文章转载自公众号《 脑人言 》，作者 脑人言
撰文丨Soma（中科院神经科学研究所）
近日，马斯克（Elon Musk）的Neuralink公司发布了最新的脑机接口技术，在发布会上，我们得知，马斯克的新一代脑机接口分为以下四个方面：
线程（Threads）——来自美国国家实验室的Vanessa Tolosa研发的单根多触点柔性电极。
机器人（Robots）——将Threads植入皮层的手术机器人。
元件（Electronics）——将记录到的信号进行滤波，数模转换和脉冲检测（spike detection）的电子元件，代表技术为DJ Seo的N1传感器，DJ Seo之前在加州大学伯克利分校做Neural dust项目。
算法（Algorithms）——脑机接口算法，由加利福尼亚大学旧金山分校教授Philip Sabes教授开发。
本篇文章就着重于从这四个方面介绍马斯克的Neuralink公司，这两年都干了些啥。
图片来源：Neuralink发布会
Threads——先进的记录电极
我们都知道大脑中有许多神经元，神经元间缔结的关系构成了神经网络，信号在神经元上的主要是通过电脉冲信号（动作电位）进行传递。某种程度上，动作电位反映着我们的“想法”。
既然马斯克想要实现人类大脑与机器的通信，则必须要有一种手段记录大脑信号，目前来说信号很多，比如：
动作电位（Action potential，AP）：由单个神经元细胞膜的脉冲信号产生
局部场电位（Local field potential，LFP）：代表电极的局部区域神经元电信号的总和
皮质脑电（Electrocorticography，ECoG)：与局部场电位类似，但是只能记录皮层表面的电信号
头皮脑电（Electroencephalogram，EEG）：多个局部场电位透过皮层的电信号
功能性近红外光谱（functional near-infrared spectroscopy，fNIRS）
功能性磁共振成像（fMRI，functional magnetic resonance imaging）
图片来源：Neuralink发布会
从时空分别率和信号质量来说，动作电位包含了更多的信息，但记录动作电位也最困难（需要开颅），所以马斯克在神经工程领域还是比较认真的，啃了这样一块硬骨头。
介绍线（Threads）之前，我们先来介绍一下现在比较火热的电极，犹他电极（Utah array）和神经像素（Neuropixel）。犹他电极是一个电极组，思路比较简单，就是把许多电极集成在一块上，做手术的时候，就像用气锤往大脑里面砸一个刺猬，这个电极的优点是稳定，已有案例多，手术简单，缺点是记录位点较少（最多256），日后取出较难。
图片来源：
神经像素是去年的大明星，只有一根电极，但是上面集成了960个记录位点，它的优点是损伤少，可以急性记录，缺点是只有一根，记录位点只有深度，而非平面。
图片来源：
而Neuralink公司的方案是在记录方面集上述两家电极的优势，但是劣势是手术极难，在视频中Vanessa Tolosa展示了一种直径27.5微米的电极——线，这个电极比犹他电极（100微米）和神经像素（70微米）要小很多，更细的电极意味着更小的脑损伤。从视频来看，他们还能提供更多的定制化电极。
图片来源：Neuralink发布会
同时在单根电极上深度不同，无悔华夏怎么招募墨子，记录位点不同，这也是为什么能实现单个传感器（N1 sensor）进行1024通道信号处理，因为Neuralink并不会在一个区域植入1024根电极，而是按64（根）×16（单根记录位点）的方式来植入。
同时在单根电极上深度不同，记录位点不同，这也是为什么能实现单个传感器（N1 sensor）进行1024通道信号处理，因为Neuralink并不会在一个区域植入1024根电极，而是按64（根）×16（单根记录位点）的方式来植入。
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视频里的电极显然是一种柔性电极，能够被掰弯，在电极材料里，硅板电极是刚性电极，金属电极又无法集成多个记录位点，那剩下的选择，只能将电极丝埋入高分子材料中，这种方案一般应用在皮层脑电和外周神经的记录中，但是在皮层动作电位的记录比较少见。
图片来源：Neuralink发布会
Robots——手术机器人
诱使楚王说出“必为有窃疾矣”使楚王陷入自相矛盾的困境而无话可说只得说“善哉”.
如前文所述，使用Threads这样的电极意味着植入手术难度提升了好几个档次，因为无论是犹他电极还是Neuropixel，最多是将硬脑膜掀开，把电极往里一拍就完事了（当然这些手术也很难），但是使用Threads电极不单要进行这些操作，还得将电极一根根植入。
图片来源：Neuralink发布会
图片来源：Neuralink发布会
Electronics——硬件滤波（N1传感器）
归根到底，电极记录到的是神经元的膜电位信号，这种信号非常微小（毫伏级），且大脑内的环境比较复杂，存在各种噪音，那么就必须存在一种硬件，能够对信号进行滤波、放大和模数转换。
图片来源：Neuralink发布会
DJ Seo就带来了他的解决方案，他在芯片上设计了一种Analog pixels单元，能够单独对每个通道进行预处理，包括上述所说的滤波等处理，最后记录到的细胞膜表面电位会转换成数字信号。这个芯片中集成了1024个Analog pixels，要知道神经科学家的多通道记录仪跟一台台式电脑主机差不多大，而Neuralink将这些功能集成在一块芯片上，大大增强了脑机接口的实用性。
图片来源：Neuralink发布会
DJ Seo可以说非常懂神经科学家的心了，在做电生理分析的时候，我们要耗费大量的时间来进行脉冲分选（Spike sorting）来得到动作电位，对动作电位做降维，聚类等等。而DJ Seo大手一挥，以后这些工作通通可以在芯片上自动化完成！
图片来源：Neuralink发布会
借助芯片控制，DJ Seo设计的电子元件可以控制单通道来进行电刺激（0.2微安的振幅，7.8微秒的时间分辨率）。这是一个非常重要的功能，因为动作电位的记录只能帮助我们读取大脑信息，而电刺激能给帮助我们给大脑传递信息，比如视觉，触觉，本体感觉等。
图片来源：Neuralink发布会
这块芯片会钉在颅骨上，这个设计有两个好处，一是用于锚定电极，防止电极因各种意外脱位，二是在较近的位置完成数模转换，减少噪声。
图片来源：Neuralink发布会
Algorithms——脑机接口算法
这部分是Philip Sabes在负责。Sabes名校出身，在剑桥大学学过两年数学，博士毕业于麻省理工，之后在加州理工做博士后，现在在加州大学旧金山分校做教授，算是地地道道的神经科学专家。笔者有幸听过他的讲座，讲述的是在躯体感觉皮层给予电刺激，让猕猴产生了虚假的“感觉”。
图片来源：
可以看出，Sabes关注运动控制的神经机制，并擅长对躯体感觉皮层进行刺激。目前来说，脑机接口的控制算法已经极为成熟，来自匹兹堡大学的Andy Schwartz，已经报道多项应用于人的脑机接口工作，其中患者已经能够极为流畅地使用自己的“意念”来实现机械手的控制。Neuralink如果想在脑机接口领域有所建树，使用Threads进行对皮层的精细刺激是一个很好的方向，起码对于高位截瘫患者，这项技术将帮他们重获对躯体的感觉。
视频来源：第19届国际神经工程大会，视频中为一名高位截瘫患者在控制一个机械手完成抓握运动
因此Sabes的汇报介绍了应用于脑机接口的群体向量算法，并畅想了这项技术的未来，比如将电极植入视觉相关皮层、海马区和前额叶进行记录和刺激，可以实现更多可能的应用。
Tips:
图片来源：Neuralink发布会
总结：
美国民众本身对侵入式脑机接口有很高的接受度，即便是传统的犹他电极，也有应用于多名高位截瘫患者的案例，但这个数字在中国是0。
而Neuralink提出了一种可用于人的更为安全的方案，相信会令更多患者放下心理负担，从而招募到更多的被试者进行研究，这些基于人群的研究提供的数据将进一步激发脑机接口的发展，也许未来我们会看到脑机接口变成一项成熟的技术造福社会。
本文部分背景知识参考
Kandel E.R. et al.，2013，Principles of Neural Science，5th edition
Miguel A. L. Nicolelis，2008，Method for neural ensemble recordings，2th edition
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关于“墨子沙龙”
墨子沙龙是由中国科学技术大学上海研究院主办、上海市浦东新区科学技术协会及中国科大新创校友基金会协办的公益性大型科普论坛。沙龙的科普对象为对科学有浓厚兴趣、热爱科普的普通民众，力图打造具有中学生学力便可以了解当下全球最尖端科学资讯的科普讲坛。
