抑郁对疼痛敏感性的神经标志物——峰值α频率的影响：一项关于睁眼与闭眼状态差异的研究

本研究探讨了抑郁如何影响作为疼痛敏感性神经生理标志物的峰值α频率（PAF），并比较了睁眼（EO）与闭眼（EC）状态下PAF的差异。研究发现，在EO状态下，PAF与抑郁呈正相关（ρ=0.348, p=0.019），而与疼痛敏感性无显著关联；EC状态下则未发现显著相关性。值得注意的是，EO与EC状态的PAF差异（α反应性）与抑郁严重程度呈强负相关（ρ=?0.54, p<0.01）。研究表明，抑郁可能通过加速PAF掩盖其与疼痛敏感性的关联，且EO状态下的PAF及状态间差异可作为抑郁的有效生物标志物，为共病疼痛与抑郁的神经机制研究提供了新方向。

　　

在神经科学和疼痛研究领域，峰值α频率（Peak Alpha Frequency, PAF）作为大脑α振荡（8–12 Hz）中的主导频率，近年来备受关注。它不仅是个体神经振荡速度的特异性标志，更被视为感知、认知功能乃至疼痛敏感性的潜在生物标志物。以往研究发现，疼痛敏感性增高的人群往往表现出更慢的PAF，这可能反映了感觉门控功能的受损和对疼痛的易感性。然而，慢性疼痛常常与抑郁共病，而抑郁却与更快的PAF相关，这种相反的趋势使得PAF在预测疼痛时面临巨大挑战。此外，现有研究多基于闭眼（Eyes-Closed, EC）状态的脑电图（EEG）记录，因其较高的信噪比和较少伪影，但睁眼（Eyes-Open, EO）状态可能更贴近日常认知状态，尤其对于涉及注意力和情绪调节的抑郁症状。那么，PAF作为疼痛敏感性的标志物是否会受到抑郁的干扰？不同记录条件（EO vs. EC）又会如何影响这一关系？这些问题的解答对于理解共病机制和开发针对性干预措施至关重要。

为探究上述问题，研究人员在《Neurobiology of Pain》上发表了一项研究，通过分析47名18-51岁参与者的EEG数据、抑郁评分（采用患者健康问卷-9, PHQ-9）和热痛敏感性（通过热刺激仪测定），系统评估了PAF与疼痛敏感性、抑郁的关联，并比较了EO和EC状态下的差异。主要技术方法包括：使用64导联Biosemi Active Two系统采集EEG数据，预处理采用Brain Vision Analyzer软件进行滤波、伪迹剔除和独立成分分析（ICA），PAF提取采用FOOOF算法从传感器运动区（C3、Cz、C4电极）的功率谱中量化；热痛敏感性通过Medoc Pathway热刺激仪施加35–49°C的热刺激，以参与者评分10/20（轻度疼痛）的温度作为痛阈指标；抑郁 severity通过PHQ-9问卷连续评估；统计分析采用Spearman相关和线性回归处理非正态分布数据，并探索了α反应性（定义为(PAF_EC - PAF_EO)/PAF_EC）与变量的关系。

研究结果首先通过疼痛敏感性和抑郁的描述性分析显示，参与者的痛阈平均为45.85°C（SD=3.28），PHQ-9评分平均为4.49（SD=3.96），两者无显著相关（ρ=0.179, p=0.228），且分布均非正态，支持使用非参数检验。频谱分析揭示了传感器运动区的PAF在EO和EC状态下高度相关（r=0.836, p<0.001），均值分别为10.82 Hz和10.80 Hz，表明个体PAF在不同条件下稳定。疼痛敏感性、抑郁和PAF的分析发现：在EO状态下，PAF与抑郁呈显著正相关（ρ=0.348, p=0.019），但与痛阈无关联（ρ=?0.095, p=0.538）；在EC状态下，PAF与抑郁和痛阈均无显著相关。通过线性回归检验抑郁对PAF-痛阈关系的调节作用，发现EC状态下抑郁与PAF的交互项边缘显著（b=?0.547, p=0.052），提示抑郁可能减弱PAF与疼痛敏感性的负关联；EO状态下无此趋势。此外，α反应性与痛阈无关（ρ=0.078, p=0.733），但与抑郁呈强负相关（ρ=?0.54, p<0.01），表明EO与EC状态的PAF差异随抑郁加重而减小。

讨论部分归纳指出，本研究首次在统一框架下揭示抑郁对PAF作为疼痛敏感性标志物的干扰效应。与以往研究不同，未发现PAF与疼痛敏感性的直接关联，可能源于抑郁的调节作用：在无抑郁个体中，较慢PAF与较高疼痛敏感性的趋势与文献一致，但随着抑郁加重，这一关系被掩盖或逆转，凸显了抑郁在神经疼痛机制中的关键角色。方法学上，短暂的热痛刺激可能未充分激发慢性痛相关的敏化过程，限制了痛阈变异性，未来需采用更生态效度的疼痛模型。抑郁与较快PAF的关联（尤其在EO状态下）支持皮层过度兴奋假说，可能与默认模式网络（Default Mode Network, DMN）活动过度、代谢增高及注意力调控异常有关，而EO状态因涉及外部注意网络，更敏感地捕获了抑郁相关的神经变化。最显著的发现是α反应性与抑郁的强负相关，提示状态间神经转换效率降低可能反映抑郁患者的网络僵化，特别是显著性网络（Salience Network）功能受损，导致难以从内部沉思（EC状态）切换到外部注意（EO状态）。这一指标超越了单一状态PAF，提供了动态生物标志物新视角。

研究结论强调，PAF对抑郁敏感，且与疼痛敏感性的关联方向相反，因此在抑郁个体中可能掩盖疼痛的神经标志；EO状态下的PAF及α反应性是抑郁的有效预测指标，值得进一步研究。局限性包括样本量较小可能增加II类错误风险，以及EEG的空间分辨率限制了对子网络活动的精确定位，未来结合fMRI等技术将深化机制探索。总之，这项工作为共病疼痛与抑郁的神经生理基础提供了重要见解，并突出了方法学条件（如EO/EC状态）在生物标志物研究中的关键影响，有助于推动个体化治疗策略的发展。