基于功能响应和人格特质的疼痛知觉预测研究

Pain is an unpleasant sensory and emotional experience associated with actual or potential tissue damage. It does not only lead to somatic discomfort, but also adversely affect the health of humans in mental, psychological, physical, and many other aspects, thus directly reducing the quality of human life. Pain is one of the most common clinical symptoms, and has been recognized as a worldwide healthcare problem. However, at the current stage, the diagnosis and treatment of pain heavily rely on the subjective and inaccurate report of pain from patients. Since an objective and reliable measurement of pain is highly needed in various basic and clinical applications, several neuroimaging techniques have been adopted to reveal neurologic signature of pain perception and to predict pain based on nociceptive-evoked brain responses. This is becoming one of the worldwide hot topics of pain research. Jointly applying Electroencephalography (EEG) and functional magnetic resonance imaging (fMRI) techniques, we aim to provide an objective and reliable assessment of pain perception by developing effective pain prediction models and advanced pattern recognition algorithms. The pain prediction models and pattern recognition algorithms were achieved by utilizing (1) neural responses to transient and tonic nociceptive stimuli, (2) features of resting-state cortical activities, (3) other pain related physiological features, e.g., body temperature, blood pressure, and electromyographical signal, and (4) personality characteristics associated with subjects' pain sensitivity. The proposed approach to objectively and reliably assess pain perception can not only be applied in analgesic related studies, but also in clinical diagnosis to assess the intensity of pain perception and to evaluate the efficacy of pain management, thus helping relieving patients from pain.

疼痛不仅给人们带来身体上的不适，而且对人们的精神、心理、体质等诸多方面产生不同程度的负面影响，直接降低了人们的生活质量。疼痛是临床中最常见的症状之一，也是影响人类健康的世界性难题之一。然而，现阶段对疼痛的诊断和治疗在很大程度上依靠患者主观的、并不精确的痛觉评价，其主观性给疼痛的客观评估和科学诊断带来了很大的困难。因此，疼痛知觉的预测研究意义重大，该课题已经逐渐成为国内外疼痛研究的热点之一。 本项目旨在利用(1)短时疼痛和长时疼痛的脑响应特征，(2)人脑静息状态特征，（3）疼痛相关的其它生理特征（如体温、血压、肌电信号等）和（4）疼痛敏感性相关的人格特质等，结合使用脑电和功能磁共振成像技术，开发有效的预测模型和方法，实现疼痛知觉的准确、客观测量。该项目开发的人体疼痛客观测量方法不仅能用于镇痛的相关研究，而且能用于临床诊断的痛觉评估和疗效评价，最终帮助缓解或去除患者的痛苦。

疼痛在一定程度上可以起到保护机体的作用，然而疼痛也会给人带来身体上的不适，还会严重降低人们的生活质量与幸福感。因此，本项目的研究目的是：加强对疼痛机制的研究以促进个体疼痛的客观测量，开发有效的镇痛策略以期缓解或消除患者的痛苦。.疼痛机制研究方面，本项目(1)运用激光诱发疼痛的大鼠模型，证明了激光诱发大鼠脑响应的第一部分并非快疼脑响应，而是激光产生的超声波所诱发的声音脑响应(Hu et al 2015)，并且提出了采用噪声掩蔽的方法正确记录大鼠疼痛脑响应(Xia et al 2016)；(2)首次在快疼激光诱发电位（Aδ-LEPs）存在的条件下，从人和大鼠上提取了清晰的慢疼激光诱发电位（C-LEPs）的早期响应N1成分，且该响应头皮地形分布图在刺激对侧中心区域形成明显的单侧化响应，表明无髓鞘C-纤维的输入可表达伤害性刺激的空间位置信息(Jin et al 2018)；(3)通过对比发现了持续伤害性和非伤害性刺激所激活的相关脑区，包括初级、次级躯体感觉皮层和脑岛(Hu et al 2015)，还发现了给被试施加刺激之前大脑感觉运动网络和默认模式网络的状态对疼痛的独立调节机制(Tu et al 2016)；(4)提取了疼痛诱发的脑节律信息，并深入研究了不同频段的节律信息在个体内与个体间疼痛的变异性以及它们之间的关系，为疼痛特异性电生理特征的提取提供良好的基础(Peng et al 2018)。.临床疼痛研究方面，本项目(1)采集了幻肢痛、带状疱疹后遗神经痛及原发性痛经等临床疼痛患者的脑神经信号，来探究临床疼痛的生理病理及神经病理学机制(Zhao et al 2016; Peng et al 2017; Liu et al 2018)；(2)以带状疱疹后遗神经痛为模型，提出了和慢性疼痛严重程度相关的神经病理－生理－心理学特征，为临床慢性神经病理性疼痛的诊断与分型提供了有效的理论依据(Peng et al 2017)；(3)探究了非药物镇痛方法的机制：如安慰剂镇痛，触觉镇痛和经皮神经电刺激镇痛等(Zhang et al 2017; Wei et al 2018)。.综上，本项目研究加深了人们对实验性疼痛生理机制和临床疼痛病理机制的了解，并在开发有效的镇痛策略上进行了探索，有利于促进基础研究向临床应用的转化。这些研究成果具有重要的科学价值和临床意义，得到了国内外同行的高度评价。

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