《Nano Convergence》：Advances in neuroprostheses: interfaces, materials, and applications
神经假体（Neuroprostheses）已成为恢复感觉、运动及认知功能的关键技术，通过电子系统桥接或绕过受损神经通路，为神经疾病提供变革性治疗策略。然而，由于神经界面处生物系统与电子系统的不匹配，实现长期稳定性和高保真交互仍面临重大挑战。本综述考察了纳米技术在构建高性能神经假体中的关键作用，涵盖运动、视觉、触觉、语言、记忆和嗅觉六大主要类别。研究人员提出了一种神经假体的系统架构，突出了两个关键界面，即"神经-电子"界面和"环境-电子"界面。研究人员调研了近年来材料和器件的进展，这些进展推动了更优神经电极和新型传感器的发展，并讨论了类脑计算（Neuromorphic Computing）在神经假体高效边缘处理中的潜在应用。本综述旨在勾勒未来发展方向，包括高通量双向交互、仿生编码和自适应闭环系统，以期实现电子系统与生物神经环路的无缝融合。
神经假体系统概述与主要类别进展
神经假体通过绕过受损神经环路恢复感觉、运动及认知功能。人类神经系统是一个高度整合的闭环网络，通过分层双向信号传递处理信息。当特定神经通路因创伤、卒中或神经退行性疾病而受损时，神经假体可直接与生物环路对接，重建碎片化神经网络中的信息对话。
**2 主要神经假体的最新进展**
目前神经假体主要包括运动、触觉、视觉、语言、记忆和嗅觉六大类。
**2.1 运动神经假体**
运动神经假体通过两种主要范式恢复运动功能：一是解码运动意图以控制外部辅助设备，二是通过电刺激激活下游神经通路以恢复自主肢体运动。早期动物研究证实了从解码大鼠运动意图到实现非人灵长类实时机械臂控制的可行性。临床研究中，Hochberg等实现了四肢瘫患者对神经光标和机械臂的二维控制，后续扩展到三维连续控制以完成抓取、饮水等复杂日常任务。Xu等利用侵入式电极使受试者基于运动皮层（Motor Cortex）活动控制机械臂书写汉字，对1000个字符的识别准确率达91.1%。
非侵入式脑-机接口（BCI）因安全性、便携性和经济性而受到关注。基于脑电图（EEG）的系统在信号处理和人工智能 advances 后展现出应用潜力：Forenzo等证明运动想象（MI）可支持二维机械臂控制，参与者能在5分钟内平均完成7次成功的杯子传递任务；Ding等结合运动执行（ME）和MI实现更精细的机械手指控制，两指任务分类准确率达80.56%。此外，Lorach等将皮层解码与脊髓刺激相结合，通过植入式皮层电极记录神经信号并实时刺激腰骶脊髓，不仅支持独立行走，还促进了受损通路的重组，标志着从纯辅助界面向驱动神经康复干预的转变。
**2.2 视觉神经假体**
视觉神经假体旨在恢复视网膜变性或神经退行性疾病患者的视觉功能，通过绕过视觉通路受损组件，将视觉信息转换为电信号直接刺激剩余完整神经通路。
**2.2.1 视网膜视觉假体**
视网膜视觉假体面向严重视网膜变性患者，包括视网膜色素变性（RP）和年龄相关性黄斑变性（AMD）。根据植入位置分为三类：上皮视网膜假体最早进入临床试验，置于视网膜内表面，主要刺激神经节细胞；上视网膜假体植入光感受器层下方，保留更多内在视网膜处理，产生更自然的视觉光幻视；脉络膜上腔假体置于巩膜与脉络膜之间，手术安全性更高、侵入性更低，但空间分辨率降低。
代表性系统中，Argus II作为上皮视网膜假体具有60个电极，最佳光栅视力达20/1262，支持物体定位、运动辨别和简单字符识别。PRIMA为无线光伏上视网膜假体，含378个近红外光敏感像素，可刺激双极细胞，近期试验报道部分参与者使用光学变焦后视力达20/42并恢复一定阅读能力。44通道BVT脉络膜上腔假体系统显示长达2.7年的稳定性能。
视网膜假体发展方向集中于：提高分辨率和视野——如Lauro等开发出含2215个刺激位点、覆盖46.3°视野的上皮视网膜假体，Zhou等报道可扩展至34 mm直径、对应113°视野的全场水凝胶-聚合物上皮视网膜阵列；降低侵入性和增强长期安全性——Leong等开发出柔性光声视网膜假体，将脉冲近红外光转换为局部超声，实现51 μm横向分辨率且温升低于1°C；Jiang等提出柔性超声驱动视网膜假体，实现无线声-电转换并降低热负荷。
**2.3 触觉神经假体**
触觉神经假体通过传递人工压力、质地和温度反馈恢复躯体感觉功能，依赖特定脑区与反馈目标感觉区域之间的拓扑对应关系。
早期研究关注单参数电刺激与触觉感知的线性关系。Flesher等发现基于幅值的电刺激可在不同电极位置诱发出映射至不同肢体区域的有效压力感觉，但幅值编码受最小可觉差（JND）限制。Callier等证明频率调制（10-200 Hz）可实现10-20个非重叠JND的感知强度调制，远超传统幅值调制的5-7个JND。基于此，触觉编码从单参数调制发展至多电极时空模式：Valle等利用空间结构化和顺序刺激诱发出触觉边缘、表观运动和简单形状（如T、L、C、O）感知。
仿生编码成为增强人工触觉感知的高级策略。George等基于TouchSim计算模型，将模拟灵长类指尖触觉传入神经纤维群体放电活动的仿生策略应用于残余正中神经和尺神经的慢性植入Utah斜向电极阵列（USEA），与线性编码相比，该基于群体的仿生策略使顺应性辨别任务的反应速度提高56%。Valle等进一步基于Izhikevich神经元模型开发仿生编码策略，通过建模神经元放电动力学将传感器输入转换为生物真实的脉冲序列，在"虚拟鸡蛋测试"中实现超过90%的抓取成功率。Greenspon等设计了受体感皮层神经元"接触瞬态"响应模式启发的动态仿生波形，与线性刺激相比，仿生编码将可辨别层级数从8提高到11，结合多通道刺激后进一步提高至19.5。Verbaarschot等引入"仿生因子"调控持续期与瞬态期的幅值比，使参与者能实时调节并准确辨别温暖、凉爽、顺应和光滑等多种触觉品质。
触觉神经假体可与运动假体整合建立闭环感觉运动系统。Flesher等结合触觉和运动神经假体建立完整闭环系统，通过运动皮层解码实时控制5自由度机械臂抓取，感觉反馈的加入使抓取持续时间缩短50%、总体任务完成时间缩短88%。
**2.4 语言神经假体**
语言神经假体为因脑损伤、神经疾病或严重言语障碍而丧失言语能力的个体设计，将神经活动解码为可理解的文本或合成语音。
非侵入式EEG主导了早期神经语音假体研究。P300字符矩阵和稳态视觉诱发电位（SSVEP）系统广泛应用，分别依赖大脑对注意刺激的事件相关电位（ERP）反应和神经与周期性视觉输入的同步。然而EEG语言神经假体在速度和实用性方面仍受限。
近期研究转向侵入式或半侵入式方法，从言语产生运动区或语言相关皮层区域解码语言。Anumanchipalli等利用腹侧感觉运动皮层的皮层脑电图（ECoG）信号开发两阶段解码器，首先推断发音运动学轨迹，随后合成连续语音，仅用25分钟训练数据即可有效工作。Makin等采用编码器-解码器架构直接将ECoG序列翻译为英语句子，使用少于40分钟的训练语音，在约250词汇量任务上实现约3%的词错误率（WER）。Willett等利用侵入式微电极阵列记录腹侧前运动皮层（Area 6v）的脉冲活动，结合基于循环神经网络（RNN）的音素解码和语言模型融合，参与者达到每分钟62词的速度，50词汇约束下WER为9.1%，125,000词汇大词汇量下为23.8%。
针对失语人群，研究人员开始探索直接从语言区神经表征解码。Khanna等使用Neuropixels探针记录后额中回单神经元活动，解码亚词汇结构如音素组成和音节结构。Qian等开发了从ECoG信号恢复汉语语言和声调的神经假体，使用完整带调音节作为基本解码单元，采用双分支长短期记忆（LSTM）网络分别解码音节和声调，394个普通话音节的中位解码准确率达71.2%，实时句子朗读任务中字符准确率达73.1%，通信速率为每分钟49.7字。Wairagkar等提出脑-语音神经假体系统，实现仅10毫秒延迟的语音合成，有效建立听觉-言语反馈环路。
**2.5 记忆神经假体**
记忆神经假体旨在恢复或增强因损伤或疾病导致的记忆功能损害。海马CA3亚区通过其递归环路支持关联编码和模式补全，CA1则整合来自CA3和内嗅皮层的输入并将记忆相关信号传递至下游区域。
Gerasimova等开发了由两个FitzHugh-Nagumo神经元振荡器通过Au/ZrO?(Y)/TiN/Ti忆阻纳米器件耦合的混合类神经形态系统，利用忆阻器对FHN输入信号的随机响应产生自适应刺激，成功诱发大鼠海马切片CA1区场电位反应。Ezzyat等利用侵入式系统在实时脑状态反馈下实现记忆改善，在低效编码状态时向个体确定的记忆相关脑区（如外侧颞叶皮层）施加电刺激，参与者后续回忆概率提高。Hampson等使用非线性多输入多输出（MIMO）模型从CA3活动预测CA1放电模式，在延迟样本匹配任务中刺激CA1，使短期工作记忆表现提高37%，长期保持提高35%。
**2.6 嗅觉神经假体**
嗅觉神经假体旨在恢复嗅觉损伤患者的嗅觉感知，通过人工传感器捕获外部化学信息并转换为刺激模式传递至嗅觉黏膜、嗅球或更高嗅觉区域。
Holbrook等经筛骨路径向嗅球传递刺激，在五名参与者中的三名诱发出洋葱样、防腐样、酸味、果味或不愉悦等类气味感知。Mignot等报道在清醒患者中直接刺激嗅球诱发柠檬样感知。Bérard等刺激内侧眶额皮层在八名颞叶癫痫患者中诱发出愉悦嗅觉感知如柠檬或咖啡，三名患者中增加刺激幅度改变了气味识别而非单纯强度。Brooks等开发"立体嗅觉"系统，从外部气体传感器获取信号并刺激鼻中隔处三叉神经，通过调制电流脉冲宽度和极性编码气味强度和左右方向信息，在虚拟气味源定位任务中参与者平均定位误差为0.631米。
**2.7 挑战**
神经假体面临三大类别挑战：机制理解方面，运动控制、视觉感知、躯体感觉整合、语言产生和记忆形成等功能依赖多脑区协调活动，但其底层神经机制仍 poorly understood；编码/解码策略方面，当前方法缺乏精度和泛化性，简单参数调制无法有效复现自然神经活动的多特征耦合和时空协调；硬件系统方面，传感器在多模态信息获取、时空分辨率和慢性生物相容性方面不足，神经电极吞吐量不足以支持复杂功能所需的大规模、多区域、高带宽信息交换，电刺激的电流扩散和容积传导限制刺激精度。
**3 神经假体系统架构**
神经假体可概念化为外部环境与神经系统之间的电子系统，由三个协调功能模块组成：传感模块（数据采集）、处理模块（计算、编码和解码）、执行模块（输出执行），以及两个关键界面：神经-电子界面和环境-电子界面。
**3.1 传感模块**
在环境-电子界面，传感模块作为替代性感官器官，从环境中提取光、力、声和温度等信息。在神经-电子界面，模块通过神经电极记录神经信号。
神经电极按侵入性分类：非侵入式EEG测量头皮处同步神经元群体的突触后电位，安全易部署但受颅骨衰减和空间模糊限制；半侵入式皮层脑电图（ECoG）位于颅骨与神经组织之间，具有较高的信噪比（SNR）、达数百赫兹的更宽带宽和改善的空间精度；侵入式电极植入脑内，实现毫秒级时间分辨率和单神经元水平的局部场电位（LFP）及动作电位记录。
其他传感模态包括磁学方法如脑磁图（MEG）检测极弱磁场，功能磁共振成像（fMRI）从血氧水平依赖（BOLD）信号推断神经活动；功能超声（FUS）检测神经活动诱导的脑血容量变化，实现深部脑结构非侵入式访问；光学方法如功能性近红外光谱（fNIRS）测量氧合和脱氧血红蛋白的差分吸收，钙成像利用钙敏感荧光指示剂将神经活动诱导的钙动力学转换为光信号。
**3.2 处理模块**
处理模块负责将高维神经信号解码为控制命令，并将传感器信息编码为神经刺激模式。硬件方面主要依赖通用中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）。算法方面，传统解码方法包括模板匹配、线性判别分析（LDA）和维纳滤波，近年深度学习如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在捕获高维神经信号时空结构方面表现优越。
然而传统冯·诺依曼架构中内存和处理单元的物理分离导致频繁数据传输、高能耗和处理延迟。存内计算（Compute-in-Memory, CIM）架构直接内存阵列中进行矩阵运算，显著降低传输开销。基于静态随机存取存储器（SRAM）的CIM利用成熟CMOS工艺，如Chih等报道的22 nm工艺全数字SRAM-CIM宏单元，能效达89 TOPS/W。新兴非易失性存储器件如忆阻器在可扩展性、数据保持和多级存储方面展现优势，Liu等开发了实现全并行乘积累加（MAC）运算的模拟忆阻器CIM芯片，Yao等采用混合训练策略在完全硬件实现的忆阻器卷积神经网络中实现超过96%的识别准确率。Chen等开发的电化学存储器件（ECRAM）展示了高精度的开环编程能力，适用于实时调整。
**3.3 执行模块**
执行模块沿传出通路将解码的神经意图转化为动作，替代患者受损功能如机械臂、外骨骼和语音合成器；沿传入通路通过电极向神经系统传递电刺激。为提高刺激精度，光遗传学方法通过基因工程在选定神经元表达光敏蛋白实现精确控制；聚焦超声利用机械或热效应调节神经活动；经颅磁刺激（TMS）已用于深部脑调制，Kim等开发的磁电纳米盘结合磁致伸缩和压电材料，实现小鼠深部脑区的无线靶向神经调制。
**4 神经假体界面材料**
**4.1 神经-电子界面基底材料**
早期金属微线（钨、铂-铱合金）因高轴向刚度可直接插入深部脑区，但制造精度有限、一致性差且慢性植入生物相容性不足。基于微机电系统（MEMS）的硅基微电极阵列（如Michigan电极和Utah阵列）实现了高通量集成和亚微米制造精度，Neuropixels 2.0探针在四柄上集成5120个记录位点。但刚性硅探针与神经组织的机械不匹配可能导致严重慢性炎症反应。
超微细碳纤维通过几何微型化实现有效机械顺应性，Guitchounts等使用直径<5 μm的碳纤维，使电极随脑组织微运动"漂浮"，可稳定记录单神经元信号数月且神经胶质瘢痕最小。柔性聚合物薄膜电极如聚酰亚胺（PI）、派瑞林和聚二甲基硅氧烷（PDMS）具有低机械模量，Song等证明超薄柔性器件可紧密贴合皮层表面，显著减少免疫反应并增强信号质量。Musk等开发的Neuralink为基于PI的高密度柔性探针。Wang等开发了基于形状记忆聚合物的"机械自适应"探针，植入时保持刚性，插入体温后转变为柔软状态，刚度降低数个数量级。
近年基底材料向超薄、超柔性设计发展：Guo等采用500 nm单层超薄PI薄膜作为电极基底，总厚度约1 μm，弯曲刚度约2.6×10
-14 N·m
2，与轴突相当；Sheng等利用全氟聚醚二甲基丙烯酸酯构建组织级柔软、亚微米厚网格微电极阵列，最大应力约68 kPa。多模态整合方面，石墨烯因卓越柔性和高光学透明度为电学和光学神经接口结合提供新平台；生物基材料如丝素蛋白和水凝胶因天然生物相容性和可调机械性能越来越多用于构建长期稳定电极基底，Kim等利用丝素蛋白薄膜作为超薄电极临时支撑层，植入后可控降解产生毛细管力驱动电极收缩包裹皮层表面；Liu等展示水凝胶可工程化为与脑组织杨氏模量匹配，使植入物接近"机械不可见性"。
**4.2 神经-电子界面功能材料**
界面功能材料介导电子-离子交换。传统金属界面主要通过表面粗化优化，如铂黑通过电沉积形成纳米多孔结构增大有效表面积降低阻抗，但存在机械附着力差和潜在组织毒性。Brüggemann等开发的纯金纳米结构微电极采用模板辅助电沉积方法制备垂直排列纳米柱阵列，显著降低界面阻抗并使记录神经信号幅度翻倍。Zhao等开发的金-铂（AuPt）合金纳米多孔结构界面，将背景热噪声从34.1 μV降至7.5 μV。
金属化合物材料广泛用于高电流密度刺激界面：氧化铱（IrOx）通过Ir
3+和Ir
4+之间的可逆氧化还原反应提供大法拉第电容，电荷注入容量超过3 mC/cm
2；氮化钛（TiN）因其柱状多孔结构提供稳定的双电层电容（非法拉第电容），阻抗约为光滑金属的1/10，数百万次刺激脉冲后仍耐腐蚀。
导电聚合物（CPs）通过混合电子-离子传输机制扩展神经电极电学性能。PEDOT涂层可降低电极阻抗30-50倍并显著改善慢性记录SNR。但许多CPs如聚吡咯（PPy）和聚苯胺（PANI）在充放电循环中因离子插入和提取产生显著体积变化。PEDOT:PSS电化学稳定性显著提高，但长期高强度刺激下开裂和剥离仍具挑战。O?afrain等引入功能化自组装单层（SAMs）作为分子桥梁，化学锚定导电聚合物膜；Wustoni等将二维过渡金属碳化物（MXenes）作为大分子共掺杂剂引入电聚合过程，提供稳定电荷补偿、抑制体积膨胀。
复合材料成为重点：Lv等采用PtNPs/PEDOT:PSS/MWCNTs复合修饰微电极，1 kHz下阻抗从438 kΩ降至5.7 kΩ，电荷存储容量达31.5 mC/cm
2。He等系统比较了单壁碳纳米管（SWCNTs）和多壁碳纳米管（MWCNTs）在PEDOT:PSS中的掺杂效果，证实SWCNTs具有更大电化学活性面积和更多活性位点。Cuttaz等证明掺入生物活性肽的聚丙撑二氧噻吩（ProDOT）可在维持低阻抗的同时赋予界面抗炎和神经营养活性。铁电复合材料如P(VDF-TrFE)/BaTiO
3利用压电效应将入射超声转换为局部电刺激，为被动无线下一代神经接口提供潜在途径。
**4.3 环境-电子界面传感材料**
触觉传感材料方面，Someya等采用并五苯有机场效应晶体管实现大面积柔性压力传感矩阵；Kaltenbrunner等制备仅2 μm厚、1.2 μm聚萘二甲酸乙二醇酯基底上的超薄器件，弯曲半径达5 μm；Xu等引入共轭聚合物/弹性体相分离诱导弹性策略，在100%应变下保持稳定电性能。Xi等构建三层PDMS凸起-橡胶-电极阵列实现三维力解耦；Boutry等采用碳纳米管/聚氨酯金字塔电极模拟真皮-表皮界面；Park等受指纹脊启发开发具有联锁微结构的铁电电子皮肤，同时实现压力和温度共定位测量。Wang等提出基于PDMS和氟化乙烯丙烯的摩擦电自供电方案；Yang等使用TaS
2/Cu
2S基摩擦纳米发电机实现自供电湿度传感，湿度灵敏度S = 3.08×10
4，响应时间约2秒。
视觉传感材料方面，Mathieson等基于硅光电二极管阵列开创光伏策略，70 μm像素单元中掺入氧化铱刺激电极，电荷注入密度达1.5 mC/cm
2。Bosse等引入垂直排列硅纳米线阵列，光转换和电荷注入提高三倍以上。Tang等提出受视网膜视杆和视锥细胞几何启发的仿生设计，金修饰TiO
2纳米线形成"一维光波导"结构。Maya-Vetencourt等采用共轭聚合物聚(3-己基噻吩)（P3HT）构建柔性人工视网膜，通过光电容机制调制神经元膜电位。Luo等结合离子凝胶和PPy纳米颗粒构建异质结器件，模拟突触可塑性，支持运动轨迹跟踪和速度估计等时空整合处理。Wang等基于碲纳米线网络的视网膜神经假体，利用缺陷诱导内部不对称性在零偏压下产生 substantial 光电流，可检测光谱扩展至近红外II窗口（~1550 nm）。
嗅觉传感材料方面，金属氧化物半导体（MOS）因小型化、低功耗和改善选择性而广泛应用；导电聚合物/碳材料阵列用于挥发性有机化合物检测；生物元素如肽嵌入嗅觉传感器提高分子选择性，如Homma等将嗅觉受体基序衍生肽与石墨烯场效应晶体管整合，MXene/肽传感器阵列结合二维材料大表面积和高导电性与肽的特异性识别。
**4.4 环境-电子界面处理材料**
CIM架构中，数字SRAM-CIM代表短期高回报方法，而非易失性存储器件如忆阻器在可扩展性方面优势显著。Yao等采用混合训练策略在完全硬件实现的忆阻器CNN中实现超过96%识别准确率。Chen等开发的ECRAM展示了高精度开环编程能力。
器件端额外功能探索方面，Wang等开发的有机电化学晶体管（OECT）具有晶体-非晶离子通道，在挥发性受体模式和非挥发性突触模式间切换；Cui等提出铁电光传感网络（FE-PS-NET）；Huang等单片集成光电忆阻器阵列与Si CMOS。Chen等结合压力激活有机电化学晶体管与人工机械感受器创建低压人工有机传入神经用于闭环触觉反馈；Park等在HfO
2忆阻器中引入额外TiO
x阻变层实现三阶开关复杂性，使人工感觉系统在不依赖外部处理器的情况下展示习惯化和敏感化。
类神经形态计算方面，Xiao等使用NbO
2阈值型忆阻器和ECRAM构建可重构脉冲神经元，实现多种放电模式；Li等将非线性电化学元件与固态忆阻器紧密集成创建离子-电子混合人工神经元，可调脉冲频率范围扩大五个数量级；Weilenmann等利用SrTiO
3忆阻器同时展现多种长时程和短时程突触机制；Yang等采用基于忆阻器的Hodgkin-Huxley神经元电路用于传感-运动控制环路，实现机器人避障中的输入编码和控制决策。
**5 结论**
神经假体有望革新神经治疗并增强人类能力。目前解码型系统（如运动和语言假体）进展快于基于刺激的感觉假体（如触觉和视觉）。未来需突破人工传感器在空间分辨率、信息融合和前端特征提取方面的局限，解决神经-电子系统间的模态不匹配、慢性神经胶质瘢痕和低电极密度问题，以及实现闭环交互所需的高效边缘计算和自然感觉运动双向环路。通过机制洞察、材料创新和工程化的协同努力，未来神经假体将从单纯功能替代演进为无缝融合的生物-电子智能混合系统。
