脑机接口头戴设备检测患者隐藏意识 - 健康研究

研究概述

严重创伤性脑损伤的幸存患者常进入被称为"持续性意识障碍"(PDoC)或"闭锁综合征"(LIS)的状态。几十年来，标准的床边临床诊断评估完全依赖于可观察的运动反应——例如用眼睛追踪物体、反射性抽搐或简单地遵从身体指令。

然而，如果神经损伤完全切断了运动皮层与肌肉系统的连接，一个完全清醒、有意识的思维可能被困在无反应的身体内。历史估计表明，由于这些物理评估的局限性，多达40%被归类为微意识状态的患者被误诊为完全无意识。

为弥合这一诊断差距，研究人员开发了一种可穿戴脑机接口(BCI)系统，能够成功检测有意图的脑活动模式而无需身体移动。该研究引入了一个结构化的多阶段训练框架，为患者提供实时听觉神经反馈。通过对多个临床站点的42名参与者进行评估，研究团队发现重复训练会显著增强隐藏认知信号的清晰度，将微意识状态的临床检出率从39%提高到69%，并最终为基本的非语言交流开辟了道路。

关键事实

脑机接口范式转变：虽然历史上的脑机接口试验仅在单次测试会话中评估患者，但巴斯大学的研究引入了一种纵向的多阶段训练框架，旨在帮助受损大脑随时间主动学习调节其信号。
运动想象检测：可穿戴脑电图头戴设备记录内部电节律，当无反应患者简单地"想象"一个动作（例如用左手举起重物或抬起双脚）时，捕捉到脑活动的明显、有意变化。
听觉神经反馈循环：当脑机接口算法捕捉到有意的运动想象特征时，患者会立即获得实时声音确认。这种神经反馈使患者能够系统地优化其内部心理策略，使他们的脑电波在连续会话中变得更加清晰和一致。
阶段性认知提问：约90%展示可靠脑电波调节的参与者进入阶段性提问阶段，在该阶段中，他们被训练利用不同的运动想象信号来回答基本的二元"是"或"否"探索性提示。
定量诊断收益：当与传统行为检查表结合使用时，多阶段脑机接口框架将微意识状态的临床检出率从39%提高到69%，揭示了传统床边检查完全遗漏的隐藏意识。
部署多功能性：绕过密集、固定的实验室设备，这种轻量级、便携式脑机接口架构被设计为可在活跃的真实临床环境、长期护理机构或家庭住宅中无缝运行。

研究详情

英国巴斯大学的研究人员展示了一种新方法，用于识别严重脑损伤后无法说话或移动的人的隐藏意识迹象。

该系统通过可穿戴头戴设备使用脑机接口(BCI)技术的高级应用来检测脑活动模式。

多阶段脑机接口训练框架与嵌入式听觉反馈可训练脑损伤患者增强其运动想象特征，将隐性意识的客观检出率提高到69%。（图片来源：Neuroscience News）

在多次实验会话中，研究人员发现了先前在无反应患者中未被检测到的意识迹象。

这代表着患者诊断方法和康复规划的潜在进步。它也为未来可能帮助患者在不使用声音或移动的情况下进行交流的技术提供了有希望的可能性。

这项研究发表在《自然》杂志的《通讯医学》期刊上，研究对象是患有持续性意识障碍(PDoC)和闭锁综合征(LIS)的患者——在这些状况下，意识可能被保留但无法外显表达。

通过记录这些患者的脑电波，这种脑机接口技术可以检测当一个人想象手或手臂运动时的情况，即使无法进行物理运动。如果在多个会话中提供神经反馈，检测准确性可以提高。

结构化方法

该研究引入了一种结构化的多阶段方法来评估患者意识，结合了：

重复训练：参与者被教导随着时间的推移有意改变他们的脑信号。研究参与者被要求想象诸如用左手举起重物或抬起双脚等动作。这导致了可以检测到的独特脑活动模式，即使在没有任何身体运动的情况下，也能转化为有意义的信号。
实时反馈：参与者获得即时的基于声音的反馈，向他们确认系统已检测到正确的想象运动模式。这种实时反馈有可能帮助参与者在各会话中优化他们的心理策略，使他们的脑反应随时间变得更清晰、更一致——类似于未受伤的人学习身体或认知技能的方式。重要的是，研究人员发现，通过多个会话的重复、结构化评估，可以改善对无反应患者意识的检测和参与度。
阶段性提问：参与者进入探索性的是-否提问阶段（例如，要求他们想象一个动作表示"是"，另一个动作表示"否"）。这些问题被设计用来探索不同类型的认知能力和意识。

研究结果

该方案在42名年龄在17至73岁之间的参与者中进行了测试，这些参与者来自多个英国国家医疗服务体系(NHS)和爱尔兰临床站点。

关键发现包括：

42名参与者中有31名（73.8%）在被要求想象特定动作时表现出可靠的有意脑活动调节——即信号中的一致模式或节律。
这些参与者中约90%进入了旨在引发是-否反应的研究阶段。
脑反应在各会话中通常变得更加一致。
当与标准行为测试一起使用时，多阶段脑机接口方法将微意识状态的检出率从39%提高到69%，有助于识别可能被忽视的意识。

为什么仅靠行为测试不够

标准的床边评估严重依赖于可观察的运动，如眼球运动、反射和简单的指令遵循。然而，当损伤严重到足以阻止身体运动时，这些评估可能会大大低估意识。

先前的研究表明，高达40%处于微意识状态的患者可能被误诊为"清醒但无意识"，因为认知活动的迹象被遗漏了。

基于大脑的评估提供了一种方法，即使一个人无法行为表达自己，也能检测有目的的反应。虽然早期研究表明单次评估可能揭示隐藏意识，但单次会话仅代表最小的评估窗口。

新研究的研究人员预计，通过提供反馈的重复评估，这些信号可以随着时间的推移得到训练，可能产生更有力的证据，一致地指向意识和意识的存在。

巴斯大学增强人类研究所(IAH)的研究员、主要作者娜奥米·杜布瓦博士表示："这项工作展示了基于大脑的对结构化问题的反应如何补充床边评估，帮助临床医生更早地检测隐藏意识。"

巴斯大学计算机科学系研究员、增强人类研究所所长达米安·科伊尔教授表示："这里的创新在于超越单次会话评估。我们已经证明，一种结构化的多阶段脑机接口框架，包括训练、反馈和阶段性提问，可以在真实的临床环境或家庭或护理机构中运行，并加强检测意识迹象的可靠性。"

"这为改善诊断创造了途径，并最终可能在某些情况下支持患者互动和交流基本反应。"

关键问题解答

问：为什么传统床边医疗测试无法检测近40%的微意识患者的意识？

答：传统测试几乎完全依赖可见的物理证明——医生观察患者是否能握紧手、按命令眨眼或用眼睛跟随移动物体。然而，严重的脑外伤可能会破坏将完全清醒、有思维能力的大脑与身体物理肌肉连接起来的结构通路。患者可能完全听懂并理解命令，但他们身体"被锁住"，无法产生运动反应。因为基线检查只测量身体的物理执行，而不是大脑的内部意图，隐藏的意识完全未被发现。

问：这种新的脑机接口系统如何帮助完全瘫痪的患者学习生成更清晰的脑信号？

答：秘密在于系统的实时听觉反馈循环。在早期的脑机接口实验中，患者的脑电波在单次会话中被记录，没有任何互动，这对受损大脑来说极其困难。巴斯大学的系统将评估转变为一个主动学习过程。当患者想象一个动作，比如抬起左手时，头戴设备会监听该特定神经节律。一旦检测到正确的模式，它就会播放一个独特的声音。这种即时反馈让患者意识到"是的，这种心理策略有效"，使他们能够像学习新身体技能一样，在多次会话中练习和磨练这种思维模式。

问：这种便携式技术对家庭和长期护理机构的长期目标是什么？

答：最终目标是将这项技术从精英研究实验室转移到医院、护理机构和私人家庭中，作为永久的沟通工具。通过从简单的运动想象转向"阶段性提问"，研究人员已经证明患者可以学会将一个想象的动作与"是"关联，另一个与"否"关联。达米安·科伊尔教授强调，这为完全非语言、瘫痪的个体创造了一条高度可访问的途径，给予他们可靠、非侵入性的"声音"，使他们能够表达基本需求、表达舒适水平，并积极参与自己的长期医疗护理。

关于这项神经科技研究新闻

作者：维多利亚·达莱西奥

来源：巴斯大学

联系人：维多利亚·达莱西奥——巴斯大学

图片：图片由Neuroscience News提供

原始研究：开放获取。

"持续性意识障碍中基于脑电图的意识和认知评估进展"，作者：Naomi du Bois, Attila Korik, Stephanie Hodge, Leah Hudson, Ainjila S. Elahi, Alain Bigirimana, Natalie Dayan, Jose M. Sanchez-Bornot, Alison McCann, Kudret Yelden, Lloyd Bradley, Krishnan P. S. Nair, Simon Judge, Damon Hoad, Emma Vines, Venu Harilal, Sheryl Parke, Paul Johnson, Jacqueline Pogue, Emma Dodds, Abayomi Salawu, Raymond Carson, Karl McCreadie, Jacqueline Stow, Jacinta McElligott, Aine Carroll & Damien Coyle。《通讯医学》

DOI:10.1186/s43856-026-01574-x

摘要

背景

准确评估持续性意识障碍(PDoC)患者的残余意识仍然是一个主要的临床挑战，因为传统的行为工具可能会低估隐藏的认知。本研究评估了结构化的多阶段运动想象脑机接口(MI-BCI)方案是否提供了客观的脑电图(EEG)基意识指标，以补充行为评估。

方法

44名参与者(N = 44)使用可穿戴脑电图完成了重复的想象运动任务(PDoC：无反应性觉醒综合征(UWS, n = 14)，微意识状态(MCS, n = 17)，闭锁综合征(LIS, n = 11)；两名健康参与者作为基准；ClinicalTrials.gov: NCT03827187; 2019年1月30日)。该方案评估了感觉运动节律调节、有和没有神经反馈的训练，以及各阶段的二元问题回答。每次会话都进行了标准行为评估(CRS-R和WHIM)。

结果

73.8%的患者达到了显著的MI-BCI解码准确度(DA)，其中90%进入问答测试，并经常超过70%的可用性阈值，显示出明显的个体间差异。对于显著的MI-BCI运行，LIS的表现优于MCS(p = 0.007)和UWS(p = 0.048)，而在问答阶段，UWS优于MCS(p = 0.049)，这是由熟悉的声音刺激驱动的。使用留一交叉验证，将DA和行为评估的预测结合起来，将平衡诊断准确度提高到62%(从55%)，将MCS的敏感性从39%提高到69%，同时LIS敏感性略有下降(从78%到67%)。感觉运动和顶叶皮层上的任务相关活动区分了诊断组。