BESA THURSDAY 比薩攝食日(五十七) 重拾神經功能的神奇魔法------腦機介面

撰文/ 洪尚煒

製圖/ 武柏寬

編輯/ 武柏寬

神經系統是調控動物生理的重要機制：有健全神經功能才能讓我們感受到這世界的美好，並與之互動。可令人惋惜的是，有許多人因為先天的因素或是後天的意外造成其某些神經功能的部分或全部喪失，這使他們的生活極度不便，甚至最終還可能會讓他們失去寶貴的生命。幸好，在這世界上的某些角落正有許多科學家正默默努力開發著某樣嶄新的技術，希望能夠讓這些病友能有與正常人相同的生活品質與權利，而這樣神奇的技術就是------「腦機介面(BCI)」，現在就讓小編帶各位簡單了解「腦機介面」吧！

何謂腦機介面(Brain-Computer Interface)?

腦機介面是一種是在人或動物的腦組織，或者甚至是腦細胞的培養物與外部裝置間建立直接連接通路的技術，而這樣的技術對於神經損傷的病患帶來了重回正常生活的曙光。眾所周知，大腦是由數百億個神經元所組成，因此大腦的一切運作幾乎都是以電訊號輸入或輸出，例如眼睛、耳朵等感官所接收到的刺激會經由受器轉換成電訊號，並經由各神經傳遞至大腦皮層使我們能夠感知外在環境，又或者像是大腦皮質發出電訊號，經由脊髓傳遞至手腳使其做出我們想要的動作，因此，如果這些電訊號發生混亂，比如相關神經的運作失常或受損，都會嚴重影響我們的生活，而事實上有這樣困擾的人並不在少數。因此，如何將這樣的缺失修復、彌補，就成為了人類一直以來相當注重的課題。

腦機介面的基本原理

腦機介面的基本原理是透過在腦中植入的微電極傳送（寫入）和接收（讀取）神經中的電訊號，並把訊號傳入和傳出大腦，而目前這方面的技術主要分成「寫入式」與「讀取式」兩種。

寫入式的腦機介面主要是透過電刺激把訊號傳入神經細胞，而在臨床上已經有相當成功的應用，例如可刺激聾人聽神經的人工電子耳;以及相同原理的人工電子眼目前也進入臨床試驗階段;甚至還有針對基底核（控制行動的腦區）的深部腦刺激術，這可用來刺激帕金森氏症及自發性震顫等動作障礙類的疾病。

讀取式的腦機介面的目標是記錄神經活動，但目前仍在發展階段。這項技術的難點在於，理想上要能記錄單一神經元的的活動，並同時觀察大量單一神經元的活化頻率，如此才能得知特定腦區的完整資訊。然而，目前較為粗糙的讀取技術例如腦電圖（EEG）可記錄數公分大小的腦組織的平均活動，但這涉及了數百萬個神經元的整體活動，並非單一神經元的變化，簡單來說，目前這方面的解析度還不足夠。慶幸的是，近年美國加州理工的研究團隊嘗試使用4mm2，內含100個電極的平面陣列裝置，每根探針都突出於電極陣列平面，長度約1~1.5mm，這個陣列可同時記錄100~200個神經元的活動，這意味著讀取式的腦機介面的技術的解析度能夠大幅提升。

未來腦機介面的方向與展望

剛剛提到目前腦機介面有寫入式以及讀取式兩種，但實際上科學家最希望發展的是第三種：雙向式。以機械手臂為例，我們希望最終能夠達到既能夠傳遞受試者意圖，同時機械手臂還能偵測觸感及位置訊息，就像我們欲伸手拿一水瓶，而當我們拿到水瓶時便會有「拿到了」的感覺，這些是皮膚受到按壓、輕敲或震動的感覺，也就是膚覺(cutaneous sensation)。另外，像是感受肢體運動的本體感覺(proprioception)非常重要，這兩種感覺會時時回饋給我們的大腦並修正動作，因此若欲使神經義肢動作更加流暢，肢體感覺的寫入是不可避免的。

另一項挑戰是傳送並接收神經電訊號的電極優化。目前植入的電極可連續運作大約五年，但試想每五年就要對大腦進行一次大手術（更換電極），而每次手術也都有一定的風險，這可能會是讓某些人卻步的原因。因此希望能開發出使用壽命更長的電極，或是能夠不用經過外科手術植入的無線電極，而其他還有電極小型化、耗電低的優化功能自不必說。另外就是增加電極的解析度以及彈性，因為在日復一日的生理作用波動下，堅硬無彈性的電極會改變偵測神經的位置，因此常常需要校準，而有彈性的電極會有助於信號的穩定。科學家最終希望能夠追蹤同一神經元的活動長達數週甚至數月。

總結來說，我們希望幫病人重拾他們失去的器官或神經功能，也就是在「將血肉換成機械」的情況下，病人感覺不到明顯的差異。雖然從上述來看仍有許多問題需要解決，但是目前在臨床上已經有許多初步的應用，也希望未來科學家能在這樣的基礎上為病友帶來更多福音。

參考資料

1. J. R. Wolpaw, N. Birbaumer, D. J. McFarland, G. Pfurtscheller, and T. M. Vaughan, “Brain – computer interfaces for communication and control,” Clin. Nerophysiology, vol. 113, pp. 767–791, 2002.

2. 腦機介面 (Brain-Computer Interface) 專題 (上) (2014),徐聖修, Investigator.

3. https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%84%91%E6%9C%BA%E6%8E%A5%E5%8F%A3