（岑盼 科技日报记者 王春 ）据统计，每年我国有近10万患者因颅脑外伤、脑卒中、缺血缺氧性脑病等病陷入昏迷，继而进入长期的意识障碍状态，即传统意义上的“植物人”状态，长期治疗给家庭和社会都带来了巨大的压力。如何利用神经科学的方式更准确地判断“植物人”有无清醒的可能，便成为当前研究取得突破性进展的着眼点。 

　　中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）、中国科学院灵长类神经生物学重点实验室王立平研究组与复旦大学附属华山医院神经外科毛颖/吴雪海团队历时多年,针对意识障碍患者开展了语言加工相关神经表征的探索性研究，并将相关神经表征与机器学习方法相结合，成功实现了对患者意识状态的诊断和康复预测，为意识障碍患者的临床诊疗提供了新的参考。相关成果5月25日在《自然-神经科学》期刊在线发表。

　　从量表评分误诊率40%到评估正确率达80% 

　　意识障碍患者中，以无反应觉醒综合征和最小意识状态两类最为常见。相较于无反应觉醒综合征患者，最小意识状态患者的残存意识水平更高，康复可能性也更高。然而，现阶段对“植物人”患者的状态鉴定依赖于有经验医生的观察和量表评分，具有一定的主观性，误诊率高达40%。 

　　据王立平介绍，近年来有研究者利用脑电或磁共振成像记录患者的脑活动，进而推测其意识障碍程度，但范式较为局限，神经指标也较为匮乏，准确性仍有一定的提升空间。令人欣喜的是，此次探索性研究不仅在诊断上显著优于基于行为学量表的临床评估，而且可以更准确地预测患者个体在脑电记录100天后的康复，正确率达到80%。 

　　更深度研究或找到更普适评价指标 

　　王立平介绍说，此次研究根据的原理其实很简单，大脑只有越清醒，才能理解越复杂的句子。 

　　虽然现阶段科研人员尚未彻底理解语言层级结构在大脑中的神经基础和计算机制，但现有的基础研究结果已经可以为临床转化提供借鉴。该研究合作者浙江大学丁鼐研究员在以往的工作中发现，当健康人聆听按一定频率呈现的汉语语音序列时，大脑会以对应节律的神经振荡并行表征序列中不同层级的语言结构。“当播放‘高学山跑’此类无关联的四字时，正常人大脑会跟着节奏，研究者会观察到4赫兹/秒的震荡。”王立平说。如果播放的是“婴儿哭泣”或“小马过河”，若能理解词组，会观察到2赫兹/秒的震荡，若理解句子则变为1赫兹/秒。 

　　以此类研究为基础，临床中医生则可以通过患者自身的神经响应获得更为科学的推论，而不仅仅依靠主观经验与量表。 

　　通过初步研究，团队假设，意识障碍患者的残存意识水平与语言序列中层级结构的加工深度可能存在关联，尤其会在高层级语言结构的神经表征上得到体现。 

　　基于此，研究人员首先设计了3种包含不同层级的语言序列，记录了无反应觉醒综合征和最小意识状态患者在接受到语音刺激时的床旁脑电活动，并与健康人进行了对比。群体对比的结果显示，患者组和健康被试组均表现出了对字层级结构的显著神经响应，但仅健康被试组的脑电活动显著体现出对词和句子结构的追踪。 

　　更重要的是，在个体分析中，研究人员发现15名患者表现出对词和句子结构追踪的神经活动，其中6名患者在脑电记录的100天后表现出明显的意识水平康复，正确率达到80%。机器学习进一步显示，利用词组序列和句子序列条件下的神经活动对两类患者的区分更为有效。研究人员进一步引入新一批患者数据，对当前模型进行预测功能的泛化验证，成功复现了准确的分类和预测效果。 

　　这一系列验证意味着研究团队可能找到了一种普适的大脑意识水平的评价指标，在昏迷、睡眠、麻醉等一系列与意识水平相关的大脑状态评估中有着广泛的潜在应用价值。研究团队表示，将在今后的研究中进一步提高研究结果的临床效果、适应面和自动化程度，最终为研究意识障碍的神经机制、意识活动的神经表征，以及在意识障碍患者上开展相关科学研究提供实验依据和理论基础。 

　　编辑：李俊霞 

　　审核：朱丽

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