颞叶癫痫伴焦虑患者的脑电图微状态动态特征：网络警觉性增高与注意-视觉通路损伤的神经机制

本研究针对颞叶癫痫(TLE)与焦虑共病的神经机制难题，通过21通道脑电图(EEG)微状态分析技术，对比30例健康对照(HC)、30例TLE伴焦虑(PAS)和30例TLE不伴焦虑(nPAS)患者的脑网络动态特征。发现PAS组微状态B(视觉网络)出现频率和时间覆盖率显著降低，微状态C(突显网络)向A(听觉网络)转迁概率增加，提示网络警觉性增高、注意-视觉通路功能受损。该成果为癫痫共病焦虑提供了新型EEG生物标志物，发表于《Seizure: European Journal of Epilepsy》。

　　

癫痫作为困扰全球7000万患者的慢性神经系统疾病，其中颞叶癫痫(TLE)患者常伴随高达39.4%的焦虑共病率。这种共病不仅使患者自杀风险激增11.4倍，更导致癫痫发作更难控制、医疗负担加重。尽管已有研究提出杏仁核过度放电、5-羟色胺(5-HT)受体减少等假说，但TLE与焦虑共病的动态脑网络特征始终是未解之谜。河南省人民医院癫痫中心的研究团队创新性地运用脑电图(EEG)微状态分析技术，首次揭示了焦虑如何重塑TLE患者的脑网络动态，相关成果发表在癫痫学领域权威期刊《Seizure: European Journal of Epilepsy》。

研究采用21通道EEG记录90名受试者（健康对照HC、TLE伴焦虑PAS、TLE不伴焦虑nPAS各30例）的静息态脑电活动，通过微状态分析比较各组在微状态A(听觉网络)、B(视觉网络)、C(突显网络)、D(注意网络)的持续时间、出现频率、时间覆盖率和转迁概率差异。

【Participants selection】
研究纳入2022-2024年就诊的TLE患者，通过汉密尔顿焦虑量表(HAMA-24)区分PAS与nPAS组，确保两组在年龄、性别、教育年限等基线资料匹配。

【Demographic and clinical variables】
临床数据显示PAS组HAMA评分显著高于nPAS组(28.4±3.1 vs 6.2±2.7, p<0.001)，但两组在海马萎缩比例(56.7% vs 53.3%)等癫痫特征上无差异，证实焦虑症状的独立性。

【Results】
EEG微状态分析揭示：PAS组微状态B的出现频率(12.1±1.8次/分)和时间覆盖率(14.3±2.1%)显著低于nPAS组(15.6±2.3次/分, 18.7±2.5%)，提示视觉网络功能受损。转迁概率分析显示PAS组存在特征性改变：从微状态C到A的转迁增加(OR=1.32)，而从C/D到B的转迁减少(OR=0.76)，表明突显网络过度激活导致注意-视觉通路整合障碍。

【Disccussion】
这些发现首次证实焦虑选择性地重塑TLE患者的脑网络转迁模式：突显网络(Salience Network)过度活跃引发整体警觉性增高，背侧注意网络(Dorsal Attention Network)与视觉网络(Visual Network)的耦合减弱导致注意-视觉整合缺陷。这种"网络共病"机制不同于单纯的癫痫或焦虑病理改变，为理解共病提供了新视角。

【Conclusion】
该研究确立EEG微状态动态参数作为TLE共病焦虑的客观生物标志物，其揭示的转迁概率异常为开发靶向神经调控疗法（如针对突显网络的经颅磁刺激）提供了理论依据。未来研究可探索这些微状态特征预测抗癫痫药物疗效的潜力，以及通过改善注意-视觉通路整合来缓解焦虑症状的治疗策略。