每年我国有近10万患者进入“植物人”状态，究竟其中哪些病人复苏可能性更大？目前使用的传统方法误诊率高达40%。最近，上海科学家与医生团队联手，找到了一种新方法，可以利用患者的残存意识对语言的反应，通过追踪他们的脑电微状态，更准确地预测患者个体在脑电记录100天后的康复状况，正确率达到80%。
昨天，中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心（神经科学研究所）、中国科学院灵长类神经生物学重点实验室王立平研究组与复旦大学附属华山医院神经外科毛颖/吴雪海团队在《自然-神经科学》期刊在线发表了题为《探索意识障碍患者层级语言加工》的合作研究论文。
▲研究者结合多层级语言序列范式和头皮高密度脑电记录，帮助临床医生对意识障碍患者的意识水平进行诊断和预后判断
每年我国有近10万患者因颅脑外伤、脑卒中、缺血缺氧性脑病等病陷入昏迷，继而进入长期的意识障碍状态，即传统意义上的“植物人”状态，长期治疗给家庭和社会都带来了巨大的压力。
意识障碍患者中，以无反应觉醒综合征（UWS）和最小意识状态（MCS）两类最为常见。相较于无反应觉醒综合征患者， 最小意识状态患者的残存意识水平更高，康复可能性也更高。
然而，现阶段对患者的状态鉴定依赖于有经验医生的观察和量表评分，具有一定的主观性，误诊率高达40%。近年来有研究者利用脑电或磁共振成像记录患者的脑活动，进而推测其意识障碍程度，但范式较为局限，神经指标也较为匮乏，准确性仍有一定的提升空间。
因此，将语言加工这一大脑高级认知功能与意识状态相结合的研究，一方面对于研究大脑在不同意识状态下处理语言加工的能力及神经机制有着重要的科学价值，另一方面，将语言加工能力做为大脑认知能力指标来判断患者残存的意识水平，对于意识障碍患者状态诊断和康复预测有着极其重要的临床价值和社会意义。
本研究合作者丁鼐研究员在以往的工作中发现，当健康人聆听按一定频率呈现的汉语语音序列时，大脑会以对应节律的神经振荡并行表征序列中不同层级的语言结构（字、词及句子/短语；图2a）。如，当以4字/秒的速度连续播放如“小马过河”的4字句子，大脑会追踪其中的字（“小”、“马”、“过”、“河”；出现频率为4 Hz）、词（“小马”、“过河”；出现频率为2 Hz）和句（“小马过河”；出现频率为1 Hz）结构，并在脑磁或脑电等神经信号上得以体现。相应的，如果呈现的是“高学山跑”这样不存在词和句结构的4字语音序列，则只能观察到与字结构出现频率对应的神经信号。
▲研究流程。a）多层级语言序列范式和语言层级追踪相关神经反应的示意图。b）脑电微状态示意图。c）利用多层级语言序列范式下的语言层级追踪相关神经反应及脑电微状态指标，对意识障碍患者的意识水平进行判断并预测康复。
经过反复多次设计与实验，科研人员发现，综合利用不同语言范式下的脑电指标建立的机器学习模型，不仅在诊断上显著优于基于行为学量表的临床评估，而且可以更准确地预测患者个体在脑电记录100天后的康复，正确率达到80%。
研究团队将在今后的研究中进一步优化测试方案，最终为研究意识障碍的神经机制、意识活动的神经表征，以及在意识障碍患者上开展相关科学研究提供实验依据和理论基础。