南加州大学和威克森林浸信会医学中心的研究人员已经开发出一种大脑假体，旨在帮助患有记忆力丧失的人们。该假体包括一小部分植入大脑的电极，在动物的实验室测试中表现良好，目前正在人类患者中进行评估。
该设备最初由USC设计，并在Wake Forest Baptist进行了测试，该设备基于Ted Berger数十年的研究，并依赖于USC维特比工程学院的Dong Song创建的新算法。这项开发还建立在与Wake Forest Baptist生理学和药理学系的Sam Deadwyler和Robert Hampson合作十多年的基础上，他们收集了用于构建模型和算法的神经数据。
科学家在八月在米兰举行的IEEE医学与生物学工程学会第37届国际年会上介绍了这项工作的结果。
信号和感觉输入
当您的大脑收到感觉输入时，它会以复杂的电信号形式创建记忆，该信号会通过海马的多个区域(大脑的记忆中心)传播。在每个区域，信号将被重新编码，直到到达最终区域为止，这是一个完全不同的信号，并被发送出去以进行长期存储。
如果在任何阻止此转换的区域出现损坏，则可能不会形成长期记忆。这就是为什么患有海马损伤(例如由于阿尔茨海默氏病)的人可以回忆起很久以前的事件-在发生脑损伤之前已经转化为长期记忆的事情-但难以形成新的长期记忆。
Song和Berger找到了一种方法，可以使用Deadwyler和Hampson首先从动物，然后从人类获得的数据，准确地模拟记忆是如何从短期记忆转换为长期记忆的。他们的假体可以绕过受损的海马区，为下一个区域提供正确翻译的记忆。
尽管事实是目前无法仅通过查看其电信号来“读取”存储器。
伯格说：“这就像能够将西班牙语翻译成法语而又不懂任何一种语言一样。”
准确的读数
USC和Wake Forest Baptist团队测试了该模型的有效性。在将电极植入海马体以治疗慢性癫痫的患者的允许下，汉普森和戴德威勒读取了海马体两个区域在记忆形成过程中产生的电信号，然后将该信息发送给Song和Berger来构建模型。然后，研究小组将这些信号输入模型，并读取如何将海马第一区域产生的信号转换为海马第二区域产生的信号。
在对九名患者进行的数百项试验中，该算法准确地预测了信号如何以大约90%的准确度进行转换。
汉普森说：“能够使用USC模型预测神经信号表明，它可以用于设计一种设备来支持或替换大脑受损部位的功能。”
在下一步中，研究小组将尝试将翻译后的信号发送回在某个区域出现损伤的患者的大脑，以绕过损伤并形成准确的长期记忆。