美国加州大学旧金山分校的Prasad Shirvalkar和他的同事们，使用一种脑植入装置，对4名慢性疼痛患者的ACC和OFC脑区进行了持续数月的监测，并利用这些数据进行机器学习分析。
结果发现，OFC是与慢性疼痛相关的关键脑区，确定了大脑中存在的慢性疼痛生物标志物。这是迄今为止，首次在人体中长期记录ACC脑区和OFC脑区的神经元活动。
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一直以来，疼痛都是一个带有强烈主观色彩的词，往往“疼在自己身上，他人无法感知”。现在，科学家找到了能“看见”疼痛的方法，那就是让大脑“说”出来，这项技术已经在帕金森病、重度抑郁症等疾病治疗中有所收获。详情↓
带电极的脑植入系统
在这项研究中，Prasad Shirvalkar等人试图探索ACC和OFC脑区是否与慢性疼痛相关。
他们找到4名患有慢性疼痛的志愿者，3名为中风后疼痛，1名为幻肢痛。
研究者们一方面让4名慢性疼痛患者每天多次报告其病情，例如描述疼痛类型、疼痛强度以及情绪感受。另一方面，他们利用一种脑植入系统（Medtronic Activa PC + S），将电极植入患者大脑，持续3-6个月记录其ACC脑区和OFC脑区的神经信号。
患者填写的表明自己疼痛的位置和强度，绿色为轻红色为重
携带这种脑植入装置的患者无需频繁前往实验室做检查，只需正常生活。而科学家则可以在他们完全自由活动的状态下，获取其神经活动状况。
随后，研究者们将患者主观的疼痛评分数据和相应的大脑电信号数据一起输入机器学习模型进行训练。
植入电极及相应的脑区
结果显示，在预测慢性疼痛状态时，OFC脑区的功率谱变化比ACC脑区更重要。
其中，OFC脑区的delta波是个体间常见的生物标志物，可以预测患者的慢性疼痛状态——如在患者慢性疼痛程度较高时，OFC脑区的delta波功率较低；反之则较高。
他们还发现，他们能够区分患者的慢性疼痛和使用热探头故意造成的急性疼痛——这两种疼痛分别对应ACC脑区和OFC脑区，而功率谱变化则可预测疼痛程度。
这一发现可能会对疼痛的治疗产生重大影响。医生终于可以不再从患者的描述中判断疼痛指数，而可以根据患者的大脑信号，来调整他们的疼痛治疗方案。这不仅可以提高治疗的效果，还可以避免过度治疗或者治疗不足。
总而言之，这次是科学家首次实现长期观察慢性疼痛下的大脑活动，并在其中找到慢性疼痛的生物标志物。个性化的疼痛生物标志物对于准确诊断、预后以及治疗至关重要。
研究者们提出，这些在大脑中发现的疼痛生物标志物可以用来指导基于深部脑刺激（DBS）的治疗策略，这种治疗方式已经在帕金森病、重度抑郁症等疾病中有所收获。他们计划未来在更大的样本群体中进行验证，并进一步完善疼痛生物标志物。
不善言辞的人表示松了口气，终于不用再绞尽脑汁描述疼痛了。
以前是如何判断疼痛的
持续时间长达3个月及以上的疼痛，被称为慢性疼痛，是全球范围内导致残疾的主要因素之一。
通常，与疼痛相关的研究总是依赖于患者通过问卷提交的自我报告数据。
但是，这样的数据过于主观，在实现疼痛量化、数据可靠性、个体间可比性时存在着弊端，很难帮助医生深入了解慢性疼痛的机制，很难开发有效的诊断和治疗方法。
常用疼痛评估报告
因此，找到慢性疼痛的客观生物标志物非常重要。
之前的研究大多关注于急性疼痛，且功能性核磁共振成像结果显示，大脑中的前扣带回（ACC）脑区和眶额前脑皮层（OFC）脑区在其中扮演重要角色。
而越来越多的人体和动物研究表明，大脑处理不同疼痛的机制并不相同，要深入了解疼痛情况，需要获取到慢性疼痛患者长期的大脑活动情况。
但是脑电图、功能性核磁共振成像这些技术显然无法实现长期且频繁的大脑监测。
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参考文献：DOI:https://doi.org/10.1038/s41593-023-01338-z
综合自：Nature portfolio、网易网
栏目支持: 市科技工作党委、市教卫工作党委
编辑：李菁
