左旋多巴诱导的非周期性爆发动态变化与帕金森病个体临床改善的相关性研究

本研究针对帕金森病（PD）患者运动症状缓解机制不明的问题，通过同步记录STN-DBS（丘脑底核深部脑刺激）与运动皮层EEG数据，首次揭示了左旋多巴（L-Dopa）治疗如何通过改变神经元雪崩（neuronal avalanches）的跨模态传播模式改善症状。研究发现ON-levodopa状态下雪崩传播概率显著增加，且STN-皮层通路增强与UPDRS III评分改善呈正相关（r=0.3088, p=0.0309），为PD治疗监测提供了新型电生理标志物。

　　

帕金森病（Parkinson's disease, PD）作为一种常见的神经退行性疾病，其核心症状包括震颤、运动迟缓和肌肉僵直，这些症状与黑质多巴胺能神经元的进行性丢失密切相关。尽管左旋多巴（L-Dopa）仍是PD治疗的"金标准"，但药物作用如何重塑全脑动态网络仍存在重大知识空白。传统研究多聚焦于周期性振荡（如β波爆发），而法国艾克斯-马赛大学等机构的研究团队另辟蹊径，从非周期性神经活动（neuronal avalanches）这一全新视角切入，揭示了药物干预与全脑功能重塑的深层关联。

研究团队创新性地采用双模态同步记录技术，对11例接受STN-DBS手术的PD患者进行ON/OFF药物状态的对照研究。通过计算雪崩转移矩阵（avalanche transition matrices, ATMs），量化了丘脑底核与运动皮层间的信息流动态变化。关键技术包括：1）静息态STN-DBS与运动皮层EEG同步采集；2）基于z-score阈值（|z|>2）的神经元雪崩检测；3）跨模态雪崩传播概率计算；4）基于置换检验的边缘显著性分析；5）临床改善（UPDRS III评分变化）与电生理参数的稳健回归分析。

Levodopa decreases the avalanche rate but increases the avalanche size
研究发现OFF状态下雪崩数量更多（p=0.033, Cohen's d=0.66），但ON状态下雪崩持续时间（p=0.028, d=0.77）、规模（p=0.013, d=0.90）及间隔时间（p=0.0054, d=1.06）显著增加。这提示左旋多巴可能通过减少碎片化活动、促进大规模神经集群同步来改善症状。

Levodopa facilitates the spreading of avalanches

ATM分析显示ON状态整体传播概率提升12%（p=0.0019），其中STN-皮层通路增强最显著（p=0.00097），右半球效应更为突出。这种不对称性可能与患者左侧起病优势相关（见补充表1）。

Increased propagation of avalanches between STN and cortex correlates with clinical improvement

STN-皮层边缘变化与UPDRS III改善呈显著正相关（r=0.3088, p=0.0309），而单纯皮层内或STN内连接变化无统计学意义，证实跨模态协调对症状缓解的关键作用。

这项研究开创性地建立了雪崩动力学与PD治疗响应的关联框架：左旋多巴通过促进STN-运动皮层的跨模态信息整合（而非单纯增加活动频率）来改善症状。ATMs作为新型定量工具，既能区分药物状态（AUC=0.85），又可预测个体治疗响应。未来研究可进一步明确雪崩与β爆发的交互关系，并探索DBS参数对雪崩拓扑的调控作用。该成果发表于《npj Parkinson's Disease》，为PD的精准治疗提供了全新的电生理视角。