發表在最新一期《科學進展》上的一項研究結果顯示，美國約翰斯霍普金斯大學開發出一種治療漸凍症（ALS）的腦機介面（BCI），其能在3個月內保持90%的準確率，且無需重新訓練或重新校準演算法。

62歲的蒂姆·埃文斯在測試腦機介面。圖片來源：約翰斯霍普金斯大學醫學院

ALS是一種進行性神經系統疾病，會導致肌肉無力以及運動和語言功能喪失。今年62歲的蒂姆·埃文斯於2014年被診斷出患有該疾病後，有嚴重的言語和吞嚥問題。他可以慢慢說話，但大多數人很難理解他。

2022年夏天，研究人員在埃文斯的大腦表面放置了兩個皮質電圖（ECoG）網格。ECoG網格是一塊薄薄的電極（微型感測器），其覆蓋面積相當於一張郵票的大小，放置在大腦上可記錄數千個腦細胞（神經元）產生的電訊號。

BCI與經過訓練的特殊電腦演算法一起，將大腦訊號轉換為電腦命令，這讓埃文斯能夠自由使用一組6個基本命令（向上、向下、向左、向右、進入和返回）在通信板上的選項之間導航，並控制智慧型設備，如房間燈和串流媒體電視應用程式。

在整個測試過程中，研究人員發現，使用來自大腦運動和感覺區域的訊號會產生最佳結果。與嘴唇、舌頭和下顎運動相關的大腦區域對BCI的表現影響最大，且此效果在3個月的研究中保持一致。

與許多其他BCI研究不同，新方法使用不穿透大腦的電極，研究團隊可以記錄來自大腦表面的大量神經元，而不是單一神經元。

研究顯示，隨著時間的推移，患者的反應非常穩定，不必重新訓練BCI演算法。在不久的將來，漸凍症患者僅使用大腦訊號就可開燈、播放電視新聞來開啟新的一天。