在一小群个体中发现的慢性疼痛的大脑特征

研究人员首次记录了由中风或截肢引起的慢性疼痛疾病(幻肢疼痛)患者的大脑内部与疼痛相关的数据。一个长期追求的目标是了解大脑活动如何表示疼痛，以及如何调节这种活动以减轻慢性疼痛的痛苦。当患者在家时，数据是在几个月内收集的，并使用机器学习工具进行分析。这样做，研究人员确定了与慢性疼痛相关的大脑区域以及个体患者慢性疼痛的客观生物标志物。这些发现发表在《自然神经科学》上，代表了开发跟踪和治疗慢性疼痛的新方法的第一步。

“这是一个很好的例子，说明测量源自BRAIN倡议的大脑活动的工具如何应用于缓解持续性严重慢性疼痛的重大公共卫生问题，”国家神经疾病和中风研究所所长Walter Koroshetz博士说。“我们希望从这些初步发现的基础上建立起来，可以带来有效的，非成瘾性的疼痛治疗。

慢性疼痛是全世界导致残疾的最大因素之一。神经性疼痛是由神经系统本身的损伤引起的。它最常见的原因是我们身体的神经受损，但对于本研究中的个体来说，他们的疼痛被认为起源于大脑本身。这种疼痛对目前的治疗反应不佳，并且可能会使患有这种疼痛的人虚弱。

“当你想到它时，疼痛是有机体可以拥有的最基本的体验之一，”加州大学旧金山分校麻醉和神经外科副教授Prasad Shirvalkar博士说，该研究的主要作者。“尽管如此，我们仍然不了解疼痛是如何工作的。通过开发更好的工具来研究和潜在地影响大脑中的疼痛反应，我们希望为患有慢性疼痛疾病的人提供选择。

传统上，研究人员通过患有慢性疼痛的人的自我报告来收集有关慢性疼痛的数据。此类数据的示例包括有关疼痛强度和疼痛情绪影响的问卷调查。然而，这项研究还直接研究了两个被认为发生疼痛反应的区域 - 前扣带皮层(ACC)和眶额叶皮层(OFC)的大脑活动变化，因为参与者报告了他们目前的慢性疼痛水平。

“功能性MRI研究表明，在急性疼痛实验期间，大脑的ACC和OFC区域会亮起。我们有兴趣看看这些区域是否也在大脑如何处理慢性疼痛中发挥作用，“Shirvalkar博士说。“我们最感兴趣的是诸如疼痛如何随时间变化，以及哪些大脑信号可能对应于或预测高水平的慢性疼痛?”

四名参与者，三名患有中风后疼痛，一名患有幻肢疼痛，通过手术植入针对其ACC和OFC的电极。每天几次，每个参与者被要求回答与他们如何评价他们所经历的疼痛有关的问题，包括力量，疼痛类型以及他们的疼痛程度如何使他们在情感上感受到。然后，他们将通过单击远程控制设备来启动大脑记录，该设备提供了当时ACC和OFC中活动的快照。使用机器学习分析，研究小组能够利用OFC中的活动来预测参与者的慢性疼痛状态。

在另一项研究中，研究人员研究了ACC和OFC如何应对急性疼痛，这是由于对参与者身体部位施加热量引起的。在四名患者中的两名患者中，大脑活动可以再次预测疼痛反应，但在这种情况下，ACC似乎是参与最多的区域。这表明大脑处理急性和慢性疼痛的方式不同，尽管需要更多的研究，因为在此比较中仅使用了两名参与者的数据。

这项研究代表了揭示大脑活动模式的第一步，这些模式是我们感知疼痛的基础。识别这种疼痛特征将有助于开发新的疗法，这些疗法可以改变大脑活动，以减轻慢性疼痛引起的痛苦。最直接的好处可能是为正在进行的HEAL和BRAIN研究提供信息，以使用深部脑刺激(DBS)来治疗慢性疼痛。涉及更多参与者的正在进行的和未来的工作将是确定不同的疼痛状况是否具有这些患者所见的OFC活性或具有不同疼痛状况的人之间的特征差异的关键。

更现代的DBS方法，根据大脑的活动生物标志物微调刺激，已被用于成功治疗一些脑部疾病，包括帕金森病和重度抑郁症，但这些成功需要完善的大脑生物标志物。对于慢性疼痛等疾病，生物标志物的鉴定处于早期阶段。

慢性疼痛的有效和非成瘾性治疗是NIH HEAL Initiative努力寻找科学解决方案来阻止阿片类药物公共卫生危机的主要目标。这些发现是确定疼痛特异性生物标志物的关键一步，以实现个体的个性化疼痛管理，从而发展新技术和进步，以更好地了解大脑回路，这是NIH BRAIN计划的主要组成部分。