解码大脑新成果体内直检慢性疼痛首次实现

文章概述：《自然神经科学》近期发表一项重要研究，揭示了通过监测大脑活动信号预测疼痛程度的可能性。这项针对慢性疼痛患者的研究，标志着疼痛管理的新里程碑，有助于为卒中后疼痛或幻肢痛等慢性疼痛患者开发新的治疗方法。

深入解读：长期以来，慢性疼痛成为公共卫生领域的一大难题。现有的治疗方法往往不足以满足患者的需求，而常用的类药物还存在患者自行用药过量的风险。评估患者的疼痛程度主要依赖于他们的自我报告，但由于疼痛感受的主观性和个体差异，这种评估方式并不完美。寻找能够客观反映疼痛的生物标志物成为了迫在眉睫的需求。

在这项研究中，美国加州大学旧金山分校的研究团队取得了突破性进展。他们在四位慢性疼痛患者的大脑中植入了记录电极，监测他们的脑活动。这些患者在这段时间内自我报告疼痛水平，而研究团队则利用机器学习技术，通过分析高灵敏度的脑活动信号成功预测了疼痛的严重程度。

研究还发现，他们不仅能够预测慢性疼痛的程度，还能区分慢性疼痛与急性、由实验施加的疼痛。这一发现为未来研发能够即时检测大脑疼痛并干预的系统奠定了基础。其中，慢性疼痛与眶额皮层的相关性更强，而急性疼痛则与前扣带回皮质有更强的关联。这一发现为理解疼痛的神经机制提供了新的视角。

科普常识：尽管有句老话叫做“疼痛不是病”，但这其实是一个认识上的误区。慢性疼痛实际上是一种常见的慢性疾病，它在我国甚至位列继心脑血管疾病、肿瘤之后的第三大健康问题。目前临床上对疼痛的评价主要还是依靠患者的症状和自诉，缺乏可测量的实验室指标。这使得疼痛的精确管理和治疗变得困难。寻找疼痛的生物学标志物成为了研究热点。此次研究中，科研人员通过监测大脑活动的电信号成功解码了患者的疼痛水平，这无疑为更科学、更及时的疼痛管理提供了可能。这一突破性的研究不仅为慢性疼痛患者带来了希望，也为未来的疼痛管理研究开辟了新的方向。