脑机接口为神经性疼痛提供个性化的多感官干预
2025-03-27
作者:一一
来源:轻盈医学
关键词: 神经系统 脑机接口

2023年9月,瑞士苏黎世的研究者们在美国实验神经治疗学会官方期刊《Neurotherapeutics》上发表了题为“Brain-Computer Interface to Deliver Individualized Multisensory Intervention for Neuropathic Pain”的研究文章,这篇文章主要讨论了使用脑机接口(Brain Computer Interface, BCI)实时监测神经性疼痛的神经生理学特征,触发多感官干预从而减轻疼痛。

这项研究不仅证实了从客观神经生理学信号中实时检测疼痛的可行性,也展示了V和TENS结合使用在减轻神经性疼痛方面的显著效果。这些发现为开发个性化、数据驱动的疼痛治疗技术,使用完全便携式设备,开辟了新的道路。


背景介绍

慢性神经性疼痛是一种人们普遍遭受且深受其扰的健康问题,影响约6.9%的人群,由神经系统的病变或功能障碍引起。患者常感到烧灼、放射性疼痛或电击般的疼痛,这种疼痛可能是偶发或持续的,并受到情绪和认知的显著影响。情绪问题如抑郁和焦虑可加剧疼痛感,形成恶性循环。准确评估这种复杂的、主观的疼痛具有挑战性,目前主要依靠患者自我报告的疼痛量表,如NPRS或VAS,但这些方法无法全面捕捉疼痛的多维性。
科学家正在寻找客观的神经生理生物标志物来量化疼痛。例如通过经皮神经电刺激(TENS)激活外周疼痛缓解机制,以及利用虚拟现实(VR)技术调节患者的注意力,以期改善疼痛管理。然而,现有的治疗手段普遍存在依赖患者自我报告疼痛强度的偏差,这不仅受限于个体的敏感度和耐受性差异,还忽略了疼痛发作时间的非特异性和疗程安排的预定义性。
为了解决这些问题,研究人员特意开发了一种脑机接口(BCI),可以通过脑电图和SC的神经生理学记录实时检测疼痛,以提供结合VR和TENS的新型多感官干预。

实验过程及结果

实验招募了18名健康受试者(10名男性和8名女性,平均年龄25 ± 2岁)以测试和验证系统可行性,而9名受慢性神经性疼痛影响的患者(7名男性和2名女性,平均年龄71岁±8 岁)参加了BCI概念验证研究。患者被神经科医生诊断为疼痛性糖尿病周围神经病变(8/9) 或特发性神经病变引起的疼痛(1/9)。

临床样本的详细表征

一、干预范式及验证

通过采用RehaMove3 (Hasomed GmbH) TENS 设备以 50 Hz 频率传递双相脉冲,靶向胫神经和腓神经,从而分别在足底侧和背侧诱发信号。同时通过VR环境(UNITY 3D,Unity Technologies)的模拟,使视觉触觉刺激在时间上同步,在空间上一致。

(A)治疗大纲;(B)治疗验证方案;(C)数字疼痛评定量表(NPRS)的箱线图;(D)数字疼痛评定量表(NPRS)的变化。


研究人员对干预方案进行了实验验证,在不同条件下通过电极在受试者足背进行100毫秒的电脉冲,引起疼痛(P)和非疼痛(NP)感觉,以评估疼痛感知的程度。


二、脑机接口系统

在验证了干预措施后,研究人员构建并测试了脑机接口,根据疼痛时的脑电图和SC特征确定干预措施。研究人员使用了采样频率为500 Hz的24通道便携式脑电图设备(SMARTING MOBI、mBrain Train)和采样频率为5 Hz的SC eSense MINDFIELD 传感器进行实验。


此后,研究人员使用配对 t 检验比较了“专注于疼痛”和“休息”条件下的感知疼痛强度 (NPRS)和干预前后的 NPSI 评分,并在Python中对提取的EEG和SC特征进行统计分析。



        (A)实验设置;(B)健康受试者的实验方案;(C)患者实验方案。

 

三、研究结果

经过验证,这种多感官干预方案能有效减少实验性疼痛。在对13名健康受试者进行的测试中,BCI系统在实时解码疼痛方面达到了82%的准确率。8名神经性疼痛患者的在线验证显示,该系统能够实现75%精确度的疼痛检测,有效触发了干预措施,显著降低了患者的疼痛感知(NPSI评分下降50%)。



BCI离线分离结果

 

总结

这项研究开发并验证了一种用于神经性疼痛的BCI,证明了实时疼痛检测系统提供整体干预以缓解疼痛的可行性。通过VR和TENS的结合,旨在提供来自四肢的同步视觉触觉反馈,以减少患者受慢性神经性疼痛影响的感觉运动冲突。


该文章还强调了进一步研究的必要性,期待找到用于区分疼痛感觉和注意成分的生物标志物。作者指出,这项研究是检测疼痛,并为神经性疼痛患者提供有针对性的实时干预措施的第一步,为未来开发更直观、更有效的BCI解决方案奠定了基础。





文章来源:Giuseppe Valerio Aurucci,Greta Preatoni,Arianna Damiani,and Stanisa Raspopovic.2023.Brain-Computer Interface to Deliver Individualized Multisensory Intervention for Neuropathic Pain’,Neurotherapeutics. 2023 Sep; 20(5): 1316–1329.




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