解码视觉状态对运动障碍自适应深脑刺激反馈信号的影响

为什么闭眼对脑植入物很重要

对于患有帕金森病或肌张力障碍的人来说，深脑刺激（DBS）可以像起搏器一样纠正发放异常的脑路。更新的“自适应”DBS 系统承诺通过监听脑信号来实时自动调整刺激。本研究表明，像闭眼这样简单而常见的行为会强烈改变这些信号，这意味着未来的脑植入物必须首先识别个体的状态，然后才决定如何刺激。

会学习和自适应的大脑起搏器

传统 DBS 提供持续的电脉冲刺激深部脑区，昼夜不停。虽然这能减轻震颤和僵硬等症状，但由于刺激不会随患者状态变化而调整，可能浪费电池能量并偶尔引发副作用。自适应 DBS 旨在解决这一问题，通过基于“局部场电位”（从同一用于治疗的电极记录的微弱节律性电压）来调高或调低电流。这些节律在被称为丘脑下核（STN）和内苍白球（GPi）的结构中最强，它们是运动网络中的关键枢纽。

当视觉休息时，深部脑节律发生变化

研究人员追踪了 36 名患者——18 名帕金森病患者和 18 名肌张力障碍患者——在 DBS 手术后的数日内。他们从 STN 或 GPi 电极及头皮记录脑活动，记录条件为睁眼、闭眼或睡眠。闭眼一致地增强了深部脑中的缓慢节律，尤其是 theta 和 alpha 频段——这些正是许多自适应 DBS 系统所监测的信号。这种增强在 STN 中最明显，STN 与大脑外侧“思维”皮层联系紧密，在 GPi 中则较不显著。睡眠又呈现出不同的模式，特别是更强的超慢波活动。

不同疾病，不同信号指纹

帕金森病和肌张力障碍本来就有不同的节律“指纹”，研究发现闭眼对这些指纹的影响在细节上有所不同。在两种疾病中，当患者再次睁眼时，低频和 alpha 功率都会下降。但在帕金森病中还出现了额外的 theta 功率下降，而在肌张力障碍中未见该变化。因此，睁眼后，肌张力障碍患者比帕金森病患者保留了更多的 theta 活动。这表明相同的深部脑信号既可反映疾病，也可反映普通的警觉性变化，因此将任何单一节律作为症状的简单开关指标存在风险。

闭眼时脑网络更为沟通

除了节律强度之外，研究团队还考察了深部结构与皮层之间同步运动的紧密程度。使用一种侧重于真实交流而非简单共享噪声的方法，他们发现闭眼会增加 STN 与覆盖躯体运动皮层的中心头皮区域之间的低频和 alpha 协调活动。GPi 在闭眼时也显示出与皮层更强的 alpha 耦合，但幅度较小，且没有明显的区域差异。这些发现表明，闭眼静息不仅改变局部活动，还改变了运动网络更广泛的通信模式。

教会机器识别内部状态

鉴于未来的植入物很可能使用算法来解读脑信号，研究人员测试了简单的机器学习模型能否仅基于这些节律识别睁眼与闭眼状态。通过将多个频段输入分类器，他们使用 STN 信号可以以约 88% 的准确率识别眼睛状态，而使用 GPi 信号的准确率约为 77%，这一结果在帕金森病和肌张力障碍中均成立。能够捕捉更复杂模式的非线性模型表现更好，且最佳解码来自与运动直接相关的躯体运动区域。

迈向更智能、具上下文感知的脑刺激

简言之，研究表明个体清醒程度或视觉参与度的普通、健康变化会强烈改变自适应 DBS 系统所依赖的脑电波。如果植入物单纯在某一节律越过固定阈值时作出反应，它可能会将正常的状态变化误判为疾病发作，从而过度或不足刺激。作者主张下一代 DBS 应先检测个体的情境——例如睁眼与闭眼、睡眠与清醒——然后根据该状态对疾病信号进行不同解释。这样的“状态感知”大脑起搏器可以提供更精确的帮助，避免不必要的刺激，并在患者日常生活中更好地支持运动障碍人群。

引用: Zhu, GY., Merk, T., Butenko, K. et al. Decoding the impact of visual states on adaptive deep brain stimulation feedback signals in movement disorders. npj Parkinsons Dis. 12, 61 (2026). https://doi.org/10.1038/s41531-026-01273-3

关键词: 自适应深脑刺激, 帕金森病, 肌张力障碍, 脑振荡, 脑—机接口