基于闭环深部脑刺激的高效抑制帕金森病大鼠病理脑电活动研究

推荐：本研究针对帕金森病大鼠基底节网络高频纺锤波（HVSs）的病理同步性问题，开发了一种基于自回归模型（ARτ）的闭环深部脑刺激（cDBS）系统。通过离线训练卡尔曼滤波器参数，实现了仅需144ms数据即可预测HVSs发作（平均延迟72ms），并在8位微控制器上验证了0.2秒短时刺激的有效性。该研究为早期帕金森病的精准神经调控提供了新策略，显著降低刺激剂量和副作用。

　　

帕金森病（Parkinson's disease, PD）作为一种慢性神经退行性疾病，其典型运动症状包括震颤、运动迟缓和肌强直。尽管药物治疗仍是主要手段，但长期疗效逐渐减退且伴随副作用。深部脑刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）虽能缓解症状，但传统开环DBS因持续刺激可能导致认知障碍和电池快速耗竭。更关键的是，基底节网络中高频纺锤波（High-Voltage Spindles, HVSs）作为多巴胺耗竭的标志性病理活动，其短暂性和不可预测性（平均持续4.3秒）要求干预必须精准快速。

针对这一挑战，中国台湾清华大学的研究团队开发了一种基于时间间隔自回归模型（AR_τ）的闭环DBS系统。通过分析4只帕金森病大鼠的1,131次HVSs事件，研究人员利用卡尔曼滤波器离线训练模型参数，使其仅需144ms的神经电信号即可预测HVSs发作，平均延迟72ms，精度达94%。该系统在8位微控制器（MCU）上实现后，通过有线/无线两种方式验证了其对自由活动大鼠的调控效果。

关键技术包括：1）采用Hilbert-Huang变换（HHT）标注HVSs的5-13Hz特征频段；2）构建6阶AR_τ模型（τ=24）进行预测；3）通过16点FFT降低计算量；4）在STN（丘脑底核）施加130Hz双相脉冲刺激。

研究结果显示三大突破：首先，预测性能上，离线AR_τ模型比在线学习节省95%计算时间，比传统连续小波变换（CWT）缩短检测窗口78%。其次，动物实验中，0.2秒短时刺激即可使HVS能量降低86%，且抑制效果持续超0.5秒。特别在无线系统中，单次30分钟cDBS后HVS抑制持续达30分钟。最后，频谱分析揭示cDBS独特作用机制——将HVS频段（5-13Hz）能量转移至γ波段（30-140Hz），这与临床研究中β-γ振荡转换的治疗标志一致。

在讨论部分，作者指出该系统的两大创新：一是首次实现HVSs的亚秒级检测与干预，将刺激剂量降低90%；二是证实短时刺激的持续效应可能通过神经可塑性实现。研究局限性包括尚未评估行为学改善和长期安全性。这项工作为开发靶向病理振荡的智能神经调控设备奠定基础，其技术框架可扩展至其他振荡相关疾病（如精神分裂症的γ振荡异常）。论文发表于《Deep Brain Stimulation》，为帕金森病早期干预提供了新思路。