基于脑网络分析的昏迷后苏醒机制研究

Nowadays, the intensive care medicine, especially neurocritical care medicine, has achieved a significant development. However, there are still a lot of comatose patients with severe brain injury. And most of them may transfer into the vegetative state or minimally conscious state after the acute phase. Although coma, the vegetative state and minimally conscious state are conditions before recovery of awareness, a small part of them will regain the consciousness after a long period. Furthermore, with the development of modern medicine, the number of survival patients with severe brain injury has increased, and the number of comatose patients after severe brain injury has also increased, leading to a heavy burden of social cost. Thus, it is the time for researches on comatose patient after severe brain injury. The limitation of understanding the mechanism of recovery the awareness from coma makes a lack of effective treatment for comatose patient. Our team will build the brain network for the comatose patient by electroencephalogram and event-related potential, combined with functional magnetic resonance imaging, and then will analyse the characteristics of their brain network. In the final, our team will explore the mechanism of recovery of awareness from a brain network standpoint. This study has important clinical value. Because it will provied new ideas for evaluation and treatment of comatose patient after severe brain injury.

尽管重症医学，尤其是神经重症专业有显著发展，仍有大量重症脑损伤后昏迷患者在急性期后转入植物状态或最低意识状态。昏迷、植物状态和最低意识状态都是意识恢复过程中的一个时期，预后不良，其中仅有一部分患者在发病后一定时期内可能苏醒。另外，由于现代医学技术的快速进步，重症脑损伤患者的存活率显著提高，重症脑损伤后昏迷患者比例也随之增加，导致社会负担严重，所以亟待重症脑损伤后昏迷相关方面的研究。昏迷患者早期治疗措施匮乏的重要原因是对昏迷患者苏醒的机制认识局限。我们将应用脑电图和事件相关电位辅以功能磁共振构建脑网络，并分析脑网络特征，从脑网络角度深入研究昏迷患者苏醒的机制。本项目将进一步揭示昏迷患者苏醒的机制，从而为重症脑损伤后昏迷早期评估和干预治疗提供新思路，具有重要的临床应用价值。

【研究背景】.大脑半球大面积脑梗死（Large hemispheric infarction，LHI）是大脑中动脉供血区域≥2/3的梗死，伴或不伴大脑前动脉或大脑后动脉供血区域梗死[1]，其中约77%的LHI患者出现早期意识障碍（Early consciousness disorder, ECD）[2]。如果能在发病早期预判苏醒，并通过治疗方案促进苏醒，将改变神经功能预后。为此，我们基于静息态EEG构建LHI患者意识障碍早期脑功能网络，并试图通过其特征分析，机制解析，探讨预判苏醒的可能。.【研究方法】.使用Nicolet 64导EEG设备，对2017年8月至2018年9月收集的30例LHI患者意识障碍急性期(＜1个月)进行EEG信号采集。采用MATLAB数据处理软件计算功率谱、熵、相干性和相位同步，并分析（α=0.05）不同意识状态下各频带（δ：1-4Hz，θ：4-8Hz，α：8-13Hz，β：13-30Hz）定量脑电及功能性脑网络特征。30例患者采集EEG数据 38例次，其中意识障碍组25例次，意识清醒组13例次。.【研究结果】. 主要研究结果如下：（1）功率谱分析：与意识障碍组比对，清醒组全脑β频带、部分脑区α频带相对功率值增加，部分脑区θ和δ频带相对功率值减低；（2）熵分析：与意识障碍组比对，清醒组全脑近似熵和排序熵值均增加；（3）相干分析：与意识障碍组比对，清醒组几乎全脑的α频带相干性增强，部分脑区β频带相干性增强；（4）相位同步：与意识障碍组比对，清醒组以额-顶、顶枕叶为主的全脑α和β频带同步性增强；（5）小世界度：与意识障碍组比对，无论是基于相干性还是相位同步构建的连接网络，清醒组各个频带的小世界度均更高。.【研究结论】. 本研究发现，LHI患者的α和β频带震荡越多、δ和θ频带震荡越少，意识水平越高；近似熵和排序熵越高，分布范围越广，意识水平越高；全脑连接性越强，意识水平越高；这些指标均有可能成为预判苏醒的指标。