復合腦圖顯示所有參與者的植入電極接觸位置(紅點)(圖源:Prasad Shirvalkar)。 施普林格·自然 供圖
中新網北京5月23日電 (記者 孫自法)施普林格·自然旗下專業(yè)學術期刊《自然-神經科學》最新發(fā)表一篇研究論文指出,腦信號可以用來預測一個人的疼痛程度。這項研究結果是對慢性疼痛的首次人體內直接檢測,或有助于開發(fā)針對慢性疼痛患者的療法,如卒中后疼痛或幻肢痛。
該論文介紹,長期慢性疼痛是一個主要的公共衛(wèi)生問題,會造成大量殘疾和經濟負擔。當前的治療方法通常不足以管理慢性疼痛,經常開具的阿片類藥物也有患者用藥時過量的風險。患者的疼痛嚴重程度主要通過自我報告的指標來評估,但疼痛感是主觀且有個體差異的,所以這種評估方式并不完美。尋找疼痛的客觀生物標志物或有助于指導慢性疼痛的診斷,找到潛在療法。
論文通訊作者和第一作者、美國加州大學舊金山分校Prasad Shirvalkar與同事及合作者一起,在4位慢性疼痛患者的前扣帶回皮質和眶額皮層(與疼痛有關的腦區(qū))內植入了記錄電極。在之后的3至6個月里,這些患者會自我報告疼痛水平,同時電極會記錄下他們的腦活動。
論文作者利用機器學習技術,通過高靈敏度的腦活動成功預測了疼痛的嚴重程度評分。他們還發(fā)現(xiàn)受試患者能區(qū)分慢性疼痛(與眶額皮層的相關性更強)和急性、由實驗人員施加的熱疼痛(與前扣帶回皮質的相關性更強)。
論文作者認為,他們的這項研究結果,或有助于今后研發(fā)出能即刻檢測大腦疼痛并實施干預的系統(tǒng)。
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