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心理所發表綜述文章回顧展望慢性疼痛的磁共振成像研究進展

  

  慢性疼痛是一類影響範圍極廣且病理機制非常複雜的疾病,它不僅種類繁多、發病原因複雜、伴隨症狀多樣,並且還受到各種遺傳、心理、生理、社會因素的影響。目前人類對慢性疼痛神經病理機制的認識還十分有限,進而影響到了有效鎮痛方法的開發。近年來,轉化神經成像技術通過結合磁共振和機器學習技術,能夠爲慢性疼痛的神經病理性機制提供一個更加完整的描述,並爲臨床診斷提供指導依據。

  中國科學院心理健康重点实验室涂毅恒研究组和胡理研究组合作在《SCIENCE CHINA Life Sciences》上发表题为《Magnetic resonance imaging for chronic pain: diagnosis, manipulation, and biomarkers》的综述文章,对磁共振成像技术在慢性疼痛领域取得的重要成果进行了回顾和展望。

 

图1. 杂志封面介绍运用多模态磁共振成像和人工智能技术研究慢性疼痛

 

  文章分爲三大部分。第一部分首先依據國際疼痛研究學會對于慢性疼痛的分類,詳細介紹了磁共振成像技術研究局部和廣泛的慢性原發性疼痛、慢性原發性頭痛和慢性口面痛、慢性肌肉骨骼痛和慢性神經病理性疼痛的進展和成果,發現磁共振成像技術既能夠揭示不同種類慢性疼痛特異的異常腦機制,也能夠探明慢性疼痛(如偏頭痛)在不同條件和不同發病階段的異常腦機制。此外,通過使用元分析定位慢性疼痛相關的腦功能和腦結構異常,該研究發現慢性疼痛患者出現的功能異常主要位于島葉(INS)、中央後回(PoCG)、丘腦(THA)、扣帶回中部皮質(MCC)、杏仁核(AMY)、海馬(HIP)和扣帶回後部皮質(PCC);而結構異常主要位于內側前額葉(mPFC)、海馬(HIP)、中央後回(PoCG)和額下回(IFG)(圖2)。

 

图2. 元分析(Meta-Analysis)结果

 

  文章的第二部分介紹了磁共振成像技術如何將腦功能和結構的變化,與慢性疼痛的治療效果(包括藥物、神經調控和針灸治療)聯系起來:既揭示多種有效治療手段的相關腦機制,也促進了新治療方法的開發(如視頻引導的針刺治療)。此外,磁共振成像數據可以爲新型神經調控技術提供更加精准甚至是個性化的調控靶點,有助于實現慢性疼痛的精准幹預。

  文章的第三部分介紹了運用機器學習技術探索大規模、多維度的臨床數據和磁共振成像數據從而識別慢性疼痛生物學指標(包括診斷指標、預後指標和預測指標)的進展。文章以識別診斷生物學指標爲例,介紹了開展相關研究的流程,並強調了評估診斷生物學指標的重要標准,包括敏感性(即診斷病人的准確率)、特異性(即特異于某一類慢性疼痛)以及泛化性(即在不同病人群體中泛化能力)。最後,文章總結了機器學習與腦成像的結合用于識別慢性疼痛生物標記物的潛力和應用價值,未來研究仍需在個體變異性、生物標記物的特異性和臨床轉化上做出努力。

 

图3. 使用机器学习开发慢性疼痛诊断生物标记物的流程图

 

  该研究受国家自然科学基金委项目(32071061, 31822025, 31671141, 31800926)和中國科學院心理研究所科学基金会(E0CX521003)的资助。

  研究成果在線發表于:《中國科學:生命科學》(SCIENCE CHINA Life Sciences

 

  論文信息:

  Tu, Y., Cao, J., Bi, Y., & Hu, L. (2020). Magnetic resonance imaging for chronic pain: diagnosis, manipulation, and biomarkers. Sci China Life Sci. doi:10.1007/s11427-020-1822-4

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