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帕金森病（PD）患者双侧丘脑底核深部脑刺激（STNDBS）时，复合神经元网络动力学与运动迟缓改善的关系尚不明确。研究人员通过让 38 例患者进行复杂手部运动并记录脑电图等，发现 STN DBS 可抑制高 β 振荡、促进高 γ 信息流，相关指标能预测运动改善，为开发自适应 DBS 提供依据。
在神经医学领域，帕金森病（Parkinson's disease，PD）是一种常见的神经退行性疾病，给患者的生活带来极大困扰。目前，虽然有多种治疗手段，但对于丘脑底核深部脑刺激（subthalamic nucleus deep brain stimulation，STNDBS）在改善 PD 患者运动功能时，大脑内部复合神经元网络动力学的变化机制，仍存在诸多未知。比如，神经系统中代表运动迟缓等症状严重程度的生物标志物尚未完全明确，这对于开发更精准有效的自适应 DBS（adaptive DBS）造成了阻碍。而自适应 DBS 对于提高晚期 PD 患者术后生活质量至关重要，因此，深入探究这一机制迫在眉睫。
为了解开这些谜团，来自匈牙利塞梅维什大学（Semmelweis University）等多个研究机构的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《npj Parkinson's Disease》上，为帕金森病的治疗带来了新的曙光。
研究人员采用了多种关键技术方法。首先，招募了 38 例接受双侧 STN - DBS 治疗至少 1 年的 PD 患者（样本队列来源）。利用脑电图（electroencephalography，EEG）记录患者在不同刺激强度下进行复杂手部运动（螺旋绘图）时的大脑电活动。通过 EEG 源重建技术，确定大脑中不同区域（如初级运动皮层、丘脑底核等）的神经活动变化。运用广义部分定向相干分析（generalized partial directed coherence analysis）等方法，研究不同区域之间的有效连接性变化 。
临床特征
研究涉及 24 名男性和 14 名女性患者，平均年龄 65.6±7.38 岁。患者在进行螺旋绘图测试时，Mini - Mental State Examination（MMSE）评分和 Addenbrooke’s Cognitive Examination 评分与术前相比无显著差异。通过测量，确定了刺激电极在丘脑底核（subthalamic nucleus，STN）中的位置，为后续研究提供了基础。
螺旋绘图分析
患者进行自我 - paced 和 traced 螺旋绘图任务，且在四个不同刺激强度下随机进行。结果发现，自我 - paced 绘图的平均切向速度高于 traced 绘图。随着刺激强度增加，两种绘图任务的平均切向速度都逐渐增加，且自我 - paced 螺旋绘图速度增加的斜率更高。同时，自我 - paced 绘图的速度熵低于 traced 绘图，开启刺激后速度熵降低，但不随刺激强度进一步变化。
功率谱密度分析
在进行螺旋绘图任务时，改变对侧（同侧刺激）的 DBS 设置，对大脑皮层区域（如初级运动皮层 M1、背侧前运动皮层 DPMC 等）和 STN 进行功率谱分析。结果显示，随着刺激强度增加，运动对侧（刺激同侧）的低 β 和高 β 功率逐渐降低，低 γ 和高 γ 功率逐渐增加；而运动同侧（刺激对侧）的四个频率带功率不受 DBS 强度变化影响。以视觉皮层为参考，其 β 和 γ 波段活动不随刺激强度变化，表明这些变化具有特异性。
预测分析
研究人员利用支持向量机（support vector machine，SVM）模型，基于 EEG 频谱功率特征预测刺激诱导的螺旋绘图速度改善情况。结果发现，对于自我 - paced 螺旋绘图，由 DLPFC、DPMC 和 M1 的高 β 功率，以及 M1、SMA 和 DLPFC 的高 γ 功率等特征组成的模型，预测准确性较高（自我 - paced：R2=0.63±0.1；traced：R2=0.71±0.03） 。但对于 traced 螺旋绘图，四个频率带的源功率斜率无法可靠预测绘图速度斜率。
有效连接性
研究发现，随着刺激强度增加，在高 β 波段，STN 与运动皮层区域（如 M1、SMA 等）之间的广义部分定向相干有效连接性降低，且该效应在两个方向上均存在；在高 γ 波段，M1 与前运动皮层区域（SMA、VPMC 和 DPMC）之间的有效连接性双向增加，但 STN 与运动皮层区域之间的有效连接性无变化。在低 β 和低 γ 频率带，分析区域内的有效连接性不受刺激影响，且 traced 和 self-paced 绘图时的连接性值无显著差异。
综合研究结果，丘脑底核刺激（STN DBS）在改善帕金森病患者复杂手部运动功能方面具有重要作用。它能够抑制 STN 与运动皮层区域之间同步的高 β 波段振荡活动，同时促进运动皮层区域之间高 γ 信息流动，这种作用呈剂量依赖性。高 β 和高 γ 振荡在包含 M1 的网络中，能最准确地预测自我 - paced 螺旋绘图速度的改善。该研究为理解帕金森病的病理机制以及开发更有效的治疗方法，尤其是自适应 DBS，提供了重要的理论依据。研究还指出，术前通过 EEG 检查初级运动皮层与其他运动皮层区域之间的高 γ 有效连接性，以及在左旋多巴激发试验下的高 β 超直接连接性，可能对个体手术结果具有预测价值，为未来的临床实践提供了新的方向。然而，研究也存在一定局限性，如男女患者分布不均、缺乏健康对照等，但总体而言，研究成果对于推动帕金森病的治疗进展具有重要意义。
