科研人员探索研究“植物人”语言能力和意识水平恢复( 二 )

从神经机制上来说，意识并不是一个静止的脑功能，而是一个动态变化、自我保持和全脑协同工作的实时演化过程。基于意识的全局工作空间理论中意识与高级皮层脑区的关系，团队进一步假设：高意识水平的脑活动会长时间停留在较为高级的前额叶-顶叶皮层信息环路中，而低意识水平的脑活动则更常分布于感觉等低级信息处理脑区——即大脑处理的语言序列句法结构越复杂，涉及到的高级脑区活动越多。研究人员记录了3组被试在接受3种包含不同层级结构的语言序列时的脑电微状态，并与静息状态进行了对比。脑电微状态基于全脑EEG电极活动变异最大时的脑电地形图聚类得到，包含了持续时间、出现次数等多种指标，可以反映大脑整体活动状态的时间和空间特征（图2b）。
结果发现，基于群体脑电活动鉴定出的4种脑电微状态的多项指标均体现出了组间及任务间的差异。被试组间比较显示，在处理多层级语言序列时，健康被试更多地表现出了与高级认知活动信息环路相关的脑电微状态，而患者上与感觉信息处理相关的脑电微状态的出现概率更高。对比两组患者时发现，相较于无反应觉醒综合征组，最小意识状态组上感觉相关微状态的持续时间更短，而高级认知相关微状态的单位时间内出现次数更多。任务间比较显示，患者组间的脑活动微状态差异在高级语言任务条件下更为显著（图3）。两种机器学习方法的结果均显示，将语言层级相关的神经电活动和脑电微状态相结合（图2c），可以准确地判断患者的意识水平，且句子条件下的分辨效果最佳。

本文插图
【科研人员探索研究“植物人”语言能力和意识水平恢复】
图3 三种脑电微状态参数的最小意识状态与无反应觉醒综合征组间差异随任务中语言层级的提升而加大
更重要的是，综合利用上述语言范式下的脑电指标建立的机器学习模型，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% 。为充分检测语言-脑电模型对单个患者的分类和预测结果的可靠性，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。与之相对的是，基于临床行为评分的模型完全不具备对新数据集的泛化能力。这一系列对预测效果泛化能力的验证极为重要，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。研究团队将在今后的研究中进一步优化测试方案，结合多模态测试和记录手段，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。
该研究由中科院脑智卓越中心（神经所）王立平研究员与复旦大学附属华山医院吴雪海教授共同指导，由脑智卓越中心桂鹏博士、蒋雨薇博士、温云卿博士、姜建博士，复旦大学附属华山医院臧迪、齐增鑫博士、谈家兴、谷川弘美，首都医科大学附属天坛医院徐珑博士合作完成，受到了脑智卓越中心学术主任蒲慕明院士、首都医科大学附属北京天坛医院赵继宗院士、法国国家健康与医学研究院Stanislas Dehaene院士、复旦大学附属华山医院副院长毛颖教授、浙江大学丁鼐研究员的大力支持，并得到脑智卓越中心灵长类生理检测平台的协助。研究获得了来自中国科学院、国家自然科学基金委员会和上海市的项目资助。
来源：中国科学院神经科学研究所/脑科学与智能技术卓越创新中心
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