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生命科学与信息技术的融合正推动新一轮科技创新，通过细胞驱动实现“意念控制”的片上脑机接口（Brain-On-A-Chip Interfaces）异军突起，作为脑机接口领域的新兴分支成为前沿科技的关注焦点。片上脑机接口旨在利用编解码技术，通过耦合电极芯片，构建体外培养生物神经网络与外部环境的交互桥梁。近日，天津大学明东教授、李晓红教授团队以“Opportunities and Challenges of Brain-On-A-Chip Interfaces”为题，在中国科技期刊卓越行动计划二期英文梯队期刊Cyborg and Bionic Systems上发表综述文章，不仅展示了实验室培育的’人工大脑’实现控制任务的底层机制，更描绘了生物智能与人工智能融合的全新范式，系统总结了揭示片上脑机接口技术如何实现生物神经网络与机器的深度对话。

原文链接：https://spj./doi/10.34133/cbsystems.0287

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片上脑的构建

体外培养的生物神经网络缺乏外界信息输入与运动反馈，需开发接口技术促进其与外部环境交互。片上脑通过将生物神经网络与电极耦合形成神经-电子复合体，从而实现信息输入与神经网络输出检测；其中生物神经网络是指原代神经元或脑切片，以及从胚胎干细胞（ESCs）或诱导多能干细胞（iPSCs）分化而来的2D神经网络和3D脑类器官。片上脑的构建方式根据信号检测方式可分为两类：基于平面多电极阵列（MEA）的片上脑，以及基于立体排列电极的片上脑。平面MEA从低密度到高密度电极的进化使得片上脑电活动检测的时空精度更高，为分析神经元活动提供了更准确和广泛的数据。虽然平面MEA也支持3D脑类器官的检测，但是无法满足3D脑类器官的立体信号探测需求，因而发展出四类立体接口类型：

3D MEA的突起电极可提高细胞接触面，可探测浅层内部信号；

植入式接口探针电极可植入类器官内部，但不可避免会造成机械损伤；

包裹式接口利用篮状或壳状电极包覆类器官，尤其是柔性电极可适应不同尺寸生长；

共生式接口是指柔性网状电极与脑类器官实现耦合后同步生长。

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基于编解码技术的片上脑机接口信息交互

片上脑的生物计算能力取决于生物神经网络与计算机的深度交互协同。计算机将外部指令转译为刺激信号作用于片上脑（即编码过程），随后通过生物神经元的电生理响应将信息反馈至计算机系统（即解码过程）。在刺激技术层面采用三类主要方式：电刺激依赖频率与时空模式编码，光刺激通过光敏蛋白工程（如光遗传学工具）实现精确调控，化学刺激则利用神经递质激动剂/拮抗剂进行调控。

生物神经网络的功能连接与可塑性是片上脑实现信息交互的关键基础，随着培养成熟度的提升，神经网络会从随机连接状态自组织演化为具高效信息传递特征的小世界网络拓扑结果；相对于开环重复刺激，片上脑的闭环训练策略则通过实时反馈神经活动动态调整刺激参数，可显著增强系统性能；与此同时，通过节点度等量化指标可评估训练前后的连接强度变化，分析功能网络的拓扑结构，进而解析片上脑训练机制。

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片上脑机接口系统的闭环控制应用

通过构建“片上脑-计算机-机器人”闭环系统架构，目前已实现基于片上脑机接口技术的典型任务验证：在移动机器人控制方面，用电生理信号实时编解码驱动轮式机器人避障，结合光遗传与强化学习算法执行目标搜索任务，并通过突触可塑性机制优化运动能力；在机械臂控制方面，闭环绘图系统MEART通过检测放电率来控制机械臂的运动，并将机械臂的行为与期望的行为进行比较，然后调整训练刺激，形成一个闭环系统；在虚拟场景任务中，片上脑可在具有任务完成状态的反馈刺激训练范式下，实现5分钟内学会操作电子游戏。

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基于片上脑机接口的混合智能

片上脑机接口的核心价值之一在于整合生物智能与人工智能构建新型混合系统。片上脑的生物计算展现出三大优势：片上脑直接调用生物网络的复杂动力学特性与自适应能力实现储备池计算；神经元计算具有超低能耗特性，其功耗显著低于硅基计算系统；神经可塑机制大幅降低大数据需求，显著提升数据利用效率。现有的智能融合路径设计呈现出多个创新方向，例如在算法层面通过强化学习实时优化突触权重。更值得关注的是托马斯·哈通团队提出的类器官智能（OI）新范式，强调以脑类器官为载体的生物计算发展方向，而片上脑机接口作为类器官智能的核心实现路径，其建立的混合智能框架兼具持续自学习与高能效特性。

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挑战与展望

当前片上脑机接口发展尚处起步阶段，仍面临多重挑战。在智能基础方面，3D类器官普遍存在成熟度不足、血管化及脑区环路缺失等问题；智能通讯的挑战集中于刚性电极的生物兼容性不足，开发柔性电极与生物适配界面成为关键发展方向；智能迁移瓶颈体现为神经学习机制不明与训练策略有限，亟需融合神经科学理论加以优化；智能融合难度在于生物智能与人工智能的深层整合，需深入探索深度学习-生物网络协同架构；同时需考量片上脑培养可能引发的伦理争议，有必要建立伦理评估框架与跨学科监管机制。

在片上脑机接口技术的推动下，结合生物神经元与人工智能的生物计算机或将诞生，并以千倍于硅芯片的能效处理多重任务。片上脑机接口技术在无人系统控制、医疗康复、类脑计算等国家战略领域展现出了重大应用前景，为混合智能发展提供关键技术支撑。

该论文获得国家重点研发计划“生物与信息融合”专项“组织工程类脑智能复合体设计与开发”项目资助。

期刊简介

Cyborg and Bionic Systems 《类生命系统（英文）》期刊是由北京理工大学(BIT)和美国科学促进会(AAAS)/ Science 共同打造的综合性高水平国际化英文科技期刊，主要涵盖机器人、生物医学工程及神经工程三大交叉领域，主编为中国工程院院士王振常教授。文章于2021年1月正式上线，入选“中国科技期刊卓越行动计划二期英文梯队期刊”和“2024年度支持北京市高水平国际科期刊建设储备项目(强刊提升）”，已被SCIE、EI、Scopus、Pubmed、DOAJ、CSCD、OAJ、中国科技核心期刊等数据库收录。2025年6月科睿唯安公布的JCR报告中IF=18.1，在Robotics学科全部期刊排名第2位，在Engineering, Biomedical学科全部期刊排名第4位。中科院分区大类计算机科学1区Top；小类工程:生物医学1区，机器人学1区。

编辑：刘新

审核：李炳泉