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　　研究者結(jié)合多層級語言序列范式和頭皮高密度腦電記錄，幫助臨床醫(yī)生對意識障礙患者的意識水平進行診斷和預后判斷。中科院腦科學與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心 供圖

　　中國科研人員的一項最新研究把語言加工能力作為指標，結(jié)合相關神經(jīng)表征與機器學習方法，來判斷“植物人”殘存的意識水平，為患者的臨床診療提供新參考。

　　這項研究由中國科學院腦科學與智能技術(shù)卓越創(chuàng)新中心的王立平研究組與復旦大學附屬華山醫(yī)院的毛穎/吳雪海團隊合作完成，相關研究論文以《探索意識障礙患者層級語言加工》為題，于北京時間5月25日深夜在國際學術(shù)期刊《自然-神經(jīng)科學》上在線發(fā)表。

　　科研人員介紹，每年中國有近10萬患者因顱腦外傷、腦卒中、缺血缺氧性腦病等疾病陷入昏迷，繼而進入長期的意識障礙狀態(tài)，即傳統(tǒng)意義上的“植物人”狀態(tài)。意識障礙患者中，以無反應覺醒綜合征和最小意識狀態(tài)兩類最為常見；相較于無反應覺醒綜合征患者，最小意識狀態(tài)患者的殘存意識水平更高，康復可能性也更高。然而，現(xiàn)階段對患者的狀態(tài)鑒定主要依賴于有經(jīng)驗醫(yī)生的觀察和量表評分，具有一定的主觀性，誤診率頗高。

　　該項研究利用了簡便易行、適用面廣的床旁腦電記錄手段，采集了無反應覺醒綜合征和最小意識狀態(tài)患者在接受到多層級語音刺激時的神經(jīng)活動，并與健康人進行了對比。其結(jié)果顯示，當聽到含有字、詞、句結(jié)構(gòu)等語音序列時，患者組和健康被試組均表現(xiàn)出了對字層級結(jié)構(gòu)的顯著神經(jīng)響應，但僅健康被試組的腦電活動顯著體現(xiàn)出對詞和句子結(jié)構(gòu)的追蹤。在個體分析中，研究人員發(fā)現(xiàn)15名患者表現(xiàn)出對詞和句子結(jié)構(gòu)追蹤的神經(jīng)活動，其中6名患者在腦電記錄的100天后表現(xiàn)出明顯的意識水平康復。在處理多層級語言序列時，健康被試組更多地表現(xiàn)出了與高級認知加工相關的腦電微狀態(tài)，而患者組與感覺信息處理相關的腦電微狀態(tài)的出現(xiàn)概率更高。

　　研究人員表示，綜合利用上述語言范式下的“追蹤”反應和腦電微狀態(tài)等神經(jīng)活動指標建立的機器學習模型，可以更準確地預測患者個體在腦電記錄100天后的康復情況。研究組進一步引入新一批患者數(shù)據(jù)對該模型進行預測功能的泛化驗證，成功復現(xiàn)了準確的分類和預測效果。

　　研究團隊表示，將在今后的研究中進一步提高研究結(jié)果的臨床效果、適應面和自動化程度。