用于脑植入患者神经解码的侵入性神经生理学与全脑连接组学

脑机接口研究可为闭环神经调控疗法提供启发，有望为脑部疾病的治疗提供时空精准性。为实现这一精准性，需借助机器学习从脑信号中解码动态患者状态，但目前尚缺乏针对神经植入设备获取的侵入性脑信号解码的标准化框架。本研究开发了一个平台，将脑信号解码与磁共振成像连接组学相结合，并在73名因运动障碍、抑郁症和癫痫接受脑植入治疗的神外科患者中，应用该平台处理了总计123小时的侵入式脑记录数据。我们提出了连接组学指导的运动解码器，该解码器在美国、欧洲和中国的帕金森病与癫痫患者队列中均展现出良好的泛化能力。在重度抑郁症患者的深部脑刺激治疗中，我们揭示了左前额叶和扣带回环路作为情绪解码的网络靶点。最后，我们展示了在癫痫响应性神经刺激中提升癫痫发作检测能力的潜在机会。本研究凸显了脑信号解码在深部脑刺激中的临床应用价值，并提供了一套能够实现快速、高精度解码的方法，为精准医疗中根据患者个体需求动态调整神经疗法提供了技术支持。