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。

(相关资料图)

通常，与疼痛相关的研究依赖于患者通过问卷提交的自我报告数据。但是，单单依赖于患者报告的主观感受，在实现疼痛量化、数据可靠性、个体间可比性时存在着弊端，很难帮助我们深入了解慢性疼痛的机制，以及开发有效的诊断和治疗方法。因此，还是需要找到慢性疼痛的客观生物标志物。

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，得想个办法来长期获取到慢性疼痛患者的大脑活动情况。此时，脑电图、功能性核磁共振成像这些技术就显得不够用了，难以实现长期且频繁的大脑监测。

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[1]。

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。文章于今日发表在《自然·神经科学》期刊上。

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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。

与之前技术不同，携带这种脑植入装置的患者无需频繁前往实验室做检查，在患者自由活动状态期间，研究者们也可获取其神经活动状况。

将电极植入患者的ACC和OFC脑区

随后，研究者们将患者主观的疼痛评分数据，以及相应的大脑电信号数据输入机器学习模型进行训练。

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，即高度疼痛或低度疼痛。

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。

除了慢性疼痛，研究人员分析了ACC和OFC脑区在急性疼痛下的反应。他们通过以不同温度刺激参与者的身体部位，来引起不同程度的急性疼痛。

结果显示，只有2名患者，且仅有其ACC脑区活动可以预测急性疼痛程度。换句话说，在预测急性疼痛的强度方面，ACC脑区发挥的作用更大。

这些意味着，大脑面对不同类型的疼痛可能会采取不同的处理方式。不过，还需要更多的数据和更大的样本量来验证这一观点。

急性疼痛看ACC脑区

另外，慢性疼痛的神经活动表现为持续的功率谱变化，而急性疼痛的神经活动表现为更加频繁且短暂的功率谱变化。

总而言之，这次人们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。Prasad Shirvalkar等人发现，ACC脑区和OFC脑区分别在急性疼痛和慢性疼痛中扮演重要角色，其功率谱变化可预测疼痛高低程度。

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。

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