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新型皮質(zhì)生物標(biāo)志物(PAF和CME)在預(yù)測(cè)個(gè)體疼痛敏感性方面的研究

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導(dǎo)讀

慢性疼痛的診斷和治療一直是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的難題,生物標(biāo)志物的發(fā)現(xiàn)有望改善這一現(xiàn)狀。本研究旨在通過分析驗(yàn)證感覺運(yùn)動(dòng)皮層生物標(biāo)志物 [感覺運(yùn)動(dòng)皮層峰值α頻率(PAF)和皮層運(yùn)動(dòng)興奮性(CME)] 以預(yù)測(cè)疼痛的敏感性。分析驗(yàn)證這一生物標(biāo)志物在診斷、預(yù)防和治療慢性疼痛中的潛在應(yīng)用價(jià)值。

研究設(shè)計(jì)

方案

通過向右側(cè)咬肌注射神經(jīng)生長(zhǎng)因子(NGF)誘導(dǎo)持續(xù)4周的顳下頜疼痛。

評(píng)估時(shí)間點(diǎn)

在第0天、第2天和第5天進(jìn)行PAF和CME的評(píng)估,疼痛評(píng)估從第1天至第30天,每天兩次。

研究方法

A:實(shí)驗(yàn)過程中,于各階段測(cè)量 PAF 和 CME。完成兩次實(shí)驗(yàn)后,對(duì)右側(cè)咬肌注射 NGF。

B:關(guān)于如何依據(jù)腦電圖計(jì)算 PAF,以及通過經(jīng)顱磁刺激計(jì)算 CME,詳情可查看原文 “Methods” 部分。實(shí)驗(yàn)第 1 - 30 天,每天上午 10 點(diǎn)和晚上 7 點(diǎn)向受試者收集下頜疼痛評(píng)分,該評(píng)分由咀嚼和打哈欠時(shí)的疼痛評(píng)分相加得出。

C:若需了解嵌套對(duì)照測(cè)試方案、高斯混合模型(GMM)和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的詳細(xì)內(nèi)容,可查閱原文 “Methods” 部分。

生物標(biāo)志物評(píng)估

PAF

通過5分鐘閉眼記錄靜息態(tài)腦電圖(EEG)。

CME

通過經(jīng)顱磁刺激(TMS)刺激,記錄從左側(cè)初級(jí)運(yùn)動(dòng)皮層到右側(cè)咬肌的運(yùn)動(dòng)誘發(fā)電位(MEP)。

量表評(píng)估

使用高斯混合模型(GMM)將參與者分為高疼痛敏感組和低疼痛敏感組。如果第 5 天相對(duì)于第 0 天,CME 的測(cè)量指標(biāo)呈現(xiàn)增加趨勢(shì),就將其歸類為“促進(jìn)型”,反之則為“抑制型。使用了5種機(jī)器學(xué)習(xí)模型:邏輯回歸、隨機(jī)森林、梯度提升、支持向量機(jī)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因變量為疼痛敏感性標(biāo)簽(高/低),自變量包括感覺運(yùn)動(dòng)峰值 α 頻率(PAF)和皮質(zhì)運(yùn)動(dòng)興奮性變化(ΔCME)。選擇表現(xiàn)最佳的鎖定邏輯回歸模型進(jìn)行評(píng)估。

研究結(jié)果

生物標(biāo)志物的優(yōu)秀重測(cè)信度

PAF 和 ΔCME 在不同測(cè)量時(shí)段(第 0、2、5 天)表現(xiàn)出良好至優(yōu)秀的重測(cè)信度。

生物標(biāo)準(zhǔn)物在訓(xùn)練集上的優(yōu)異表現(xiàn)

邏輯回歸模型表現(xiàn)突出,AUC 為 1.00,表明能完美區(qū)分高、低疼痛敏感個(gè)體(圖2B)。

A:訓(xùn)練集80名與測(cè)試集38名受試者通過增長(zhǎng)混合模型(GMM)被分類為高/低疼痛敏感組。

B:不同機(jī)器學(xué)習(xí)模型在內(nèi)部訓(xùn)練集與驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)。

C:鎖定的邏輯回歸(LR)模型在測(cè)試集上的應(yīng)用表現(xiàn)。

D:測(cè)試集中高/低疼痛敏感預(yù)測(cè)個(gè)體的感覺運(yùn)動(dòng)區(qū)PAF與CME特征振幅。誤差線與陰影區(qū)域表示95%置信區(qū)間;AUC:曲線下面積。

PAF和CME的聯(lián)合優(yōu)勢(shì)

PAF 和 CME 聯(lián)合特征的預(yù)測(cè)性能優(yōu)于單一特征,PAF - only 模型 AUC 為 0.83,CME - only 模型 AUC 為 0.75(圖3)。

協(xié)變量納入后的性能表現(xiàn)

在訓(xùn)練驗(yàn)證集和測(cè)試集中,納入性別和疼痛災(zāi)難化量表(PCS)評(píng)分等協(xié)變量,模型性能(訓(xùn)練驗(yàn)證集 AUC = 1.00 ;測(cè)試集 AUC = 0.81)并不優(yōu)于僅包含生物標(biāo)志物的模型(訓(xùn)練驗(yàn)證集 AUC = 1.00 ;測(cè)試集 AUC = 0.88)。表明僅PAF、CME的模型更穩(wěn)?。▓D4)。

圖4 在納入?yún)f(xié)變量時(shí),PAF與CME生物標(biāo)志物在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的性能表現(xiàn)

A:高/低疼痛敏感組受試者的生物標(biāo)志物與協(xié)變量特征總結(jié)(較低的比值比表示高疼痛敏感個(gè)體屬于促進(jìn)型類別或女性群體的概率更低)。

B:納入生物標(biāo)志物及協(xié)變量的邏輯回歸模型在測(cè)試集上的性能表現(xiàn)(疼痛評(píng)分為咀嚼與打哈欠時(shí)的疼痛評(píng)分總和;陰影區(qū)域表示95%置信區(qū)間。AUC:曲線下面積;PCS:疼痛災(zāi)難化量表)。

不同方法下的結(jié)果表現(xiàn)

采用不同 PAF 和 CME 計(jì)算方法(如手動(dòng)或自動(dòng)選擇成分、不同頻率窗口、CME 體積或面積)、不同疼痛標(biāo)簽確定方式(全 30 天數(shù)據(jù))和處理缺失數(shù)據(jù)方式重新分析,結(jié)果穩(wěn)健,邏輯回歸模型 AUC 在 0.73 - 0.89 之間(圖5)。

圖5 不同PAF/CME計(jì)算方法下聯(lián)合峰值α頻率(PAF)與皮質(zhì)運(yùn)動(dòng)興奮性(CME)生物標(biāo)志物在訓(xùn)練集和測(cè)試集上的表現(xiàn)

A:不同 PAF/CME 計(jì)算方法下各機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練驗(yàn)證集上的性能表現(xiàn)。

B:不同 PAF/CME 計(jì)算方法下,鎖定的邏輯回歸(LR)模型應(yīng)用于測(cè)試集時(shí)的性能表現(xiàn)。AUC 表示曲線下面積;ROI 指感興趣區(qū)域。

研究結(jié)論

研究表明,PAF和CME的組合能夠準(zhǔn)確區(qū)分高疼痛敏感和低疼痛敏感個(gè)體,且PAF/CME測(cè)量結(jié)果具有良好的可靠性。有助于做為疼痛生物標(biāo)志物的廣泛應(yīng)用。這一生物標(biāo)志物在臨床方面具有巨大潛力,尤其是在預(yù)測(cè)急性疼痛向慢性疼痛轉(zhuǎn)變方面。

臨床意義

該研究提出的皮質(zhì)生物標(biāo)志物特征(PAF 和 CME)對(duì)疼痛敏感性的預(yù)測(cè)能力具有重要意義,為臨床慢性疼痛的精準(zhǔn)診療提供了新思路:

01

可客觀評(píng)估疼痛風(fēng)險(xiǎn),預(yù)測(cè)急性疼痛到慢性的轉(zhuǎn)化,輔助診斷慢性疼痛,提高診斷的準(zhǔn)確性,減少主觀報(bào)告的偏差。

02

優(yōu)化疼痛管理策略,通過生物標(biāo)志物分類,可針對(duì)不同患者進(jìn)行針對(duì)治療,優(yōu)化醫(yī)療資源。可通過觀察PAF和CME的動(dòng)態(tài)變化客觀反應(yīng)治療對(duì)皮質(zhì)功能的影響。

03

生物標(biāo)志物的臨床應(yīng)用潛力,從短期來看可加速新型鎮(zhèn)痛藥物或療法的開發(fā)與驗(yàn)證。從長(zhǎng)期來看未來或可將 PAF/CME 檢測(cè)納入常規(guī)臨床評(píng)估,尤其適用于術(shù)前評(píng)估、慢性疼痛篩查及治療效果監(jiān)測(cè)。

04

從多個(gè)角度反應(yīng)了科室之間的協(xié)作的重要性, 促進(jìn)的多維度研究對(duì)疼痛機(jī)制的理解。

總之,該研究通過嚴(yán)格的隊(duì)列設(shè)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)驗(yàn)證,為疼痛敏感性的皮質(zhì)生物標(biāo)志物提供了實(shí)證支持,其臨床轉(zhuǎn)化將推動(dòng)疼痛診療從 “經(jīng)驗(yàn)性” 向 “精準(zhǔn)化” 轉(zhuǎn)變,也反應(yīng)了設(shè)備之間的聯(lián)用對(duì)比可促進(jìn)科學(xué)研究和臨床治療的進(jìn)展與療效。

參考文獻(xiàn):

Chowdhury NS, Bi C, Furman AJ, et al. Predicting Individual Pain Sensitivity Using a Novel Cortical Biomarker Signature. JAMA Neurol. 2025;82(3):237-246. doi:10.1001/jamaneurol.2024.4857

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