发表在最新一期《科学进展》上的一项研究结果显示，美国约翰斯·霍普金斯大学开发出一种治疗渐冻症（als）的脑机接口（bci），其能在3个月内保持90%的准确率，且无需重新训练或重新校准算法。
als是一种进行性神经系统疾病，会导致肌肉无力以及运动和语言功能丧失。今年62岁的蒂姆·埃文斯于2014年被诊断出患有该病后，有严重的言语和吞咽问题。他可以慢慢说话，但大多数人很难理解他。
2022年夏天，研究人员在埃文斯的大脑表面放置了两个皮质电图（ecog）网格。ecog网格是一块薄薄的电极（微型传感器），其覆盖面积相当于一张邮票的大小，放置在大脑上可记录数千个脑细胞（神经元）产生的电信号。
bci与经过训练的特殊计算机算法一起，将大脑信号转换为计算机命令，这让埃文斯能够自由使用一组6个基本命令（向上、向下、向左、向右、进入和返回）在通信板上的选项之间导航，并控制智能设备，如房间灯和流媒体电视应用程序。
在整个测试过程中，研究人员发现，使用来自大脑运动和感觉区域的信号会产生最佳结果。与嘴唇、舌头和下颌运动相关的大脑区域对bci的表现影响最大，且这一效果在3个月的研究中保持一致。
与许多其他bci研究不同，新方法使用不穿透大脑的电极，研究团队可以记录来自大脑表面的大量神经元，而不是单个神经元。
研究显示，随着时间的推移，患者的反应非常稳定，不必重新训练bci算法。在不久的将来，渐冻症患者仅仅使用大脑信号就可开灯、播放电视新闻来开启新的一天。