美国科学家发现，脑信号可以用来预测一个人的疼痛程度。该研究是对慢性疼痛的首次直接检测，或有助于开发针对慢性疼痛的疗法，如卒中后疼痛或幻肢痛。相关成果近日发表于《自然-神经科学》。

长期慢性疼痛是一个公共卫生问题，但当前的治疗方法通常不足以控制慢性疼痛。医生经常开具阿片类药物，患者有用药过量的风险。患者的疼痛程度主要通过自我报告来评估，但疼痛感是主观且有个体差异的，所以这种评估方式并不完美。因此寻找疼痛的客观生物标志物可以指导慢性疼痛诊断，有助于找到潜在疗法。

美国加州大学旧金山分校的Prasad Shirvalkar和同事在4位慢性疼痛患者的前扣带回皮质和眶额皮层（与疼痛有关的脑区）内植入了记录电极。在之后的3至6个月里，这些患者会自我报告疼痛程度，同时电极会记录下他们的脑活动。

研究人员利用机器学习技术，通过高灵敏度的脑活动成功预测了患者对疼痛严重程度的评分，发现参试者能区分慢性疼痛（与眶额皮层的相关性更强）和急性、由实验人员施加的热疼痛（与前扣带回皮质的相关性更强）。

作者表示，相关研究结果有助于今后研发出能即刻检测大脑疼痛并实施干预的系统。

相关论文信息：https://doi.org/10.1038/s41593-023-01338-z