全麻期间意识障碍的脑电图多尺度脑网络与高阶协同变化

《Cognitive Neurodynamics》：The EEG multi-scale brain network and high-order synergy changes in disorders of consciousness during general anesthesia

　　**摘要**在全麻（GA）期间的大脑网络改变已在意识完整的个体中得到广泛研究。然而，意识障碍（DoC）患者在麻醉扰动下的网络动态仍知之甚少。我们记录了33名DoC患者（16名植物状态/UWS患者和17名最小意识状态/MCS患者）在全麻期间的脑电图（EEG）信号，涵盖三种状态（DoC-静息、DoC-MOSSA和DoC-恢复）。我们提出了一个多尺度脑网络框架。低阶网络特征采用无偏最小生成树（MST）和有向相位滞后指数（dPLI）进行评估，而高阶组织则通过拓扑数据分析（TDA）和高阶互信息（HO-MI）进行评价。UWS患者表现出碎片化的线性拓扑主干结构，其叶片比例（p?<?0.05）和树层级（p?<?0.05）均低于MCS患者。dPLI分析显示UWS患者的前额叶自上而下方向性通讯受损，而MCS患者在麻醉期间表现出额顶方向性组织的暂时性中断与恢复。在麻醉状态下，TDA显示UWS患者的H1最大Betti数降低（p?<?0.01），表明其拓扑韧性受损，而MCS患者则表现出相对保留的网络组织。此外，HO-MI分析显示UWS患者在麻醉期间总相关性增加，表现为冗余信息处理，而MCS患者在恢复阶段于中央-顶叶网络内恢复了协同信息整合。全麻揭示了MCS与UWS患者之间具有明显尺度依赖性的网络改变差异。定向通讯的持续损害和高阶协同整合的障碍是UWS患者网络组织紊乱的特征。本文提出的整合MST、dPLI、TDA和HO-MI的多尺度EEG框架为DoC患者的围术期意识监测和评估提供了候选网络生物标志物。