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首都医科大学附属北京天坛医院杨艺教授团队近期在《Military Medical Research》期刊（中科院二区，影响因子 16.7）发表综述论文，标题为 “Revolutionizing treatment for disorders of consciousness:a multidisciplinary review of advancements in deep brain stimulation”。

论文共同第一作者包括天坛医院杨艺主任医师、在读博士生曹天庆，以及英国牛津大学 MRC 神经科学中心的 He Shenghong。共同通讯作者则由天坛医院杨艺主任医师、天津大学电气自动化与信息工程学院刘晨教授，以及复旦大学类脑智能科学与技术研究院副院长、神经与智能工程中心主任王守岩教授共同担任。

这篇综述聚焦深部脑刺激（DBS）在意识障碍（DOC）治疗中的应用，系统梳理了该技术的发展历程、核心技术、作用机制与临床评估方法，并对其在 DOC 治疗领域的应用前景展开深入探讨。

意识障碍多由严重脑损伤引发，常见诱因包括创伤、中风或缺氧，最终导致患者意识丧失。其主要分为无反应觉醒综合症（VS/UWS）和微意识状态（MCS）两类。

目前我国意识障碍患者总人数约达一百万，每年新增病例在 5 万至 10 万之间，给社会及患者家庭带来了沉重负担。即便当前已有多种治疗方案，但其有效干预效果仍较为有限。

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图1.DBS 治疗 DOC 的最新进展。a CM -Pf 是 DOC 患者常见的 DBS 靶点。虽然 DOC 的机制仍不完全清楚，但研究重点已从孤立的大脑区域转向涵盖宏观和微观层面的综合神经网络视角。已提出的 DOC 模型包括：中间回路模型 ( b )，该模型描述了一种基于前脑中间回路下调的统一机制；皮质-皮质下回路研究 ( c )，从丘脑延伸到皮质或纹状体，以及来自丘脑核的神经递质，为 DOC 病理生理学提供了新的见解；脑网络研究 ( d ) 表明默认模式网络（核心网络）和执行控制网络（高阶网络）内的功能激活对于维持意识至关重要。e在临床环境中，GCS、FOUR、CRS-R、CNC、RDS、SMART 和 SECOND 等诊断量表用于对 DOC 患者的意识水平进行分层。值得注意的是，CRS-R 可以区分 MCS 患者和非 MCS 患者。DOC 诊断的多模式方法包括：神经电生理学（f）和神经影像技术（g），为了解皮质和丘脑损伤以及残余意识提供关键见解。在这里，由于纹状体 MSNs 的输入减少，丘脑皮质和丘脑纹状体流出减少，导致无法达到放电阈值。这导致从纹状体到苍白球内侧的主动抑制丧失，而苍白球内侧通常对其目标施加抑制控制。技术进步促进了 DOC 的治疗。h丘脑核分割揭示了个体层面丘脑亚核的分布，这对于理解丘脑完整性和指导个性化 DBS 干预至关重要。i尖峰检测技术可识别单个神经元活动，提取动作电位和放电率以区分丘脑核，协助定位 CT-DBS，并评估不同意识水平的 CT 活动。j LFP反映低频神经放电，其独特的节律模式指示神经元活动或疾病相关功能。此外，在一些探索性研究中，通过植入目标实时监测 LFP 的特征性变化。基于这些 LFP 特征，正在设计高效节能的自适应闭环神经调节。k多层次建模将微观神经元、介观神经簇和回路整合到宏观大脑状态中，可以虚拟重建 DOC 患者网络，为其复杂的神经结构提供宝贵的见解。 CT 中央丘脑、DBS 深部脑刺激、DOC 意识障碍、UWS 无反应觉醒综合征、MCS 微意识状态、MCS 从微意识状态中醒来、DTI 扩散张量成像、fMRI 功能性磁共振成像、EEG 脑电图、ERP 事件相关电位、TMS 经颅磁刺激、GABA γ-氨基丁酸、VS 植物状态、CM-Pf 中央正中-旁束复合体、LFP 局部场电位、GCS 格拉斯哥昏迷量表、FOUR 无反应完整概述、CRS-R 昏迷恢复量表（修订版）、CNC 昏迷/近昏迷、SMART 感觉模态评估技术、RDS Rappaport 残疾评定量表、SECONDS 简化意识障碍评估、IPG 植入式脉冲发生器

深部脑刺激（DBS）作为一种通过植入电极直接作用于大脑特定区域的治疗技术，已在帕金森病、肌张力障碍等神经疾病的治疗中获得成功应用。

该技术在意识障碍（DOC）治疗领域的研究可追溯至 20 世纪 60-70 年代，随着人类对脑功能认知的持续深化，其应用场景逐步拓展。早期相关研究证实，DBS 能够有效改善意识障碍患者的觉醒状态与行为表现。

近年来，针对中央丘脑（CT）的 DBS 治疗展现出显著临床成效，对微意识状态（MCS）患者的改善尤为突出。综述中还梳理了 “中间回路模型” 假说，该假说指出中央丘脑在意识回路中扮演关键角色。通过 DBS 刺激中央丘脑中的神经核团（如中央中核 – 束旁核复合体 CM-Pf），可作用于丘脑 – 皮层及丘脑 – 纹状体通路，进而调节异常的脑代谢活动。

凭借精准的靶向刺激特性，DBS 能够聚焦特定脑区与神经网络，显著增强网络活性，助力意识障碍患者加快功能恢复进程。

按时间顺序描述了 DBS 治疗 DOC 的开发过程中各种研究及其刺激目标（包括 CT 和 CM-Pf）的参与情况。自 20 世纪 60 年代以来，人们一直在研究 DBS 对 DOC 患者的潜在治疗效果。Mclardy 等人 [ 13 ] 和 Hassler 等人 [ 14 ] 的早期观察表明，唤醒和行为有所改善。随着理解的加深，针对中央正中-旁束 (CM-Pf) 复合体的 DBS 增强了环境反应和运动功能。20 世纪 80 年代和 90 年代的日本研究进一步证实了其疗效，报告了临床改善和 EEG 变化 [ 17，18，21，22 ]。Schiff 等人 [ 9 ] 证明了 CT-DBS 在提高创伤后 MCS 患者意识方面的有效性。最近的研究，包括 Magrassi 等人的研究[ 25 ] 和 Chudy 等人 [ 26 ] 的研究显示，接受慢性刺激的患者取得了积极成果，其特点是脑电图功率谱增强和 CRS-R 评分提高。Yang 等人 [ 32 ] 发现，100 Hz 的双侧单极刺激可显著提高意识改善率，尤其是在 MCS 患者中，这进一步证明了 DBS 在 DOC 治疗中的潜力。中央丘脑 CT、中央正中-旁束复合体 CM-Pf、DBS 深部脑刺激、DOC 意识障碍、CRS-R 昏迷恢复量表修订版

目前，全球范围内缺乏针对 DOC 患者 DBS 治疗的临床策略，这源于已发表的随机对照试验的匮乏，这导致临床界对此犹豫不决。尽管先前关于 DBS 治疗 DOC 的临床研究已显示出良好的疗效，但大规模随机试验和标准化方案的缺乏仍然是一个重大障碍。推广 DBS 作为 DOC 患者的治疗选择，需要进一步研究，深入了解 DOC 的病理生理学，并进行严格的伦理考量。

在意识障碍（DOC）治疗领域，对患者意识水平的精准评估是制定有效干预方案的核心前提。目前临床中常用多种行为评估量表实现这一目标，例如昏迷恢复量表、格拉斯哥昏迷量表等，这些工具不仅能帮助医护人员筛选出可能对治疗产生响应的患者，还可动态监测治疗过程中的效果变化。除行为量表外，脑电图（EEG）与功能性磁共振成像（fMRI）等技术也为意识障碍研究提供了关键支撑：EEG 凭借高时间分辨率的优势，能够实时捕捉 DOC 患者神经活动的电生理特征；fMRI 则可通过检测脑区代谢活动，助力识别意识恢复的潜在迹象。

在治疗技术的精准性层面，CT 影像中靶向核团的准确定位直接决定神经刺激的疗效。从传统组织学图谱出发，靶向核团定位方法已逐步发展，先后出现基于 MRI 的多模态分割技术，以及结合功能连接与扩散 MRI 的先进分割方案。其中，扩散 MRI 技术因能清晰呈现丘脑核团间的对比度，同时精准识别其解剖连接与微观结构，成为当前定位研究的重要方向。此外，局部场电位（LFP）分析在探究 DOC 患者大脑活动机制中发挥着独特作用，通过对 LFP 节律特征与连通性特征的深入解析，为揭示意识障碍的病理机制提供了重要依据。而意识障碍专用模型的构建，更是为深入理解疾病发病机制、分析患者觉醒状态及振荡动力学特征提供了关键计算工具 —— 以目标为导向的状态建模，成功在大脑固有属性与外在行为表现之间搭建起桥梁，通过解析各层级神经系统的动态规律，为意识障碍促醒治疗中神经调控技术的发展提供了核心技术支撑。

尽管深部脑刺激（DBS）技术虽为 DOC 治疗带来了新希望，但当前意识障碍神经调控治疗仍面临显著瓶颈，这并非源于技术本身的局限，而是在进一步提升疗效的过程中遭遇了现实挑战。首要挑战在于患者的个体化差异：不同 DOC 患者的脑损伤程度、致病原因及意识状态存在显著不同，这种复杂性导致治疗方案难以形成统一标准，同时也使疗效的预测与评估面临不确定性。另一关键挑战则是闭环系统与神经调控过程的协同难题 —— 目前多数调控方案采用开环刺激模式，即预先在刺激设备中设定固定参数，治疗过程中无法实时获取患者大脑活动反馈并灵活调整参数，这在一定程度上限制了患者病情向更好方向发展的可能性。因此，研发针对 DOC 患者的自适应神经调控技术，根据个体大脑活动动态调整治疗策略，已成为提升治疗效果的关键方向。

展望未来，多项新技术的融入正为神经调控领域注入新活力，推动 DOC 治疗迈向新高度。首先，神经调控与神经修复、神经再生技术的融合，有望催生意识促醒新理论。考虑到 DOC 患者常存在严重脑损伤，单纯依靠神经调控难以充分激发大脑功能恢复潜力，而结合神经修复与再生技术，可助力受损脑区实现自我修复与功能重塑，为重度神经损伤患者提供更多治疗选择，切实提升大脑功能恢复水平。其次，人工智能（AI）技术的深度应用将为神经调控治疗带来突破性进展：随着 AI 技术的不断成熟，其在神经信号解码、治疗参数优化、个体化评估及方案制定等方面的优势将逐步凸显。借助 AI 技术与大数据的结合，医护人员可根据患者具体病情制定更精准的治疗方案，同时通过深度学习、神经网络等模型对治疗预后进行分析反馈，进一步提高 DOC 患者恢复过程的精准性。此外，未来研究还需重点关注神经调控对全脑网络重构的影响，摆脱对局部网络短期修复或单一神经刺激效果的局限 —— 通过神经调控技术激活大脑整体网络中各功能模块的协同作用，将更有利于实现大脑整体功能的重建，这也是从临床医疗需求出发，未来 DOC 治疗领域需要重点推进的方向。

《Vanadium Single Atoms Embedded in MoS₂ Enabled Gut-Brain Axis Neurotransmitter Detection at pM Levels》（即 “V-MoS₂实现 pM 级肠脑轴神经递质检测”）的研究论文，已在《Small》期刊正式发表。

该论文由清华大学深圳国际研究生院 2024 级博士生孙蔺萱担任第一作者，通讯作者包括清华大学深圳国际研究生院康飞宇教授、雷钰助理教授，以及宾夕法尼亚州立大学的 Mauricio Terrones 教授。

此项研究工作的开展，获得了国家自然科学基金委、科技部、广东省科技厅、深圳市科创委等多个部门的支持。

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