BCIwiki 脑机百科 —— 全球脑机接口新闻、研究与产业数据库

该研究利用空间蛋白质组学评估植入4周的小鼠皮层内非功能性微电极周围组织，考察载有治疗药物、可控释放的二氧化钛纳米管阵列（TNA）涂层探针周围的神经元完整性、免疫细胞激活与局部细胞因子表达。研究背景指出，皮层内微电极（IME）长期记录稳定性受神经炎症反应限制，血脑屏障破坏可致肠道源性细菌易位至植入位点并维持慢性炎症；此前工程化的TNA涂层已显著降低植入界面微生物丰度。本研究利用TNA的治疗载药与可控释放能力进一步缓解剩余神经炎症，结果显示TNA提供了可局部调控神经免疫微环境的多功能、可调界面，有望实现长期可靠的皮层内微电极记录，并为未来功能记录与刺激探针的设计提供依据。

研究者评估了氧化钌（RuOx）涂层非晶碳化硅微电极阵列用于皮层内微刺激（ICMS）的长期稳定性。在25周慢性植入期内，以啮齿类go/no-go行为范式每周测量行为学、电化学与局部电生理指标，感知阈值呈指数式下降并在植入后第九周稳定在约0.4 nC/ph每电极（16电极同时多通道刺激），行为表现始终较高（约91%），反应时间稳定，可靠的感觉感知持续至25周。研究者认为，氧化钌是适用于未来皮层内微刺激应用的耐用电极涂层材料。

侵入式言语脑机接口能把尝试说话时的皮层活动解码成文字，现有最优系统的词错误率已低至1%，但代价是要先采集数千句训练数据，从植入设备到能顺畅沟通，中间要经过漫长的采集期。加州大学戴维斯分校团队提出一个基于Transformer的解码模型，跨6名侵入式言语脑机接口受试者联合训练。对每一名受试者，无论性别、病因或尝试发声策略如何，多用户模型的解码都优于仅用其个人数据训练的模型，相对词错误率平均降低超过50%。更关键的是，该模型在此前未参与训练的用户上，只用不到200句话微调，就实现了低于7%的词错误率。该预印本2026年7月27日上传至bioRxiv，尚未经过同行评审。

一项新研究利用UCI机器学习库的EEG-Eye-State数据集，通过四分位距裁剪处理异常值，结合随机森林分类模型，实现了睁眼与闭眼状态的高精度检测。模型准确率达92.49%，ROC-AUC为0.9791，交叉验证平均准确率92.86%。研究为疲劳监测和辅助技术等脑机接口应用提供了稳定且可解释的解决方案。

美国密歇根州的外科医生将Paradromics公司开发的脑机接口Connexus植入一名运动神经元疾病患者的大脑。该患者因疾病几乎丧失言语能力。Connexus通过植入运动皮层下1.5毫米处的421个微电极读取单个神经元信号，信号经患者胸部收发器传出，由AI转化为屏幕上的文字。Paradromics总部位于得克萨斯州奥斯汀，于2025年秋获得FDA批准开展该临床试验。

德克萨斯大学奥斯汀分校在美国临床试验注册平台登记了一项研究，探索基于脑电（EEG）的脑机接口（BCI）实时解码P300事件相关电位，并结合正念放松或经颅电刺激等非侵入干预，能否增强健康老年人和轻度认知障碍（MCI）患者的注意力与记忆神经标记，这些标记被视为认知储备的代理指标。研究处于招募阶段，旨在验证通过靶向调控注意力相关脑活动来支持认知储备的可行性。

一项预印本研究提出SSCDL，一种自监督一致性增强的解缠学习框架，用于脑机接口神经解码泛化。研究先设计一致性增强神经解码器（CND），通过教师-学生一致性约束与模拟神经信号扰动，学习对神经漂移不变的稳健表征；再在互补解缠泛化机制下使用三个专用CND，借鉴神经偏好理论将运动信号解缠为速度、方向和速率，从而从多样化的神经偏好视角捕捉不变表征，显著增强跨天泛化。研究者称，SSCDL在广泛实验中取得最先进的解码性能，具有高稳健性与跨天稳定性，有望支持长期、精细的辅助应用。该研究为预印本，尚未经过同行评审。

加州大学欧文分校的研究者提出一套用脑电研究类别表征的任务与分析流程，并在30名受试者身上验证。受试者观看分属5个类别（动物、工具、食物、场景、交通工具）的图像与词语，并在连续出现同类物品时作出反应；研究者在个体内训练支持向量机进行分类。结果显示图像试验与词语试验都能达到显著的类别分类准确率，但图像试验明显更高：图像的所有类别两两之间均可统计区分，词语则仅有一对可区分。电极层面的分析表明，顶叶与左颞电极对图像分类的贡献大于额叶与右颞电极。该预印本2026年7月26日上传至bioRxiv，尚未经过同行评审。