“認知型腦機接口”路線圖正式發布

過去幾年，腦機接口最受關注的突破，大多圍繞“恢復運動與表達”展開。研究人員從運動皮層或語言相關腦區記錄神經活動，再通過算法將其轉化為光標移動、機械臂控制或文字輸出。其核心任務，是在相對明確的腦區中，找到穩定的神經信號與外部行為之間的對應關系。

但當腦機接口試圖進入抑郁癥、焦慮癥、創傷后應激障礙和強迫癥等領域時，原有框架便不再夠用。這些疾病并非簡單表現為某種動作能力缺失，而是涉及注意力、記憶、決策、情緒調節和思維控制。系統需要識別的，不再是“患者是否想抬手”，而是患者是否正在進入持續低落、焦慮升高或強迫思維循環等異常狀態。

西奈山伊坎醫學院人類神經生理學實驗室主任Ignacio Saez在發表于《認知科學趨勢》的觀點文章中，將這一方向概括為下一代“認知型腦機接口”。其目標不是把運動型腦機接口簡單移植到精神疾病治療中，而是重新構建一套能夠理解認知狀態、判斷異常變化并實施實時干預的閉環系統。

用于認知腦機接口（BCI）的顱內基礎模型

面向認知型腦機接口（BCI）的閉環神經調控。認知型腦機接口將建立在運動型腦機接口常用的建模與解碼方法（左圖）以及臨床上以開環方式應用的刺激方法（中圖）基礎之上。由此形成的閉環架構（右圖）將特別適用于認知狀態的解碼與調控。BCI：腦機接口；DBS：深部腦刺激。

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解碼思維，不是解碼運動的簡單延伸

運動信號之所以相對容易解碼，是因為運動功能通常對應較為緊湊、穩定且定位明確的神經區域。某些神經元活動可以與伸手、抓握、發音等行為建立直接關系，解碼結果也能夠通過外部動作迅速驗證。認知活動則完全不同。注意力、記憶與情緒并不由單一腦區獨立完成，而是依賴多個腦區組成的動態網絡。這些網絡會隨任務、環境、身體狀態和心理情境不斷變化。

解碼運動

解碼語言

更棘手的是，同一種腦信號在不同情境下可能具有不同含義。一段神經活動，在某項任務中可能代表注意力集中，在另一種情境中卻可能與緊張、警覺或情緒波動有關。因此，認知解碼不是一個固定的分類問題，而是一個依賴時間、場景和個體差異的動態判斷問題。系統不僅要識別“出現了什么信號”，還要理解“這個信號在此時此地意味著什么”。

這決定了認知型腦機接口不能只依賴更高密度的電極或更復雜的算法。真正關鍵的是建立能夠持續追蹤腦狀態、結合具體情境并隨時間自我調整的模型。它所面對的不是一張穩定的“腦信號—動作”映射表，而是一組不斷變化的“腦網絡—心理狀態”關系。

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把“讀腦”與“寫腦”放進同一個系統

認知型腦機接口的第二個變化，是將長期相對獨立的兩條技術路線合并起來。傳統腦機接口主要負責“讀”，即記錄神經信號、識別意圖，再把結果傳遞給外部設備；臨床神經調控主要負責“寫”，即通過電刺激等方式改變神經組織活動。前者強調解碼，后者強調干預，兩者過去往往分別發展。

認知型腦機接口則要求把“讀”與“寫”放進同一個閉環。植入式電極持續記錄腦活動，算法判斷患者是否進入異常認知狀態；當系統識別到抑郁情緒加重、焦慮異常升高或強迫思維形成循環時，刺激器根據實時狀態實施干預。刺激完成后，系統繼續讀取腦信號，評估狀態是否改善，并據此調整下一輪刺激。

由此形成的是一個連續控制過程：記錄腦狀態，識別異常，執行刺激，再讀取反饋。治療不再依賴固定參數持續輸出，而是根據患者當下的腦活動決定是否刺激、何時刺激以及如何刺激。閉環的價值，不只是“更精準地刺激”，而是讓刺激第一次與實時認知狀態發生直接對應。

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比“如何刺激”更難的，是“何時干預”

這也意味著，真正困難的并非刺激技術本身，而是確定“什么時候應該干預”。運動意圖可以通過動作結果驗證，認知狀態卻缺少同樣清晰的外部標簽。抑郁、焦慮和強迫思維往往不是突然出現，而是逐步積累、波動和強化。系統需要區分正常情緒變化與病理狀態，也要判斷某種異常只是短暫波動，還是即將發展為需要干預的持續狀態。

如果系統過于敏感，可能把正常情緒誤判為疾病，造成不必要刺激；如果反應過慢，又可能錯過最有效的干預窗口。因此，認知型腦機接口尋找的不是一個靜態“疾病標志物”，而是一套能夠描述狀態演化過程的動態模型。它需要理解異常狀態如何出現、如何加重，以及刺激后如何變化。

從技術基礎看，這一設想并非完全從零開始。多位點顱內記錄、自適應深部腦刺激和高分辨率神經化學傳感等組件，已經存在于臨床或研究環境中。高密度電極能夠提供多個腦區的神經活動信息，神經化學傳感可以觀察多巴胺、血清素等遞質變化，自適應刺激器則能夠根據輸入信號調整輸出策略。

認知腦機接口（BCI）數據集的分層行為標注策略與生態橋梁

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技術已經出現，真正缺少的是系統整合

但組件存在，并不等于系統已經成熟。下一步真正的挑戰，是把記錄電極、神經化學傳感器、刺激器、信號處理模塊和解碼算法整合為一個微型化、低功耗、低延遲、可長期工作的植入式平臺。同時，算法還必須適應不同患者，并處理認知信號隨時間與情境改變的問題。

這使認知型腦機接口成為一個典型的系統工程。信號清晰但算法無法理解情境，系統仍會誤判；算法準確但刺激延遲過長，可能錯過窗口；刺激響應及時但設備不能長期穩定運行，也難以形成臨床療法。最終效果取決于神經科學、硬件、算法和臨床之間的協同，而不是某個單項指標的突破。

更深層的變化，是治療對象開始從疾病名稱轉向個體腦狀態。即使被診斷為同一種疾病，不同患者的異常活動也可能涉及不同腦區、網絡和時間模式。未來系統需要根據每位患者的神經特征，逐漸建立個體化狀態模型，并據此調整刺激位置、強度與時機。

因此，認知型腦機接口的“智能”并不只體現在使用機器學習，而在于它把治療從統一參數輸入，轉變為持續感知、實時判斷和動態反饋。它試圖回答的，不再只是“患者患有什么疾病”，而是“此刻大腦正在發生什么，以及現在是否需要干預”。

相比主要面向嚴重癱瘓患者的運動型腦機接口，認知型系統可能覆蓋更廣泛的人群。但患者規模更大，并不意味著轉化更容易。認知障礙具有高度異質性，癥狀還會受到環境、藥物、睡眠和心理狀態等因素影響。系統必須證明，識別出的腦狀態確實與癥狀相關，刺激也確實在合適時機產生穩定、可重復的臨床獲益。

同時，當設備能夠持續監測情緒、注意力和思維狀態時，數據如何解釋、算法如何驗證、刺激決策如何監管，也將成為必須面對的問題。認知型腦機接口的臨床落地，不僅依賴技術突破，還需要學術研究者、臨床醫生和產業界共同建立硬件標準、算法評價體系、臨床試驗方法與監管路徑。

過去的腦機接口，主要嘗試把神經信號翻譯成動作和語言；下一代認知型腦機接口，則試圖識別大腦正在經歷的狀態，并在異常狀態形成時進行干預。從解碼動作到理解認知，從單向讀取到閉環調節，這并不是應用范圍的簡單擴張，而是腦機接口技術邏輯的一次根本轉向。這也是腦機接口從輔助交互走向主動治療的關鍵分界線。

參考來源：

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1364661326001397

https://neurosciencenews.com/bci-depression-mental-health-31091/

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