞所致,而是神经网络对刺激类人程度的整体响应,或有助于设计脑控辅助设备。
AI 摘要BrainGate 临床试验中,两名四肢瘫受试者通过植入运动皮层的电极阵列,在观看类人程度不同的抓取器动画时,观察性神经活动随其类人程度下降而逐渐减弱,人形手最强、机械爪与立方体最弱。研究发表于 PNAS,提示该活动并非特化的“镜像神经元”细胞,而是对刺激分级响应的神经网络集合。当受试者自己尝试抓握时,各抓取器引发的神经活动水平相近。
AI 摘要BrainGate 的脑机接口系统通过植入式电极阵列采集运动皮层神经信号,经解码器转化为对外部设备的控制指令,从而让瘫痪受试者用思维完成动作。该技术由 BrainGate 研究团队推进,相关进展由世界知识产权组织(WIPO)介绍。
AI 摘要BrainGate2 登记一项可行性研究,评估皮层内神经接口系统对失语症患者的安全性并验证其通过尝试说话在电脑屏幕上生成文字和可听合成语音的能力。研究由 Leigh R. Hochberg 负责,目标是获取初步器械安全信息并展示原理可行性。
AI 推荐理由:BrainGate2 新登记失语症可行性试验,关注皮层内接口能否让失语者通过尝试说话生成文字与语音。
AI 摘要BrainGate2 临床试验的 3 名受试者接受皮层内记录,研究显示人运动皮层准备期活动对即将发生的运动方向具有调谐,且这一调谐在不同效应器的运动中大体保持。准备期活动还包含曲线运动初始方向与目标方向的信息,对运动距离或速度的编码较弱。研究团队进一步给出一种在线控制范式,利用准备期活动提前预测受试者意图方向,实现由受试者自主发起的快速电脑光标控制。
AI 推荐理由:BrainGate2 三名受试者的皮层内记录显示,准备期活动已编码运动方向与曲率,并可用于在线光标控制。
AI 摘要UC Davis David M. Brandman 团队在 BrainGate2 试验中报告,一名 45 岁 ALS 受试者 T15 在植入 4 个 64 电极 Utah 阵列后,于家中独立使用皮层内脑机接口 19 个月,累计超过 3,800 小时、444/653 天,说出逾 183,000 句。
AI 摘要UC Davis Sergey D. Stavisky 团队在 BrainGate2 临床试验中,从两名构音障碍受试者(T15 为 ALS,T16 为脑桥卒中)左侧腹侧前中央回的 Utah 阵列记录皮层内动作电位,发现尝试音量(MIME、WHISPER、NORMAL、LOUD)与词内容在神经群体活动中沿可分离维度编码。
AI 摘要BrainGate 团队在 Nature Neuroscience 报告,其侵入式皮层内脑机接口通过解码运动皮层 precentral gyrus 的手部与手指运动意图,让两名瘫痪受试者使用 QWERTY 键盘打字。
AI 摘要麻省总医院 Daniel B. Rubin 团队报告,两名 BrainGate2 临床试验受试者(T17 为 ALS 四肢瘫,T18 为 C4 脊髓损伤四肢瘫)通过皮层内 Utah 阵列解码尝试的手指屈伸动作,实现自定节奏的双手 QWERTY 键盘打字。
AI 摘要美国 VA Office of Research and Development 在 ClinicalTrials.gov 发布 NCT03482310 结果,研究慢性高位四肢瘫患者控制不同抓握模式的能力,场景包括虚拟现实和其实际手部。