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《自然·神經科學》23日發表的一項研究指出，腦信號可以用來預測一個人的疼痛程度。研究結果是對慢性疼痛的首次人體內直接檢測，或有助于開發針對慢性疼痛患者的療法，如卒中后疼痛或幻肢痛。

長期慢性疼痛是一個主要的公共衛生問題。當前的治療方法不足以管理慢性疼痛，經常開具的阿片類藥物也有患者自行用藥過量的風險。患者的疼痛嚴重程度主要通過自我報告的指標來評估，但疼痛感是主觀且有個體差異的，所以這種評估方式并不完美。尋找疼痛的客觀生物標志物將有助于指導慢性疼痛的診斷，找到潛在療法。

美國加州大學舊金山分校研究團隊在4位慢性疼痛患者的前扣帶回皮質和眶額皮層(與疼痛有關的腦區)內植入了記錄電極。在之后的3至6個月里，這些患者會自我報告疼痛水平，同時電極會記錄下他們的腦活動。團隊利用機器學習技術，通過高靈敏度的腦活動成功預測了疼痛的嚴重程度。

研究人員發現他們還能區分慢性疼痛(與眶額皮層的相關性更強)和急性、由實驗人員施加的熱疼痛(與前扣帶回皮質的相關性更強)，這些研究結果或有助于今后研發出能即刻檢測大腦疼痛并實施干預的系統。

總編輯圈點

雖然素來有“疼痛不是病”的說法，但這實際上是一種認識誤區。慢性疼痛是一種常見的慢性疾病，在我國，它甚至是繼心腦血管疾病、腫瘤之后的第三大健康問題。不過，目前對疼痛的臨床評價，主要還是依靠臨床癥狀和患者自訴，缺乏可以測量的實驗室指標。諸多疾病都有生物學標志物，對疼痛生物學標志物的尋找也成為研究熱點。本文的研究中，科研人員通過監測大腦活動電信號解碼了患者疼痛水平，為今后更科學更及時的疼痛管理打下了基礎。

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