Nature Medicine| 仿生肢体控制：截肢患者步态恢复之路

人类自古以来一直追求能够完全替代生物肢体功能的人工腿。尽管现代科技在仿生肢体领域取得了显著进展，但模仿人类自然步态的复杂性依然是一个巨大挑战。自然步态依赖于大脑、脊髓和肢体之间的复杂神经信号传输和反馈，这种协调控制是当前仿生腿难以完全复制的。传统的仿生腿通常依赖预定义的机器人控制架构来生成步态运动，这种方法尽管有效，但往往缺乏用户的连续神经调控，使得仿生步态难以达到自然的流畅性和适应性。

截肢后，患者残留的神经和肌肉系统依然保留了一定的功能，这些功能如果能被有效利用，可以显著提高仿生腿的控制效果。特别是通过增强残留肌肉的传入信号，可以恢复截肢残肢内的自然肌肉动态，为仿生步态提供更加自然和精准的控制。这一思路为仿生肢体的发展提供了新的方向。

本文提出了一种创新的神经假体接口，通过手术将截肢残肢内的拮抗肌肉重新连接，并植入肌肉传感电极来增强残留肌肉的传入信号。研究显示，在七名腿部截肢患者中，该接口可以将残留肌肉的传入信号增强至生物完整值的18%。与未增强传入信号的截肢患者相比，增强组的最大仿生步态速度提高了41%，达到了非截肢者的峰值速度。此外，这种增强还使患者能够适应各种步态速度和现实环境，如斜坡、楼梯和障碍路径。

神经假体接口的设计

1. 主动肌-拮抗肌神经接口（AMI）

主动肌-拮抗肌神经接口（AMI）是本研究的核心技术之一。AMI通过手术将截肢残肢内的拮抗肌肉重新连接，恢复了肌肉之间的自然动态关系。具体步骤包括：

肌肉重建：截肢手术通常会破坏拮抗肌肉之间的自然联系。本研究通过手术将这些肌肉重新连接，恢复其自然的拉伸和收缩功能。这一过程包括在残肢内进行肌肉移植和缝合，以确保肌肉能够正常工作。

神经缝合：除了肌肉重建，还需要进行神经缝合，以确保神经信号能够正常传输。通过微创技术，研究团队将残留神经与目标肌肉重新连接，恢复传入和传出信号的通路。

肌肉动态恢复：通过AMI技术，截肢患者的残肢能够模拟自然肌肉的动态反应，使得传入信号的强度和质量得以显著增强。

图1：示意图展示了神经假肢接口和由人体神经系统完全驱动的仿生腿

2. 肌肉传感电极

为了捕捉和增强残留肌肉的传入信号，研究团队在手术过程中植入了高精度的肌肉传感电极。这些电极能够记录肌肉的电活动，并将信号传输到仿生腿的控制系统中。具体操作如下：

电极植入：手术过程中，研究团队将传感电极植入目标肌肉内，确保电极能够紧密接触肌肉组织，以获得高质量的电活动信号。

信号捕捉与传输：植入的电极通过导线与外部的信号处理器连接。信号处理器对捕捉到的电活动信号进行放大和过滤，确保信号的清晰度和稳定性。

实时监测与反馈：信号处理器将处理后的信号传输给仿生腿的控制系统，实现实时监测和反馈。这使得仿生腿能够根据残留肌肉的动态调整步态，达到自然流畅的运动效果。

图2：a.在10米长的开放走廊中，平地行走的仿生踝关节力学在三种行走速度下展示（每组7人；粗线，平均值；阴影区域，标准误差均值）。研究对象针对每种目标速度的行走速度也进行了报告（平均值±标准误差均值）。

实验设计

数据采集分为电生理学评估和运动学评估两个部分：

电生理学评估：主要记录肌肉的电活动信号。研究团队通过植入的电极捕捉到患者肌肉的电活动，并使用信号处理器进行放大和过滤，获取高质量的电生理学数据。这些数据用于评估AMI技术在增强传入信号方面的效果。

运动学评估：通过高精度的运动捕捉系统记录患者的步态参数，包括步长、步速和步态对称性等。研究团队使用多个摄像机和传感器，对患者在不同步态速度和复杂环境中的运动进行详细记录。这些数据用于评估AMI技术对步态速度和适应性的影响。

数据分析

数据分析采用了多种统计学方法，以确保结果的可靠性和科学性。主要分析内容包括：

传入信号的增强效果：通过对比增强组和对照组的电生理学数据，评估AMI技术在增强传入信号方面的效果。具体分析包括信号强度、稳定性和质量的对比。

步态速度和适应性：通过对比两组患者在不同步态速度和复杂环境中的表现，评估AMI技术对步态速度和适应性的影响。具体分析包括步速、步长、步态对称性以及在斜坡、楼梯和障碍路径中的表现。

图3：a. 展示了在5°斜坡和楼梯上仿生踝关节地形适应性（每组7人；粗线，平均值；阴影区域，标准误差均值）。

研究结果分析

传入信号增强效果

1. 电生理学数据分析

研究显示，通过AMI技术，增强组患者的残留肌肉传入信号增强至生物完整值的18%。具体表现为：

信号强度：增强组患者的肌肉电活动信号强度显著高于对照组。电生理学数据表明，增强组的信号强度在不同的步态周期内保持稳定，表明AMI技术有效增强了传入信号的质量和强度。这种增强不仅提高了信号的清晰度，也使得仿生腿能够更加精准地捕捉和响应用户的意图。

信号稳定性：增强组患者的传入信号在步态周期内的波动较小，表明信号的稳定性得到了显著提升。信号稳定性对于实现自然流畅的步态至关重要，因为不稳定的信号会导致仿生腿的控制出现偏差，影响步态的平衡和协调性。

信号质量：通过对比增强组和对照组的信号噪声比（SNR），发现增强组的SNR显著高于对照组。这表明AMI技术不仅增强了信号强度，还有效降低了噪声干扰，提高了信号的整体质量。

2. 传入信号的功能性评估

增强的传入信号使得仿生腿能够更好地响应用户的肌肉动态，改善了步态的自然性和适应性。具体评估包括：

肌肉反应时间：增强组患者的肌肉反应时间显著缩短，表明增强的传入信号能够更快速地传递给仿生腿的控制系统，提高了步态调整的及时性。

肌肉协调性：增强组患者的肌肉协调性显著改善，表现在步态周期内肌肉的同步性和配合度上。这表明增强的传入信号有助于恢复截肢患者的自然步态模式，提高步态的协调性和稳定性。

图4：a. 展示了跨障碍行走的连续摄影和仿生踝关节力学，包括随后的恢复步态（CTL组6人，AMI组4人；粗线，平均值；阴影区域，标准误差均值）。请注意，在AMI组跨障碍行走时摆动运动学中的背屈角增加，与未受干扰的行走和步态恢复期间的推进动力学相比。

步态速度

增强组的最大步态速度提高了41%，达到非截肢者的峰值速度。这表明，即使是小幅度的传入信号增强，也能显著改善截肢患者的步态性能。具体数据分析如下：

平均步速：增强组患者的平均步速显著高于对照组，表明传入信号的增强能够显著提高步态的动力性和效率。通过对步速数据的分析，发现增强组的步速在不同速度条件下均表现出稳定的提升，这说明AMI技术能够在各种步态需求下提供有效支持。

步长和步态对称性：增强组患者在步长和步态对称性方面也表现出显著改善。步长的增加和步态对称性的提高，表明传入信号的增强有助于实现更加自然和协调的步态。这种改善对于提高截肢患者的行走效率和舒适度具有重要意义。

最大步态速度：增强组患者的最大步态速度达到非截肢者的峰值速度，表明传入信号的增强能够使截肢患者在高速步态条件下也能保持稳定和高效的运动表现。这一结果表明AMI技术具有显著的潜力，能够帮助截肢患者恢复接近自然肢体的运动能力。

适应性

增强组在不同的步态速度和现实环境中，如斜坡、楼梯和障碍路径，表现出更好的适应性。具体表现为：

斜坡行走：在上坡和下坡行走时，增强组患者表现出更好的步态稳定性和协调性。电生理学数据和运动学评估显示，增强的传入信号使得仿生腿能够更好地调整步态，适应斜坡行走的复杂需求。具体表现为步态周期内肌肉电活动的同步性提高，步态稳定性增强，患者在上坡和下坡行走时的跌倒风险显著降低。

楼梯行走：在上下楼梯的过程中，增强组患者能够更好地控制步态，减少失衡和跌倒的风险。增强的传入信号使得患者在上下楼梯时能够更灵活地调整步态，提高了步态的稳定性和安全性。运动学数据表明，增强组患者在楼梯行走中的步态对称性和步长均有所提高，表明传入信号的增强有助于实现自然的楼梯行走模式。

障碍路径：增强组患者在通过障碍路径时表现出更好的灵活性和反应能力。传入信号的增强使得仿生腿能够更加快速和精准地调整步态，应对障碍物的挑战。具体表现为患者在障碍路径中的步态周期更短，步态调整更灵活，步态对称性和步长均有所改善。这表明传入信号的增强有助于提高步态的适应性和安全性，减少因障碍物导致的跌倒风险。

结论展望

本研究的结论强调了通过增强残余肌肉传入神经来恢复生物模拟步态的可能性。这一发现不仅为神经假肢技术的发展提供了新的方向，也为截肢者提供了更自然、更适应性强的行走解决方案。未来，研究团队计划进一步探索AMI技术在不同截肢水平和多个自由度上的应用，并评估其在更广泛的运动任务中的性能。

此外，研究还指出，尽管完全恢复传入神经功能存在技术挑战，但部分恢复可能已足够使人的神经系统在完全神经调节下实现生物模拟的神经假肢功能。这一发现为那些因疾病或伤害而失去肢体的个体提供了希望，并为未来的康复技术开辟了新的道路。

最后，研究还提出了未来研究的方向，包括长期临床效益的评估、患者体验的研究，以及神经假肢技术在更广泛运动任务中的应用。这些研究将有助于进一步优化神经假肢的设计，提高其功能性和用户满意度，最终实现更加自然和灵活的人工肢体替代品。

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