【美国罗德岛州普罗维登斯】[布朗大学] — 焦虑、慢性疼痛、强迫症、病理性赌博和慢性疲劳有何共同点？
这一问题并非脑筋急转弯——尽管大脑确实是神经科学家弗雷德里克·佩奇纳的研究重点，她目前正在布朗大学实验室积极研究这些领域。
佩奇纳的答案是：来自身体的信号影响学习、决策和情绪，进而塑造整体心理健康和身体福祉，包括那些面临这些挑战的人们。
"人类认知深深植根于身体，"佩奇纳表示。"我们做决策、学习和感知世界的方式取决于来自身体——心脏、肺部或肠道——的持续反馈。在我们的实验室中，我们从多个层面研究这些过程——从基本的身体感知到应用研究，探索大脑-身体互动如何促成疼痛和精神疾病。"
佩奇纳是布朗大学卡尼脑科学研究所附属的认知与心理科学助理教授，她探索"具身智能"科学。她的工作处于计算精神病学和转化科学的交叉点。她将数学模型与行为和脑成像技术相结合，以理解大脑-身体和大脑-世界互动，目标是将研究发现转化为治疗方法，并找到基于大脑的解决方案来改善症状。
以慢性疼痛为例——持续超过三个月的疼痛——这是现代社会中最常见且最不为人理解的长期医疗状况之一。佩奇纳的团队开发了一款免费智能手机应用程序，让患者能够追踪疼痛、情绪和日常活动的模式。
布朗大学博士生卡罗琳·麦克劳克林展示如何使用脑电图(EEG)测量大脑的电活动。
在佩奇纳PEAC实验室团队进行的许多实验中，参与者被要求在使用脑电图测量大脑活动的同时完成认知任务。
通过测量眼动和眨眼，研究人员可以识别并消除可能干扰脑电图的电信号，确保所分析的大脑活动是干净准确的。
研究团队应用学习、决策和感知的计算模型来解释脑活动数据，以更好地理解人们为何做出某些选择。
该应用程序目前正被用于涉及慢性背痛和纤维肌痛症患者的几项正在进行的研究中。其设计简约而目的明确，尽管不提供解决方案或建议，但许多患者很快发现了应用程序追踪功能的价值。在一项对77名参与者的调查中，91%的用户表示他们发现数据有助于帮助他们了解自己的疼痛。许多人也欣赏拥有可以与临床医生分享的客观记录——正如一位参与者所说："这是我向医生展示我疼痛状况的唯一方式。"
"慢性疼痛患者平均每天服用6到10种药物，"佩奇纳说。"通过追踪疼痛，他们可以了解哪些方法无效，从而尝试可能更有效的其他类型疗法。"
同时，研究人员也在收集宝贵数据。佩奇纳的团队建立了一个跟踪慢性疼痛轨迹数月之久的最密集数据集之一。佩奇纳表示，患者提供的这些主观报告显示了治疗随时间的效果。她的研究团队利用这些数据的一种方式是将其与机器学习模型相结合，以预测未来的疼痛结果。
"我们正在深入研究的一个关键领域是理解对疼痛和治疗效果的预期在多大程度上能预测短期和长期疼痛，"佩奇纳说。"我们如何现在理解这些预测因素，以真正提供更好的护理？"
基于这些见解，佩奇纳的团队最近将该项目衍生出一家初创公司，由布朗大学博士后研究员克洛伊·甘西利乌斯领导。这位研究人员测量参与者的大脑活动，同时向他们展示与其自身心跳同步或不同步的跳动心脏图像。一张色彩鲜艳的图表显示了同步和不同步条件下大脑活动的差异。
这家新企业旨在将研究成果转化为临床工具，借助人工智能为慢性疼痛患者提供个性化分析和指导——将利用基于大脑的科学改善福祉的使命延伸到研究环境之外。
"人类认知深深植根于身体。我们做决策、学习和感知世界的方式取决于来自身体——我们的心脏、肺部或肠道——的持续反馈。"
弗雷德里克·佩奇纳
认知与心理科学助理教授
具身脑研究的诞生
佩奇纳表示，这一切始于焦虑——不是她个人的，而是这一概念本身。
在慕尼黑路德维希·马克西米利安大学，佩奇纳获得了系统神经科学博士学位，该学科研究神经回路和系统。她专注于人类对空间和时间的感知。
"我开始思考当人们以不同于他人的方式感知世界时会发生什么，"她说。"这些感知变化是否与精神疾病有关？我们解释感官信息的细微差异是否可能成为症状？"
这一好奇心引导她进入相对较新的计算精神病学领域，该领域涉及将数学工具应用于认知问题。佩奇纳专注于人们对自己控制力的感知——影响结果的能力感——如何塑造赌博和强迫症(OCD)中的行为。
"我一直在思考是什么导致了OCD的'感觉'成分——焦虑，"佩奇纳说。"如果不理解情绪和感觉的来源，你真的无法解释焦虑。而要做到这一点，必须考虑身体。焦虑不仅仅存在于头脑中；它是由身体内部节律——心跳加速、呼吸急促——与周围环境互动产生的。那时我意识到，如果不理解大脑-身体互动，就无法理解健康和福祉。"
大脑对来自身体的信号的感知，称为内感受(interoception)，一直是佩奇纳工作的重点，甚至在她2021年加入布朗大学之前。她一直致力于理解内感受的中断如何影响情绪、决策和福祉。
在一系列持续进行的研究中，佩奇纳和她的团队正在分析人们如何处理心脏节律。在典型实验中，参与者聆听与心跳同步或不同步的音调。使用包括功能性磁共振成像(fMRI)和脑电图(EEG)在内的非侵入性脑成像技术，研究人员测量大脑如何以及在哪里整合这些内部和外部信号——揭示大脑如何将心脏和听觉输入联系起来。佩奇纳希望理解这种整合将阐明大脑-身体通信中断如何促成焦虑和抑郁等状况。
高深概念，临床应用
心跳实验是佩奇纳实验室博士生和博士后研究人员工作的典型代表，他们的兴趣横跨认知科学、神经科学、计算机科学、数学和医学。团队成员几乎每周都在卡尼研究所进行实验。
每次实验通常持续数小时，在此期间参与者完成基于计算机的行为任务——佩奇纳称之为"小游戏"——同时使用脑电图或功能性磁共振成像记录他们的大脑活动。然后，团队应用学习、决策和感知的计算模型来解释数据。
"我们试图从人们玩游戏的方式来推断他们的策略，以便更好地理解人们为何做出他们所做的选择，"她说。
团队最近研究了慢性疼痛如何改变决策过程。在提交同行评审并以预印本格式在线发布的成果中，他们发现慢性疼痛会改变患者的决策过程。佩奇纳表示，这些结果可能解释为何一些患者即使在受损组织愈合后仍继续避免某些动作或活动。
"这类发现最终可能帮助临床医生为慢性疼痛患者完善治疗计划——不仅解决症状，还解决维持这些症状的潜在学习和决策过程，"她说。
这正是佩奇纳对这项工作感到兴奋的原因：她研究的高深概念具有现实世界的相关性和临床应用。
"在大学里，我们经常研究看似抽象或远离日常生活的难题，"她说。"但对我来说，目标始终是将这些想法带回给人们——帮助患者更好地生活在自己的身体中。我们进行的每一项实验都旨在让我们更接近这一目标。"
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