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利用 BCI 实现大脑控制机械臂
关键词：脑机接口、机械臂、脑电图（EEG）、机器学习 I. 引言 近年来，脑机接口（BCI）技术受到了广泛关注，因为它为我们提供了一种操作事物和与外界联系的新方式。BCI 技术使运动障碍人士无需做出任何身体动作即可操作机械臂或假肢，也使健全人能够用大脑控制机器人设备。这项技术将非常有益，并有可能极大地帮助那些运动障碍人士，例如失去肢体或瘫痪的人。我们将在本出版物中讨论一项关于操作机械臂的非侵入式 BCI 系统的研究。该设备利用从头皮获取的脑电图（EEG）数据来对用户的意图、脑信号进行分类，并控制机械臂的运动。非侵入式 BCI 设备将使运动受限人士和失去肢体或手臂的人的生活更加轻松。该方法提高了其实用性和实际应用的适用性。
用于短距离 400G–1.6T 光互连的 100 Gb/s PAM-4 VCSEL 驱动器和 TIA
路东来 1, 2 , 何健 1, 4 , 李伟忠 5 , 陈斯凯 1 , 刘健 1, 3 , 吴南健 1, 2, 3 , 于宁美 4 , 刘丽媛 1, 2, 3 , 陈勇 6 , 习晓 5 和 南琪 1, 3
针对复发/难治性多发性骨髓瘤患者的新型全人源 BCMA 靶向 CAR-T（CT103A）的 1 期研究
B 细胞成熟抗原 (BCMA) 特异性嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法已显示出对复发/难治性多发性骨髓瘤 (RRMM) 的疗效。由于非人类来源的抗原靶向结构域可能会限制临床疗效，我们开发了一种完全人源 BCMA 特异性 CAR CT103A，并在 1 期试验中报告了其安全性和疗效。连续 18 名 RRMM 患者入组，其中 4 名患者曾接受过鼠 BCMA CAR 治疗。剂量递增期以 1、3 和 6 (3 10 6) CAR 阳性 T 细胞/kg 施用 CT103A，扩增队列以 1 (3 10 6) CAR 阳性 T 细胞/kg 施用 CT103A。总体反应率为 100%，72.2% 的患者达到完全反应或严格完全反应。对于 4 名接受鼠 BCMA CAR 治疗的患者，3 名获得严格的完全缓解，1 名获得非常好的部分缓解。1 年时，所有组的无进展生存率为 58.3%，无髓外骨髓瘤患者的无进展生存率为 79.1%。血液学毒性是最常见的不良事件；70.6% 的患者出现 1 级或 2 级细胞因子释放综合征。未观察到免疫效应细胞相关神经毒性综合征。截至截止日期，77.8% 的患者体内可检测到 CAR 转基因。CAR 转基因的中位持续时间为 307.5 天。只有 1 名患者的抗药抗体呈阳性。总而言之，CT103A 对 RRMM 患者安全且活性高，可开发为一种有前途的 RRMM 疗法。之前接受过鼠 BCMA CAR T 细胞疗法但复发的患者仍可能受益于 CT103A。该试验在 http://www.chictr.org.cn 注册为 #ChiCTR1800018137。（Blood . 2021;137(21):2890-2901）
2% 利多卡因雾化对健康马呼吸道微生物群没有可检测到的影响
糖皮质激素仍然是治疗马哮喘最常见的药物方法，但可能会产生严重的副作用，包括呼吸道微生物群改变。该研究的目的是评估 2% 利多卡因雾化（一种预计的马哮喘替代治疗方法）对健康马呼吸道微生物群的影响。进行了一项前瞻性、随机、对照、盲法、双向交叉研究，以评估 1 mg/kg 2% 利多卡因（4 天内 7 次治疗）对马呼吸道微生物群的影响，并与对照马（盐水和未治疗）进行比较。在每个样本采集时间点都获得了临床评估和呼吸道样本，包括鼻冲洗液、内窥镜气管抽吸物和支气管肺泡灌洗液。使用 16S 扩增子测序评估呼吸道细菌微生物群的概况，并使用相关样本分析比较临床数据（基于数据正态性）。治疗不会影响临床数据，也不会改变健康马的气管和鼻腔微生物群。然而，时间可以解释样本间 12.6% 的微生物群变化。在鼻腔和气管样本中观察到细菌组成的显著差异，其中放线菌和厚壁菌门的相对丰度最高。尽管尝试了多种 DNA 提取方法和 PCR 方案，并排除 PCR 抑制后，来自支气管肺泡灌洗液的细菌 DNA 并没有通过针对原核核糖体 RNA 基因小亚基核糖体 RNA 基因 V4 可变区的通用引物进行扩增。这一观察结果表明，健康马的支气管肺泡灌洗液的细菌负荷较低。
平衡 RNN 中的记忆与泛化以实现高性能脑机接口
脑机接口 (BMI) 可以恢复瘫痪患者的运动功能，但目前受限于实时解码算法的准确性。使用现代训练技术的循环神经网络 (RNN) 在根据神经信号准确预测运动方面已显示出良好的前景，但尚未在闭环设置中与其他解码算法进行严格评估。在这里，我们将 RNN 与其他神经网络架构进行了比较，使用来自非人类灵长类动物的皮层内信号对手指运动进行实时连续解码。在一指和两指在线任务中，LSTM（一种 RNN）的表现优于卷积和基于 Transformer 的神经网络，平均吞吐量比卷积网络高 18%。在运动集减少的简化任务中，RNN 解码器被允许记住运动模式并匹配健全人的控制。随着不同运动数量的增加，性能逐渐下降，但并没有低于完全连续的解码器性能。最后，在双指任务中，其中一个自由度的输入信号较差，我们使用经过训练的 RNN 恢复了功能控制，这些 RNN 既可以充当运动分类器，也可以充当连续解码器。我们的结果表明，RNN 可以通过学习和生成准确的运动模式来实现功能性实时 BMI 控制。
平衡 RNN 中的记忆与泛化以实现高性能脑机接口
脑机接口 (BMI) 可以恢复瘫痪患者的运动功能，但目前受限于实时解码算法的准确性。使用现代训练技术的循环神经网络 (RNN) 在根据神经信号准确预测运动方面已显示出良好的前景，但尚未在闭环设置中与其他解码算法进行严格评估。在这里，我们将 RNN 与其他神经网络架构进行了比较，使用来自非人类灵长类动物的皮层内信号对手指运动进行实时连续解码。在一指和两指在线任务中，LSTM（一种 RNN）的表现优于卷积和基于 Transformer 的神经网络，平均吞吐量比卷积网络高 18%。在运动集减少的简化任务中，RNN 解码器被允许记住运动模式并匹配健全人的控制。随着不同运动数量的增加，性能逐渐下降，但并没有低于完全连续的解码器性能。最后，在双指任务中，其中一个自由度的输入信号较差，我们使用经过训练的 RNN 恢复了功能控制，这些 RNN 既可以充当运动分类器，也可以充当连续解码器。我们的结果表明，RNN 可以通过学习和生成准确的运动模式来实现功能性实时 BMI 控制。
外周触觉反馈对大脑皮层内的影响...
摘要 — 皮层内脑机接口 (iBCI) 为瘫痪患者提供了一种通过从大脑活动解码的信号来控制设备的方法。尽管这些设备最近取得了令人瞩目的进展，但它们的控制水平仍然无法达到健全人的水平。为了实现自然控制并提高神经假体的性能，iBCI 可能需要包含本体感受反馈。为了通过机械触觉刺激提供本体感受反馈，我们旨在了解触觉刺激如何影响运动皮层神经元并最终影响 iBCI 控制。我们为四肢瘫痪患者的后颈提供了皮肤剪切触觉刺激来替代本体感受。通过使用单丝测试套件评估触觉灵敏度来确定颈部位置。参与者能够以 65% 的准确率正确报告 8 个不同方向的后颈皮肤剪切。我们发现运动皮层单元对剪切刺激表现出感觉反应，其中一些单元对刺激有强烈的响应，并可以通过余弦形函数很好地建模。我们还演示了在线 iBCI 光标控制，该控制由解码的命令信号驱动，并带有连续的皮肤剪切反馈。与纯视觉反馈条件相比，当参与者获得触觉反馈时，光标控制性能略有提高，但效果显著。
外周触觉反馈对大脑皮层内的影响...
摘要 — 皮层内脑机接口 (iBCI) 为瘫痪患者提供了一种通过从大脑活动解码的信号来控制设备的方法。尽管这些设备最近取得了令人瞩目的进展，但它们的控制水平仍然无法达到健全人的水平。为了实现自然控制并提高神经假体的性能，iBCI 可能需要包含本体感受反馈。为了通过机械触觉刺激提供本体感受反馈，我们旨在了解触觉刺激如何影响运动皮层神经元并最终影响 iBCI 控制。我们为四肢瘫痪患者的后颈提供了皮肤剪切触觉刺激来替代本体感受。通过使用单丝测试套件评估触觉灵敏度来确定颈部位置。参与者能够以 65% 的准确率正确报告 8 个不同方向的后颈皮肤剪切。我们发现运动皮层单元对剪切刺激表现出感觉反应，其中一些单元对刺激有强烈的响应，并可以通过余弦形函数很好地建模。我们还演示了在线 iBCI 光标控制，该控制由解码的命令信号驱动，并带有连续的皮肤剪切反馈。与纯视觉反馈条件相比，当参与者获得触觉反馈时，光标控制性能略有提高，但效果显著。
