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Photo by Andrea Piacquadio: https://www.pexels.com/photo/young-man-in-sleepwear-suffering-from-headache-in-morning-3771115/
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美國加州大學舊金山分校(UCSF)研究團隊在大腦發現慢性疼痛的生物標記,並利用這些數據開發新的大腦刺激療法,或許可讓成千上萬飽受慢性疼痛折磨的人,重拾久違的笑容。

這個研究成果,在開發追蹤和治療慢性疼痛新方法上,邁出相當重要的一步,論文於2023年5月22日刊登在《Nature Neuroscience》(自然神經科學)期刊,備受矚目。

根據定義,慢性疼痛是指持續3個月以上的疼痛。統計顯示,2019年有多達五分之一、超過5千萬名美國人有此困擾。慢性疼痛顯然已比糖尿病、高血壓和憂鬱症還常見。

其中,中風和截肢等神經系統損傷引起的慢性疼痛,通常對當前的治療沒有明顯反應,嚴重影響患者的身體和情緒功能以及生活品質。

疼痛是每個人都擁有最重要也最基本的主觀體驗之一,雖然很多證據顯示大腦會發出疼痛感知,但有關疼痛訊號在大腦的處理位置和方式,至今仍知之甚少,也還沒有一種可以客觀衡量疼痛強度的方法。

目前大多數關於慢性疼痛的研究,都使用功能性核磁共振掃描(fMRI) 或腦波圖(EEG)這些間接測量大腦活動的方法。不夠精確。雖然醫師普遍認為慢性疼痛不僅僅是急性疼痛的延伸,但仍不清楚急性疼痛和慢性疼痛背後的大腦迴路是如何串連的。

一般認為,慢性疼痛是種獨立的疾病,即便沒有組織損傷或其他明顯的疼痛源,大腦的正常迴路也會在很長一段時間內,重新連接以傳遞疼痛訊號,因此有必要深入了解這個途徑的來龍去脈。

加州大學舊金山分校麻醉學副教授Prasad Shirvalkar因而率領一個研究團隊,以3名患有中風後疼痛及1名截肢後出現疼痛的患者為對象,先透過手術在他們的大腦中植入電極,以記錄他們的眼框額葉皮質(orbitofrontal cortex)和扣帶迴皮質(cingulate cortex)等區域的神經訊號。

在長達半年的時間裡,這4位受試者每天都向研究團隊回報3次疼痛評分,同時描述疼痛的嚴重程度,以及疼痛當下帶給他們的感受,並立即遙控那枚電極記錄長約30秒的大腦神經活動。

研究人員依據這些資料,建立一套機器學習模型,把每位受試者回報的疼痛強度評分,拿來與他們的大腦活動訊號進行比對和預測。這些大腦訊號由可以分解為不同頻率的腦電波組成,可預測每位受試者報告中具有特定神經活動模式的疼痛程度,也可把那名受試者的疼痛體驗,定義為獨特的神經特徵。

他們發現,眼框額葉皮質中的低頻,和每位受試者的主觀疼痛強度有關,進而提供了一種客觀的慢性疼痛測量方法,只要測量到大腦低頻訊號活動的變化越大,患者就越有可能經歷劇烈的疼痛。

為了比較慢性疼痛和急性疼痛之間的關係,研究團隊另外檢查大腦如何因應施加熱量所引起的短期劇烈疼痛。他們從2名受試者的數據中,發現扣帶迴皮質參與更多的是處理急性疼痛,而不是慢性疼痛,證明慢性疼痛和急性疼痛是由不同的大腦訊息區域來處理。

美國國家衛生研究院(NIH)為了推動創新神經技術(BRAIN)計劃,以及協助長期消除成癮的大腦研究,資助這項研究計劃。美國國家神經疾病研究所所長Walter Koroshetz直言,此一研究是解決持續、嚴重慢性疼痛此一公共衛生問題的重大進展,值得期待。

Prasad Shirvalkar也表示這是第一次在現實世界中,測量到和慢性疼痛有關的大腦神經活動,是個重要的里程碑。

儘管如此,Prasad Shirvalkar強調這只是個開始,因為疼痛訊號有可能分佈在更廣泛的大腦網路中,有必要進一步探索哪些區域可能含有更重要的疼痛訊號,並開發出新的診斷和治療方法,才能協助更多患者擺脫慢性疼痛的折磨。

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