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通过周围神经刺激与大脑进行人工交流，在有感觉运动障碍的个体中显示出了良好的结果。然而，这些努力缺乏一种直观和自然的感官体验。在这项研究中，我们设计并测试了一个受自然启发的仿生神经刺激框架，能够将生理上可信的信息“写”回外周神经系统。 从机械感受器的电子模型开始，我们制定了仿生刺激策略。然后，我们通过实验评估它们与机械接触和常见的线性神经调节关系。由仿生神经调节产生的神经反应传递到猫的背根神经节和脊髓，它们的时空神经动力学类似于自然诱导的。我们在仿生设备中实现了这些，并在患者身上对其进行了测试。与传统方法相比，我们报道的仿生神经刺激改善了活动能力，减少了精神努力。为了研究神经信号沿体感觉轴的传递，我们开发了一个神经假体框架，由现实的电子建模、临床前动物验证和患者的临床测试组成（图1）。动物和人类的实验都表明，人工电刺激的时变、仿生策略应该成为下一代神经假体的基本特征，能够直接向大脑传达生理上看似合理的感觉。  仿生神经刺激范式是通过利用一个真实的足底传入神经（FootSim）的电子模型来设计的我们使用足底皮肤传入神经（FootSim）的计算模型来设计仿生刺激策略。FootSim能够模拟自然触摸的时空动态，考虑到支配足部足底区域的所有触觉传入神经的激活。这个模型是一个即插即用的工具，拟合人类微神经造影数据，模拟来自外部环境的输入，并给出输出相应的神经传入活动（图2a）。 在设置环境时，用户会根据情况和设想的使用情况，任意地填充脚底。脚可以填充一个特定类型传入神经的真实分布，并且可以施加不同的刺激。我们模拟了足底单一机械刺激或一个人行走的场景。这可以通过在不同的时间步长中提取横跨整个脚底的压力分布来实现，（图2a左）。 FootSim输出可以有几种形式。我们可以提取单个传入体的峰值序列，提取种群活动的总和，或者通过编码圆圈面积的发射率，在空间上表示传入体放置在脚底个体的活动（图2a右）。在设计仿生模式时，我们还遵循了揭示自然性是否可以编码在特定于传入类型的神经反应中。我们通过填充不同类型的传入神经（图2b：仅FAI/FAII/SAI/SAII）或人类脚部实际存在的完整种群（图2b：完整种群），创建了五种不同的场景。我们通过添加环境噪声，应用一个斜坡和保持刺激来模拟真实压力刺激的不完美（图2b黑线）。我们计算了周围刺激时间直方图（PSTH），并根据场景合并了所有的传入响应（图2b彩色线）。我们使用平滑的PSTH值来调节刺激频率，同时保持振幅不变，并创建仿生神经刺激范式。（图2b：FAI/FAII/SAI/SAII/全仿生学）。  神经刺激动力学通过体感神经轴传递我们记录了两只猫的背根神经节（DRG）的脊髓内神经反应信号和活动，以便能够比较生物和非生物激发的刺激模式，并研究它们的传播。识别神经尖峰活动（图3b），显示了在躯体感觉系统的上部区域的结果。此外，采用栅格图的生物形状，并利用周围神经直方图（PSTH）诱导的神经刺激周围时间刺激模式对其进行量化。神经水平的时间动力学，在激活模式中诱发了非常相似的时空神经动力学，与脊髓的频率高度相关。神经刺激训练（图3c)。我们计算了由刺激和神经反应引起的PSTHs的互相关——仿生刺激引起的神经反应在DRG和脊髓中更为丰富。在比较刺激形状、DRG信号和紧张性电刺激反应产生的脊髓神经时，与机械诱导活动相似的互相关值较高。它证实了一个假设，即我们基于以激活模式唤起接近自然感知的假设被传递到DRG和脊髓，仿生刺激基于编码和复制自然的能力，保持相同的时空神经动力学。我们通过观察单个电极通道的PSTH，记录并比较了中的神经反应，我们观察到由不同类型的多外周电引起的DRG和脊髓体感轴。为了只分析反射反应，避免信号干扰自主运动，我们对猫进行了去大脑化处理。我们在胫神经上植入了用于电刺激的袖带电极，并将刺激幅度调至略高于阈值。阈值被定义为脊髓对低频刺激产生明显诱发电位的振幅。此外，（图 3a）我们还使用 32 个通道的UTAH 阵列记录了 L6 水平 DRG 的神经信号，因为它包含了外周感觉单元的细胞体和轴突。我们测试了生物模拟范式刺激胫神经和神经假体应用中常用的 50 Hz 无张力模式刺激胫神经所产生的神经动力学差异。我们进行了多单元阈值交叉分析，见图 3b），以栅格图的形式显示结果，并使用刺激周时间序列图（PSTH）对其进行量化。神经激活模式的时间动态与神经刺激序列的频率高度相关（图 3c）。比较刺激形状、DRG 信号和脊髓神经反应时得出的交叉相关值很高。这证实了一个假设，即生物仿生激活模式被传输到 DRG 和脊髓，并保持相同的时空神经动力学。换句话说，通过观察单个电极通道的PSTH，我们观察到多个外周传入反应遵循生物模拟模式，从而编码触觉信息。  与直接电刺激相比，生物模拟刺激诱发的神经反应更类似于机械诱发的活动利用仿生神经刺激编码产生的诱发反应的时间模式更类似于机械刺激动物的皮肤，而不是紧张性刺激产生的时间模式。我们用PSTH表示多单位的峰值活动（图4a）。我们计算了在电刺激或自然刺激期间产生的平均神经活动，以估计占据脊髓和DRG的总信息量。我们通过将信号的每个点与最大的信号值进行划分，将每个条件下的PSTH活动归一化到[0,1]范围内（图4a，右）。再除以三种情况下的最大活性。条形图显示了三种情况下的总体归一化活动（图4a，右）。该度量与整个条件下的PSTH值的方差成反比。自然触觉和仿生刺激导致了相似的值，而紧张性刺激诱导了脊髓和DRG的更高的活动。我们假设，在紧张性刺激过程中，脊髓神经网络被不断诱导的同步信息所淹没，从而导致常用的神经调节模式中常见的感觉异常。类似地，神经自然活动与仿生刺激诱导的相似性可以解释为什么仿生刺激被认为更自然。PSTH及其包膜的形状让我们能够深入了解神经活动在刺激期间是如何变化的（自然的、紧张性的或仿生的）。与紧张性刺激相比，仿生刺激比自然触摸产生更相似的活动（图4a，右）。  局部场电位（LFP）反映了以细胞外电位为代表的一小群神经元的总和活动。我们对不同刺激条件下的触发平均LFP信号进行了分析。我们提取了DRG最活跃的通道，并研究了它们的振幅变化。更详细地说，我们使用Kullblack-莱布勒散度（KL）度量比较了记录的LFP的振幅分布（图4b）。 仿生神经刺激比非仿生神经刺激模式能唤起更多的自然感觉为了测试使用仿生神经刺激的功能含义，我们在临床试验中实施并测试了它们。我们的第一个目标是通过评估诱发感觉的质量来验证仿生神经刺激编码。然后，一种探索仿生编码策略的实时神经机器人设备在功能性能方面与以前采用的编码方法的设备进行比较。我们将三名经股骨截肢者的时间电极植入坐骨神经的胫骨分支（图5a)。在进行了感觉表征程序后，对所有56个电极活性位点进行了测试，并选择了一组电极通道进行评估。特别，位于额叶、中央、外侧掌骨和脚跟的一组活动部位,如图5b。通过这种方式，所选的通道电刺激激活活不同组的混合传入神经，在幻足的不同区域（具有不同的神经纤维分布）。然后，采用多种策略，编码一个机械性皮肤压痕，通过每个选定的神经内植入物通道传递神经刺激训练（图5c）。参与者被要求使用介于0（完全非自然感觉）和5（完全自然感觉-皮肤压痕）之间的视觉模拟量表（VAS）来报告感知到的自然感觉。在所有三个植入的参与者和所有测试的活动部位（不同的投射场），仿生神经刺激模式比线性神经刺激编码更自然的感觉。  结论为了设计一种基于生物启发计算的最佳神经刺激策略，使其能够有效传递躯体感觉， 我们采用了一个包括计算建模、动物试验和人体临床试验在内的三重框架、动物试验和人体临床试验。计算建模包括设计神经刺激策略，以模仿自然触觉计算。模拟自然触觉计算的神经刺激策略，FootSim。该模型允许我们模拟自然触觉代码的时空动态，同时考虑到支配足底区域的所有触觉传入。我们在动物身上进行了试验，结果表明，生物仿真范例通过躯体感觉神经轴的传递遵循了从外围到脊髓的相同神经动态。在躯体感觉神经轴的多个层次上诱发的神经反应神经轴多层次诱发的神经反应与自然触觉诱发的神经活动具有更高的相似性。 与标准刺激方法相比，自然触摸诱发的神经反应显示出更高的相似性，这表明这些生物仿真模式有可能成为人类神经义肢的最佳编码策略。事实上，我们在闭环神经义肢中实现了感觉编码。 —— End —— 仅用于学术分享，若侵权请留言，即时删侵！
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