東方網5月26日消息：每年我國有近10萬患者因顱腦外傷、腦卒中、缺血缺氧性腦病等病陷入昏迷，繼而進入長期的意識障礙狀态，即傳統意義上的“植物人”狀态，長期治療給家庭和社會都帶來了巨大的壓力。

5月25日，中國科學院腦科學與智能技術卓越創新中心（神經科學研究所）、中國科學院靈長類神經生物學重點實驗室王立平研究組與複旦大學附屬華山醫院神經外科毛穎/吳雪海團隊在《自然-神經科學》期刊在線發表了題為《探索意識障礙患者層級語言加工》的合作研究論文。

研究團隊針對意識障礙患者開展了語言加工相關神經表征的探索性研究，并将相關神經表征與機器學習方法相結合，成功實現了對患者意識狀态的診斷和康複預測，為意識障礙患者的臨床診療提供了新的參考。

意識障礙患者中，以無反應覺醒綜合征（unresponsive wakefulness syndrome，UWS）和最小意識狀态（minimally conscious state，MCS）兩類最為常見；

相較于無反應覺醒綜合征患者，最小意識狀态患者的殘存意識水平更高，康複可能性也更高。

本研究合作者丁鼐研究員在以往的工作中發現，當健康人聆聽按一定頻率呈現的漢語語音序列時，大腦會以對應節律的神經振蕩并行表征序列中不同層級的語言結構（字、詞及句子/短語；圖2a）。

如，當以4字/秒的速度連續播放如“小馬過河”的4字句子，大腦會追蹤其中的字（“小”、“馬”、“過”、“河”；出現頻率為4 Hz）、詞（“小馬”、“過河”；出現頻率為2 Hz）和句（“小馬過河”；出現頻率為1 Hz）結構，并在腦磁或腦電等神經信号上得以體現。相應的，如果呈現的是“高學山跑”這樣不存在詞和句結構的4字語音序列，則隻能觀察到與字結構出現頻率對應的神經信号。

研究流程

在此基礎上，團隊假設，意識障礙患者的殘存意識水平與語言序列中層級結構的加工深度可能存在關聯，尤其會在高層級語言結構的神經表征上得到體現。

研究人員首先設計了3種包含不同層級的語言序列（僅包含字層級的單字序列，包含字及詞結構的詞組序列，包含字、詞、句層級的句子序列），記錄了無反應覺醒綜合征和最小意識狀态患者在接受到語音刺激時的床旁腦電活動，并與健康人進行了對比。

群體對比的結果顯示，患者組和健康被試組均表現出了對字層級結構的顯著神經響應，但僅健康被試組的腦電活動顯著體現出對詞和句子結構的追蹤。值得注意的是，在個體分析中，研究人員發現15名患者表現出對詞和句子結構追蹤的神經活動，其中6名患者在腦電記錄的100天後表現出明顯的意識水平康複。機器學習進一步顯示，利用詞組序列和句子序列條件下的神經活動對兩類患者的區分更為有效。

團隊進一步假設：高意識水平的腦活動會長時間停留在較為高級的前額葉-頂葉皮層信息環路中，而低意識水平的腦活動則更常分布于感覺等低級信息處理腦區——即大腦處理的語言序列句法結構越複雜，涉及到的高級腦區活動越多。

在此基礎上，研究人員設計了3種包含不同層級的語言序列（僅包含字層級的單字序列，包含字及詞結構的詞組序列，包含字、詞、句層級的句子序列），記錄了無反應覺醒綜合征和最小意識狀态患者在接受語音刺激時的床旁腦電活動，并與健康人進行了對比。結果顯示，患者組和健康被試組均表現出了對字層級結構的顯著神經響應，但僅健康被試組的腦電活動顯著體現出對詞和句子結構的追蹤。相較于無反應覺醒綜合征組，最小意識狀态組更能處理詞語和句子，且句子條件下區分兩組病人的效果最佳。

雖然現階段科研人員尚未徹底理解語言層級結構在大腦中的神經基礎和計算機制，但現有的基礎研究結果已經可以為臨床轉化提供借鑒。

更重要的是，綜合利用上述語言範式下的腦電指标建立的機器學習模型，不僅在診斷上顯著優于基于行為學量表的臨床評估，而且可以更準确地預測患者個體在腦電記錄100天後的康複，正确率達到80%。

研究團隊将在今後的研究中進一步優化測試方案，結合多模态測試和記錄手段，進一步提高研究結果的臨床效果、适應面和自動化程度，最終為研究意識障礙的神經機制、意識活動的神經表征，以及在意識障礙患者上開展相關科學研究提供實驗依據和理論基礎。

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