大脑指纹，你的精神健康预警器

当艾娃·曼宁（Ava Manning）准备睡觉时，她并不会戴上眼罩或耳塞，但她会花五分钟时间戴上她的脑电图（EEG）头带。这款头带由柔软的泡沫制成，装有六个电极，舒适地压在她的太阳穴上，使曼宁能够在设备夜间监测、分析和处理她的脑电波的同时安心入睡。

尽管自2010年代初以来，EEG头带已经开放给普通消费者，但研究人员现在正在使用这些设备跟踪传统大学实验室以外的睡眠脑活动。通过在家中准确记录某人的睡眠模式并无线传输数据给研究人员，这些头带为与睡眠中断有关的障碍（如创伤后应激障碍和自闭症谱系障碍[ASD]）提供了有前途的洞见。

曾被诊断为自闭症的曼宁在参加一项与ASD相关的睡眠障碍研究时获得了一款EEG头带。她回忆说自己长期存在睡眠问题。“我在学会睡觉之前就学会了骑自行车，”她开玩笑说。现年21岁的曼宁时常患有间歇性失眠，这被许多临床医生认为是自闭症谱系障碍的副作用之一。

曼宁使用EEG头带来追踪她睡眠中的“指纹”——即数千个电信号在她的180个脑区域间交替发生的模式。当“指纹”显示出脑活动的慢波，即对应于深度睡眠时，头带会发出50毫秒的柔和噪音。这种声音与曼宁的脑区同步，增强了慢波并维持了她平稳的睡眠模式。“这是我自9岁以来第一次完整的睡眠，”她说。

- Alp -

现代的非侵入式神经影像技术，如曼宁所使用的EEG，揭示了我们大脑指纹般的特征。另一种方法是功能连接图绘制，它跟踪不同脑区域彼此间交流时所产生的血流变化。即使在睡眠时，当某人执行动作时，他们的脑区域会同步并创造出个性化、极其详细且每晚都一样的神经活动，就像一个手指一样。这些神经痕迹是强有力的个体身份标志，但也可能扩大我们对像曼宁这样患者的心理疾病的理解。

像许多发育障碍一样，ASD缺乏明确的测量或诊断测试。相反，临床医生依靠行为测试和问卷调查，而这些本质上是主观的。曼宁回忆起她多年被误诊的经历：“我的父母被告知我有注意力不足过动症、学习障碍，你能想得到的都有。”相比之下，尽管每个人的指纹都是独一无二的，但它们具有类似的特征，可以被分类和归类。从这些分类中，研究人员可以更好地确定客观的生物标志——疾病存在的显著指标，以及可能的严重程度。

因此，大脑指纹技术有望为更个体化的诊断和治疗铺平道路。科学家们已经开始利用这两种主要技术——EEG和功能性连接组映射——来追踪我们大脑的独特模式，并识别精神健康问题的生物标志。一些研究人员甚至将机器学习技术和大脑指纹技术相结合，成功预测个体精神困扰的风险。但在临床医生可以广泛使用这些工具准确诊断精神疾病之前，还需要进行更多研究。随着进一步的优化，大脑指纹技术可以带来更早的诊断、针对性的治疗以及更深入的了解某些神经系统疾病的起源。

这张大脑“指纹”的功能连接图，展示了12岁儿童的不同脑区是如何相互作用的。该图是通过静息状态核磁共振成像绘制的。较大的红色圆圈表示具有较多连接的脑"节点"。

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Abdalla Mohamed

睡眠异常与疾病

现代睡眠研究之父艾伦·雷克尚芬（Allan Rechtschaffen）曾经称睡眠为一种高度个体化的体验，服务于普遍的生物功能。他曾经说过：“如果睡眠没有提供绝对必要的功能，那么这是进化过程犯下的最大错误。”^[1]

事实上，在过去几十年里，科学家已经证明睡眠在大脑功能中起着至关重要的作用，对于记忆巩固、免疫力和情绪调节是必不可少的。现在，像哈佛医学院精神病学系的神经心理学家达拉·S·曼努奇（Dara S.Manoach）^[2]这样的研究人员正在利用大脑指纹来颠覆传统对睡眠和某些认知障碍之间关系的理解。

在过去，孤独症、精神分裂症和阿尔茨海默病等疾病常常被认为与睡眠纺锤波-记忆巩固时短暂的大脑活动-发生缺陷有关^[3]。睡眠异常通常被视为这些疾病自然进程的后果。但在2014年，曼努奇（Manoach）发现^[4]，精神分裂症早期出现低睡眠棒活动，这意味着睡眠质量问题可能是疾病的成因，而不仅仅是一种副作用。

曼诺奇对于自闭症也有类似的假设，指出许多患者在被诊断出自闭症之前就经历了睡眠问题。她的实验室正在使用睡眠头环探索这一理论，这种头环可以方便地寄给参与者使用。与在睡眠实验室中进行的脑电图测量相似，这种头环可以追踪大脑的电活动，但它们避开了传统睡眠研究中繁琐的设置和常常导致压力的临床环境。曼诺奇说：“对于患者来说，到实验室可能很困难，而在不熟悉的环境中入睡则更难。”

此外，传统的睡眠研究通常需要训练有素的技术人员来读取、记录和分析数据，而头戴式睡眠带内置的人工智能可以自动分析脑活动。通过分析，这些设备可以检测患者是否处于深度睡眠阶段或经历睡眠障碍，并作出相应的调整。最终反馈给实验室的输出是参与者在多个晚上跟踪的全面脑波活动记录、头部运动和心率。

在对头戴式睡眠带方面仍处于早期研究的曼努奇指出，现在已经有一些研究证明了这项技术的有效性和安全性^[5]。她补充说，需要大规模样本来增加孤独症研究的再现性。曼努奇说：“这些设备是民主化睡眠研究和扩充孤独症文献的一种方式。”

- Roussel Victoria -

使用脑电图理解睡眠大脑

除了使研究更易于开展外，一些科学家正在创造一个全新的睡眠大脑图像。自上世纪 30 年代以来，脑电图已成为记录睡眠大脑电活动的首要方法。在最早的版本中，脑电图使用原始的墨水将患者的脑波记录在纸带上^[6]。然后，科学家会检查这些波状线的读数，人工寻找波动中的模式和异常。例如，华尔街大亨和早期脑电图先驱阿尔弗雷德·L·卢米斯(Alfred L. Loomis)使用这个系统来跟踪和分类睡眠期间大脑皮层的脑波节律。1935 年，卢米斯注意到不同的人在睡眠脑波模式上有显著的差异，这是现代脑指纹观察的先驱。(卢米斯还对纸带式脑电图的效率表示遗憾，他称“检查八小时运行所需的半英里纸带实在是太耗时间了”。)^[7]

现代的EEG记录，包括睡眠头带产生的记录，仍然以波状线表示，对应于脑活动中的微小电压波动。分析这些记录的策略只有略微改变：主观识别仍然是检测睡眠波的黄金标准，其中科学家需要定位频率在11到16赫兹之间的振荡脑电波的突发事件。

迄今为止，即使是最新的检测睡眠波机器学习算法仍然基于人类观察，哈佛医学院布里格姆妇女医院的神经科学家迈克尔·普雷罗（Michael Prerau）说^[8]。但是，对于与睡眠波相关的“摇摆波形”，人类的观察并不是一项完美的科学：研究人员偏向于高振幅、引人注目的脑波，即使那些不太显眼的脑波可能对认知功能同样重要。因此，普雷罗想知道，如果科学家们将对睡眠脑波的分析扩展到超出肉眼易识别的范围，会发生什么？

普雷罗说：“我们看待问题的方式可以深刻地影响我们对所研究的系统的看法。”如果你只看颜色，消防车和草莓是一样的。

普雷罗和他的团队开发了一种新技术，自动提取了成千上万个类似于纺锤状的波形，包括微小的波形，而不是仅关注那些因大幅度波动而容易被人眼识别的脑波。该团队还离开了传统的方法，不再按照快速眼动（REM）和非快速眼动睡眠等分隔的睡眠阶段来研究脑电波，而是将波形模式作为整个睡眠期间逐渐变化的完整连续体进行分析。他们在去年9月发表的《睡眠》杂志上发表的研究结果^[9]揭示了睡眠大脑的“指纹”：对于每个人来说，脑波图像在参与者之间高度异质，但在每个人的多个夜晚之间是一致的。

- The AOI -

这些结果有两个主要的临床意义。首先，“指纹”发现强调了人类大脑的巨大多样性。“仅仅因为没有人见过像你这样的大脑，并不意味着你的大脑有什么问题，”普雷罗说。他希望他的团队的技术可以用于重新定义临床神经科学研究中患者的分类方式。研究人员可以根据参与者的脑指纹模式将患者分组，而不仅仅依赖种族、性别和其他人口统计特征。脑指纹将更直接地反映大脑结构和活动的差异，有助于研究人员确定药物或其他治疗在不同脑解剖学之间的影响。

普雷罗和他的团队还比较了健康受试者和患有精神分裂症的患者的脑指纹，发现了传统方法忽略的该疾病的新生物标志物。《睡眠》杂志的合著者曼努奇解释说，这些发现强调了睡眠异常如何促进成人精神分裂症的进展^[10]。

“如果你弹过钢琴，你可能有过碰壁的经历。那一天你就是无论如何也进步不了。但是经过一夜的睡眠，第二天你再尝试时就会有所改善，”曼努奇说。然而，精神分裂症会阻碍通常在睡眠期间增强隐含肌肉记忆的神经连接。因此，曼努奇解释说，患有精神分裂症的患者可能会一直碰壁，卡在前一天的那组音符上。研究人员可以利用患者脑指纹的新生物标志物更精确地确定运动技能学习的睡眠回路受到了破坏的位置，这是开发定向治疗和抗精神病药物的重要一步。

使用fMRI扫描技术

检查青少年疾病

第二种指纹分析技术涉及清醒、年轻的大脑。由于半数精神障碍在青少年时期出现^[11]，因此青少年大脑是早期诊断和干预的关键目标。“青春期启动和雕塑了大脑的个体独特性，但同时也是一个极其脆弱的时期。这是一把双刃剑，”澳大利亚阳光海岸大学的认知心理生理学家、纵向青少年大脑研究的主任丹·赫门斯（Dan Hermens）^[12]说道。

赫门斯和他的纵向青少年大脑研究团队正在使用功能性磁共振成像（fMRI）技术绘制青少年的功能连接组，这是大脑神经网络的连线图。该团队使用这些功能连接组来识别年轻人心理困扰的预测标记。研究参与者在躺下和静息状态下接受fMRI扫描。这种技术类似于机械师在汽车出发前听发动机怠速运转的声音。静息状态下的功能连接组允许研究团队可视化与关键脑活动相关的模式。

去年九月份发表在《神经影像》杂志上的一项研究表明^[13]，赫门斯的团队发现12岁的儿童已经具有了独特的大脑指纹——尽管这些指纹模式之间存在几个显著的相似之处。例如，青少年具有类似的扣带-操作网络地图，该网络涉及控制目标导向行为和抵御负面影响的能力^[14]。这种缺乏独特性的表现表明该网络尚未成熟，这为年轻人面临的压力增加提供了生物学解释。研究人员还从同一参与者那里获取了多个fMRI扫描图像，间隔时间为四个月。每次扫描前，他们使用心理压力量表来测量参与者的情感状态。他们发现，在第一个测量中，扣带-操作网络波动更大、与同龄人相比不够清晰的青少年在随后的测量中报告的焦虑和抑郁症状的严重程度更高。

赫门斯和他的纵向青少年大脑研究团队正在使用功能性磁共振成像（fMRI）技术绘制青少年的功能连接组，这是大脑神经网络的连线图。该项目已对150名12至17岁的参与者进行了650多次脑部扫描。

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Dan Hermens

对于赫门斯来说，关键在于认识到脑指纹技术是传统诊断方法的“补充而非替代品”。他的愿景包括广泛的脑指纹筛查计划，以便临床医生可以实时跟踪患者的脑活动变化并在它们变得固化之前识别出精神健康风险。例如，在他所居住的澳大利亚，50岁以上的居民会收到一份免费的尿液检测，以筛查结肠癌^[15]。“如果我们可以为年轻人实施类似的脑指纹筛查，那会怎么样呢？”赫门斯问道。

脑指纹技术的未来

每种脑指纹技术都有其特定的优点。尽管功能磁共振成像提供了更详细的结构和功能细节，但脑电图提供了更快速、更易于获取的有关脑功能的洞见。目前，像Dreem^[16]和Muse^[17]这样的公司正在与医疗保健研究人员合作，利用脑电图的消费者友好型技术。这些设备承诺在家庭环境中推广应用。2022年4月，瑞士联邦理工学院的研究人员报告称，他们通过睡眠头环向60至80岁的成年人传递听觉刺激^[18]，成功增强了深度睡眠的脑活动。然而，重要的是，参与者对刺激的反应存在差异，强调了脑电图头环不是治疗睡眠问题的万灵药。研究人员还警告不要使用这些设备进行无监督的治疗或自我诊断睡眠障碍。

“这是一种医疗设备，不仅仅是一个健康消费品，”瓦尔特·卡伦（Walter Karlen）说，他开发了瑞士联邦理工学院研究中使用的技术。“设备的使用必须有医学指示，并由医生监督。”

fMRI大脑指纹模型可能是推进临床诊断的有力工具。斯坦福大学的科学家^[19]将fMRI大脑指纹和人工智能算法结合起来，成功预测了个体患者孤独症症状的严重程度。他们建议使用大脑指纹技术来评估年龄仅6个月的儿童的大脑，以便在儿童最易受干预的幼儿期介入孤独症疗法。尽管这些基于fMRI的算法在发展初期表现出了卓越的效能，但还需要进一步的磨合才能获得可靠的临床结果。2022年3月发表在《自然》杂志上的一篇论文认为^[20]，需要数万个脑扫描来确定大脑结构与精神健康表型之间的可重复性联系（斯坦福研究使用了1,100名参与者的样本）。

虽然赫门斯承认大数据研究是重要的下一步，但他也强调大脑指纹技术不应被误解为单一的诊断工具。“这些指纹是精神健康其他测量方法的补充。它们很重要，因为它们证明精神健康治疗需要个性化。”他说，“大脑的独特性只会成为未来预测算法的一部分。”

随着科学家们对脑指纹技术进行改进以创建更详细的大脑图片来识别个人的独特身份代码，脑指纹技术不断发展。虽然技术在不断进步，但脑指纹技术的最终目标保持不变。“我们的希望是我们可以早期干预并减轻一个人的心理负担，”普雷罗说。“梦想是早期检测和预防，”赫门斯也同意这一点。

- Kathrin Honesta -

后记

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参考文献

1. https://news.uchicago.edu/story/allan-rechtschaffen-sleep-research-pioneer-1927-2021

2. https://manoachlab.mgh.harvard.edu/

3. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/B9780123786104004782

4. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/25339881/

5. https://academic.oup.com/crawlprevention/governor?content=%2fsleep%2farticle%2f43%2f11%2fzsaa097%2f5841249

6. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1111/j.1528-1167.2009.02037.x

7. https://www.science.org/doi/10.1126/science.81.2111.597?url_ver=Z39.88-2003&rfr_id=ori:rid:crossref.org&rfr_dat=cr_pub%20%200pubmed

8. https://prerau.bwh.harvard.edu/

9. https://academic.oup.com/sleep/article/46/1/zsac223/6701543?login=false

10. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/21967958/

11. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/17551351/

12. https://www.usc.edu.au/staff/professor-daniel-hermens

13. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811922004773

14. https://www.sciencedirect.com/topics/psychology/goal-directed-behavior

15. https://www.health.gov.au/our-work/national-bowel-cancer-screening-program#:~:text=The%20National%20Bowel%20Cancer%20Screening,how%20to%20do%20the%20test.

16. https://dreem.com/

17. https://choosemuse.com/

18. https://www.nature.com/articles/s43856-022-00096-6

19. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0006322322000890

20. https://www.nature.com/articles/s41586-022-04492-9

作者：Lucy Tu | 译者：ChatGPT 

审校：无意义先生 | 编辑：光影

排版：盐 | 封面：Roussel Victoria

原文：

https://www.smithsonianmag.com/science-nature/can-a-fingerprint-of-your-brain-help-predict-mental-health-conditions-180981869/

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