行为-iEEG-频谱功率相关性(BESPoC)方法揭示自然对话中的语言神经基质及其临床价值

来自国际团队的研究人员针对传统颅内语言定位技术(ESM/HGM)依赖人工重复任务的局限，创新性地开发了行为-iEEG-频谱功率相关性(BESPoC)方法。通过对134例2-29岁癫痫患者的立体脑电图监测，研究发现自然对话与标准化任务在定位语言区(HGM/ESM位点)具有等效性，且能更准确预测术后神经心理结局，为临床语言评估提供了更生态化的解决方案。

　　

这项突破性研究开创性地将自然对话引入颅内语言功能定位领域。传统电刺激映射(ESM)和高伽马调制(HGM)技术需要患者反复执行命名、听理解等标准化任务，而新开发的BESPoC方法通过分析立体脑电图(sEEG)频谱功率与行为标记物的动态关联，成功实现了三大突破：首先在134例2-29岁癫痫患者中验证，BESPoC对HGM语言区的定位特异性达0.79-0.83，敏感性0.64-0.86；其次发现该方法在预测保留ESM语言区患者的神经心理缺陷方面优于HGM；最重要的是，患者与家人的自然对话产生的定位效果与标准化任务相当，且能更精准预测术后语言功能结局。这项发表于《ANN NEUROL》的研究，为癫痫手术规划提供了更符合真实语言场景的评估工具。