噪声环境下言语处理的认知缺陷揭示亨廷顿病早期诊断新靶点

研究人员针对亨廷顿病(HD)患者日常交流障碍的机制不明问题，开展噪声环境下言语处理(Speech-in-Noise, SiN)的认知功能研究。通过设计句子/单词识别、空间线索利用等系列实验，发现显性期HD患者在注意需求性噪声(如多说话者背景音BN)中表现显著受损，前驱期患者在某些高认知负荷条件下也出现障碍。研究首次系统证实HD阶段依赖性言语处理缺陷与工作记忆(working memory)和执行功能(executive function)损伤相关，建立的逻辑回归模型对前驱期HD识别准确率达87.5%，为早期认知评估提供了便捷可靠的生物标志物。

　　

亨廷顿病(HD)作为一种致命的神经退行性疾病，其典型的三联征——运动、认知和精神症状已广为人知。然而，患者在嘈杂环境中的交流障碍这一严重影响生活质量的症状，其背后的神经机制却长期被忽视。日常生活中的咖啡馆、商场等场景充满背景噪声，健康人可轻松应对的"鸡尾酒会效应"对HD患者却可能构成巨大挑战。既往研究多聚焦安静环境下的语言功能，或仅考察简单音素辨别，未能揭示真实场景中HD患者面临的认知困境。更关键的是，前驱期(premanifest HD)是否存在细微的言语处理缺陷，这一关乎早期干预的重要问题仍悬而未决。

为破解这些难题，来自澳大利亚莫纳什大学(Monash University)和皇家墨尔本医院(Royal Melbourne Hospital)的研究团队设计了一系列生态效度高的实验。他们招募基因确诊的HD患者(前驱期16人、显性期12人)和健康对照(26人)，采用Bench-Kowal-Bamford标准句子库，在两种噪声背景(语音加权噪声SWN和多说话者背景音BN)下，系统考察了不同信号噪声比(SNR)条件下的言语识别能力。研究还创新性地引入虚拟听觉空间技术，通过头相关传输函数(HRTF)模拟空间分离场景，并采用坐标响应测量(CRM)任务评估竞争性语音场景下的表现。所有参与者均完成纯音测听、蒙特利尔认知评估(MoCA)和Cogstate简明认知电池测试，通过逻辑回归模型建立诊断预测工具。

关键技术方法包括：1) 采用Bench-Kowal-Bamford句子库构建多SNR水平的噪声言语识别任务；2) 虚拟听觉空间技术模拟0°-50°方位角的空间分离条件；3) 坐标响应测量(CRM)评估竞争语音场景下的选择性注意；4) 玻尔兹曼函数拟合获取V50(50%识别率的SNR)等参数；5) 逻辑回归模型区分前驱期HD与健康对照。

研究结果揭示：

1. 基础听觉功能无损：各组在纯音听阈和响度不适级(LDL)测试中无差异，排除了外周听觉损伤的干扰。
2. 噪声类型决定缺陷模式：在低认知负荷的SWN中，仅显性期HD组在-7dB SNR表现受损；而在高负荷的BN中，显性期组在所有SNR均显著差于对照(如-1dB SNR少识别2.8±0.5句，p<0.0001)，前驱期组在部分SNR也出现障碍。
3. 孤立单词识别更敏感：前驱期组在BN中-1dB SNR单词识别率显著低于对照(p=0.0002)，提示离散语言单元处理可能更早出现异常。
4. 空间线索利用存在情境差异：在多说话者背景(SSiN任务)中，50°空间分离可使显性期HD患者获益；但在双语音竞争(CRM任务)时，其表现始终落后，显示执行功能缺陷可能抵消空间线索优势。
5. 强相关性验证认知基础：言语任务V50与MoCA总分(r=-0.66)、Cogstate视觉学习任务(r=-0.59)等显著相关，印证其认知负荷本质。

这项研究首次系统描绘了HD患者噪声下言语处理的阶段特异性损伤图谱。显性期患者在高认知负荷环境中表现全面受损，符合其已知的工作记忆和执行功能缺陷；而前驱期患者在孤立单词识别等敏感任务中的异常，则暗示细微认知变化可能早于典型运动症状出现。特别值得注意的是，研究者建立的基于单词识别V50参数的逻辑回归模型，以87.5%的敏感度实现了前驱期HD的鉴别诊断，这种简便、低成本的床边评估工具对早期干预具有重要意义。

在临床实践层面，研究建议针对HD患者采取环境适配策略：避免多说话者同时交谈的场景，利用≥50°的空间方位分离来优化交流效果。从理论角度看，该研究为"语言理解便捷性模型"(ELU)提供了新证据，证实工作记忆容量下降会显著影响噪声环境下的言语处理效能。未来研究可纵向追踪言语处理指标与疾病进展的关系，并探索音乐训练等听觉-认知联合干预对HD患者交流能力的改善作用。这项发表于《Cortex》的创新工作，将临床神经科学与听觉认知研究巧妙结合，为HD的早期识别和功能评估开辟了新途径。