UNIVERSITY OF CALIFORNIA, SAN FRANCISCO

舊金山加州大學的科學家和臨床醫生正在開發研究和潛在治療慢性疼痛的新方法。在最近發表在《自然神經科學》上的一篇論文中，Prasad Shirvalkar博士和他團隊的醫生和研究人員研究了慢性疼痛類型如何在大腦活動記錄中表現出來。

加州大學舊金山分校疼痛管理中心的神經學家和疼痛專家Shirvalkar正在研究和治療中樞疼痛綜合征，這是一種由中樞神經系統功能障礙引起的慢性疼痛。治療這種情況很困難，部分原因是它不是由外部來源或受損的身體部位產生的。使問題進一步復雜化的是，缺乏關于不同類型的疼痛（包括急性和慢性）如何在神經系統中表現的具體知識。Shirvalkar說：“事情不會發生在大腦區域，而是發生在協調細胞的分布式回路中。” 他指的是疼痛如何在神經活動模式中表現出來。某些大腦區域可能有助于某些類型的信息處理，但它們本身并不能完成任何特定的任務。

慢性神經性疼痛樣中樞疼痛綜合征的一種治療方法是使用腦深部刺激（DBS）來操縱引起疼痛的神經活動。DBS還用于治療其他神經疾病，如帕金森氏癥和更嚴重的抑郁癥。然而，在慢性疼痛的情況下，很難確切知道DBS電極的位置，這樣刺激它們可以有效地分流引起疼痛的大腦活動。

為了更好地了解中樞疼痛是如何從大腦功能中產生的，本研究觀察了四名中樞性疼痛綜合征患者的神經活動記錄，其中三名患者在中風后恢復時出現慢性疼痛，一名患者在右腿膝蓋以上截肢后出現幻肢疼痛，并將神經活動與問卷調查和每位患者報告的0至10分疼痛評分聯系起來。研究人員記錄了放置在患者眶額皮質（OFC）和前扣帶皮質（ACC）的顱內電極的數據，這兩個大腦區域以前與疼痛感有關。

每位患者都接受了手術，將神經記錄和刺激平臺植入他們的大腦。這種設備是便攜式的，可以讓每個患者了解自己的生活，并記錄代表他們日常中樞疼痛經歷的數據。手機應用程序定期提醒患者注意他們當前的疼痛程度，并記錄神經植入物30秒的腦電波數據（皮層電圖和局部場電位）。

Shirvalkar和他的合作者使用機器學習將神經活動的特征與每位患者在每次大腦記錄前報告的疼痛水平聯系起來。這些特征代表了從ACC和OFC的不同位置收集的神經記錄中不同頻率的相對存在，被發現與每個受試者的高和低疼痛狀態可靠相關。然而，這些關聯的模式——哪些頻率具有最大的功率——大腦的位置因患者而異。

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盡管他們觀察到患者之間與慢性疼痛相關的大腦活動存在差異，但研究人員也確實發現了他們之間存在的一些共性。具體來說，Shirvalkar和他的團隊發現，在所有患者中，低頻功率，特別是1到4赫茲之間的德爾塔波，在較低的OFC區域增加。這些區域也位于大腦的一側，與患者疼痛的一側相對或對側。Shirvalkar說：“模型中適合預測個體患者疼痛的前十個特征是不同的，但出現的主要模式是對側OFC，這令人驚訝。這些患者的身體只有一個部位疼痛，這給了我們一個機會。當涉及到疼痛時，我們對大腦的偏側性了解不多。這是一件模糊的事情。”

國家疼痛倡導中心創始人兼執行主任Kate Nicholson表示，這項研究可能會更好地量化疼痛，并為那些患有中樞性疼痛障礙和其他導致慢性疼痛的疾病的患者提供治療。

Nicholson說：“尋找疼痛表型的客觀指標是圣杯。除了主觀報告外，這將有助于治療疼痛。盡管這項研究只觀察了四個人，以及一種非常特殊的神經性疼痛，但他們的發現確實很有趣。這非常令人興奮，但這僅僅是第一階段。”

接下來，Shirvalkar計劃將他們的發現納入更好的慢性疼痛刺激治療中。“這項研究只是觸及了表面，”Shirvalkar說，“未來，我們可以有一種刺激器來改變刺激的頻率和位置。這是一個變化的目標：當你進行刺激時，會改變大腦的狀態。你試圖跟蹤大腦的自然波動，然后試圖了解該刺激在做什么，進而將這些整合到一個共同的模型中。”