研究人員開發出了一種高解析度感測器，可以記錄大腦訊號，從而解碼人們想說的話。雖然這種設備仍處於早期階段，但它可以讓因神經退化性疾病而失去語言能力的人恢復溝通能力。

喪失溝通能力可能是肌萎縮性脊髓側索硬化症（ALS）等使人衰弱的神經退化性疾病的副作用之一，在這種疾病中，認知功能得以保留，但控制語言的肌肉卻變得脆弱而緊繃。恢復溝通的解決方案之一是直接解碼來自大腦運動皮質的訊號，從而觸發肌肉按照特定順序運動，發出不同的聲音。

美國杜克大學的研究人員開發了一種大腦植入物，利用高解析度的神經記錄解碼人的大腦訊號，將其轉化為人類想說的話。

這項研究的通訊作者之一格雷戈里-科根（Gregory Cogan）說：”有很多患者都患有使人衰弱的運動障礙，如ALS（肌萎縮側索硬化症）或鎖閉綜合徵，這些都會影響他們的說話能力。但是，目前能讓他們進行交流的工具一般都非常緩慢和繁瑣”。

目前，最佳語音解碼速度約為每分鐘78 個單詞，而我們說話的速度約為每分鐘150 個單字。這種滯後一般歸因於所使用的大腦活動感測器的數量；感測器數量越少，意味著可解碼的資訊越少。

為了改進現有設備，研究人員將256 個微型大腦感測器裝在了一塊郵票大小的醫用柔性塑膠上，這意味著該設備能夠以更高的空間解析度獲取更高品質的神經訊號。儘管神經元之間的距離很近，但在協調言語時，相距僅幾微米的神經元卻會有截然不同的活動模式。要準確預測一個人想說什麼，就必須區分來自相鄰腦細胞的訊號。

與其他設備相比（左圖），杜克大學的設備擁有兩倍以上的感測器，而且體積更小Dan Vahaba/Duke University

隨後，研究人員需要對植入物進行測試，他們招募了四名正在接受腦部手術治療帕金森氏症或切除腫瘤的患者，並短暫中斷了他們的手術，以便在他們身上使用這種植入物。

任務很簡單。參與者聽到一系列無意義的單字，如”ava”、”kug”或”vip”，然後大聲說出每一個單字。當患者的運動皮質協調近100 塊肌肉運動嘴唇、舌頭、下巴和聲帶（喉嚨）時，植入體記錄了這些肌肉的活動。然後，這些數據被輸入機器學習演算法，看它能否僅根據大腦活動記錄就準確預測發出的聲音。

對於某些聲音和參與者，例如”gak”中的”g”，當它是組成一個特定無意義單字的三個音串中的第一個音時，解碼器有84%的正確率。當解碼器解析單字中間或結尾的音時，準確率就會下降；如果兩個音相似，如”p”和”b”，準確率就會下降。

總的來說，解碼器的準確率為40%。雖然這聽起來並不特別令人印象深刻，但研究人員指出，演算法只使用了15 分鐘測試中的90 秒口語數據。

研究人員將繼續提高該設備的準確性和解碼速度，並利用美國國立衛生研究院（NIH）的資助，開發無線版本。

科根說：「我們現在正在開發同類記錄設備，但不需要任何電線。患者可以四處走動，也不必被束縛在電源插座上，這真的很令人興奮」。

這項研究發表在《自然通訊》雜誌。