创刊词
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在这里，“灵犀”，是方寸之间神经信号的微妙共鸣和意念即达的精度；“万有”，则是重塑边界、万物互联共生的广度。在这里，我们将做前沿的瞭望员，记录下脑机接口和神经调控的每一次脉动。从非侵入式的轻盈佩戴，到侵入式的深度探索；从治疗瘫痪的临床奇迹，到增强智力的伦理激辩。
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帕金森病作为常见神经退行性疾病，其最具致残性的核心症状之一是步态异常，患者常表现为小碎步、起步困难、转身失衡等，导致跌倒风险增高，严重损害患者的自理能力与生活质量。然而，传统脑运动机制研究依赖实验室受控环境，无法还原居家散步、日常走动等自然行为，而目前的常规脑深部电刺激（DBS）多采用固定参数，对波动频繁的步态障碍效果有限，且长期无差别刺激易引发副作用。此外，学界缺乏能在真实场景中精准区分行走与静息状态的神经生物标志物，制约了自适应DBS疗法的研发。
近日，美国加州大学旧金山分校（UCSF）的研究团队首次通过完全植入式双向神经接口，在帕金森病患者居家日常场景中精准识别行走状态，为帕金森病自适应神经调控治疗提供了关键突破，打通了实验室研究与真实临床需求之间的壁垒。相关结果于2026年2月发表在《Science Advances》（IF：12.5/Q1）上（doi：10.1126/sciadv.adz4733）。
研究共纳入4名确诊帕金森病且存在明显步态障碍的受试者，均通过手术植入美敦力Summit RC+S双向神经刺激器。电极分别置于初级运动皮层（M1）、前运动皮层（PM）与苍白球（基底节核心运动核团），可同步记录神经电信号并输出治疗刺激。同时，受试者双侧脚踝佩戴轻量化加速度传感器，捕捉日常运动轨迹。
在居家无监督状态下，研究团队采集超80小时同步数据（涵盖行走、静坐、站立等状态），随后基于机器学习，先通过随机森林（RF）筛选个性化神经频谱特征，再训练线性判别分类器，以模拟验证植入设备对行走状态的实时识别能力。
帕金森病居家运动状态皮层-苍白球神经生物标志物识别流程
受试者基本信息与电极定位
通过对采集到的居家多模态数据开展系统性解析与建模验证，研究团队最终得到了三项关键发现：
共性神经特征：所有患者行走时，初级运动皮层α波、β波功率显著降低——这是区分行走与静息状态的核心共性信号，而苍白球δ波、θ波低频活动无统一规律，存在明显个体差异。
个体专属模式：每位受试者行走时的神经频谱模式差异显著，不存在普适性通用标志物，印证了帕金森病运动障碍的个体异质性，也突显了精准化治疗的必要性。
设备算法验证：基于筛选出的个性化标志物，植入设备内置的微型分类器可在硬件限制下（最多使用4个特征），实现行走与非行走状态的精准区分，居家场景最高识别效能AUC达0.81。而且，居家数据训练的模型在实验室场景验证中表现稳定，跨场景识别效能最高AUC达0.87，效果可靠。
居家行走与非行走时段的神经频谱分析
植入设备端运动状态分类测试
研究通讯作者、UCSF医学院神经外科副教授Doris Wang博士等人在文中表示：“我们的研究首次证实，全植入式神经接口可在居家真实场景解码帕金森患者的行走状态，构建了自然场景神经解码、个体化神经调控的通用框架，为帕金森病治疗提供了新思路，也为其他运动障碍、神经精神疾病的闭环治疗提供了借鉴。”
下一步，团队计划推进更大规模临床试验，验证动态刺激对改善步态、降低跌倒风险的实际效果，同时优化算法拓展识别维度，推动这项技术早日惠及广大帕金森病患者。
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