研究系统综述疼痛神经标志物的发展与挑战

疼痛——尤其是持续三个月以上的慢性疼痛——给患者家庭和整个社会都造成了巨大的健康和经济负担。在理论探究和临床应用的双重需求驱动下，识别疼痛的神经生物标志物长期以来一直是疼痛研究的核心主题之一。开发有效的疼痛神经标志物不仅有助于揭示疼痛的神经基础，而且有助于锁定疼痛治疗靶点并开发疼痛治疗方案，以改善慢性疼痛患者的健康状况。

近期，中国科学院心理健康重点实验室胡理研究组系统总结了基于神经影像的急性和慢性疼痛生物标志物的最新研究进展，提出了开发疼痛神经标志物在理论和临床实践性上面临的挑战，展望了该领域未来的发展方向。

神经生物标志物是反映“生理过程、病理过程或对某种暴露或干预（包括治疗干预）的响应”的神经特征。作者基于研究组的前期研究成果，针对急性痛提出了一种新的神经标志物分类方法，将其分为被试内疼痛感知、被试间疼痛敏感性和被试间疼痛辨别力三类理论上不同的神经标志物。被试内疼痛感知刻画了同一个体在不同状态下的疼痛知觉变化，被试间疼痛敏感性代表了不同个体对单一疼痛刺激的感受性个体差异，而被试间疼痛分辨力则表征了不同个体对多个疼痛刺激的区分能力个体差异。针对慢性痛，文章结合FDA-NIH生物标志物工作组对生物标志物的分类，将慢性痛神经标志物分为了评估性（assessment）和预测性（prospective）标志物。前者用于慢性痛的诊断以及慢性痛程度的监测，后者则用于预测急性痛发展成慢性痛的风险，慢性痛自发痊愈或恶化的概率，以及药物/干预对慢性痛的治疗效果。按照这一疼痛神经标志物分类框架，该文章全面总结了利用脑电和磁共振成像等神经影像技术开发的急性痛和慢性痛神经标志物，并从敏感性、特异性和泛化性三个方面评价了相应神经标志物的特性（图1），为疼痛科研和临床工作者提供了重要参考。

图1. 疼痛神经标志物的分类

通过总结评估现有的疼痛神经标志物，作者提出了该研究领域在理论和临床上面临的重要挑战。理论上的挑战主要包括疼痛的多维度特性、慢性痛的高异质性，以及明确疼痛神经标志物和疼痛之间的因果关系等；临床实践的挑战主要包括现有疼痛神经标志物临床应用稀少，多数神经标志物的敏感性、特异性和泛化性较差，以及神经影像技术成本较高等。针对这些问题，文章提出了多项可能的解决思路，例如：（1）针对疼痛不同维度开发相应的神经标志物；（2）发掘针对不同慢性痛类型的神经标志物；（3）通过跨物种研究检验神经标志物与疼痛之间的因果关系；（4）开展更多慢性疼痛神经标志物的研究；（5）结合多种生理心理特征开发复合型疼痛标志物；（6）充分利用大型神经影像学数据集和更先进的机器学习模型。

图2. 开发疼痛神经标志物的挑战和可能的解决方案

尽管目前疼痛神经标志物的研究面临理论和临床上的挑战，但充分利用多模态神经影像技术和机器学习算法，未来将出现越来越精确和可靠的疼痛神经标志物。这些进展不仅能够加深我们对大脑如何处理疼痛的理解，而且可能减轻患者的痛苦并改善他们的健康状况。

该研究获得了国家重点研发计划（2023YFC2508702）、国家自然科学基金项目（32071061，32171077），北京市自然科学基金项目（JQ22018）和中国科学院青年创新促进会的资助。

相关成果已在线发表于Cell Reports Medicine。心理所博士毕业生张立波和心理所在读博士生陈钰昕为论文共同第一作者，心理所吕雪靖副研究员和胡理研究员为论文共同通讯作者。

论文信息：

Zhang, L. B. #, Chen, Y. X. #, Li, Z. J., Geng, X. Y., Zhao, X. Y., Zhang, F. R., Bi, Y. Z., Lu, X. J.* & Hu, L.* (2024). Advances and challenges in neuroimaging-based pain biomarkers. Cell Reports Medicine, https://doi.org/10.1016/j.xcrm.2024.101784

来源：中国科学院心理研究所