《Psychophysiology》：Altered Interoceptive Predictive Coding in Functional Neurological Disorders
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内感受（Interoception），即对内部身体信号的加工处理，已被认为与功能性神经疾病（Functional Neurological Disorder, FND）的病理生理机制相关，同时与预测编码（predictive coding, PC）理论概念的改
内感受（Interoception），即对内部身体信号的加工处理，已被认为与功能性神经疾病（Functional Neurological Disorder, FND）的病理生理机制相关，同时与预测编码（predictive coding, PC）理论概念的改变有关。FND的症状（如感觉-运动功能障碍）可能源于感觉输入与预测之间整合的失调。然而，内感受模态下的预测编码尚未在FND中得到研究。本研究采用预测编码范式，即心-听同步任务（cardio-audio synchronization task），测量了在省略音与心跳时间锁定（同步条件）或非时间锁定（异步对照条件）情况下，心跳诱发电位（heartbeat-evoked potentials）的电生理反应。研究将混合症状的FND患者（N=36）与性别和年龄匹配的健康对照（HC: N=42）进行比较，采用基于簇的置换统计方法对比同步与异步条件下省略音期间的心跳诱发电位。研究人员进一步检验了其与自我报告的内感受变量的关联，并在全局场强（global field power, GFP）和地形图中评估了全头皮的主效应和交互效应。FND患者在条件间未显示出簇水平差异，而健康对照则显示出中央簇差异。内感受特异性对比（同步-异步差波）在组间存在差异，并与内感受自我报告相关，但仅在跨组检验时显著（r=?0.33, p=0.012）。在该范式中，地形图的组别×条件交互作用将岛叶（insula）确定为差异最可能的源区。这些交互作用出现在GFP分析所识别的交互作用之前，提示差异性的神经网络首先出现，随后才是整体活动强度的变化。这些结果表明，FND患者在参与内感受预测编码（即内感受引导预测中的精度加权预测误差）时采用了与健康对照不同的神经机制。FND患者在内感受预测编码上未显示出差异，提示其内感受系统功能失调。综合而言，这些发现表明，FND中的内感受线索规律性加工以早期网络招募的改变为特征，随后出现整体信号强度的差异，可能反映了内感受预测编码进程中断。
论文解读文章
一、研究背景与问题
功能性神经疾病（Functional Neurological Disorder, FND）是一类以运动功能障碍（如瘫痪、震颤、肌张力障碍）、感觉功能障碍、头晕或分离性/功能性癫痫发作为主要表现的神经系统疾病，其病理机制源于大脑网络功能的改变，而非传统意义上的器质性损伤。该疾病挑战了身心二元论的传统理解，其发生位于心理与躯体交互的界面上，涉及大脑信号整合过程的异常。既往研究已阐明多种相关机制，其中预测编码（predictive coding, PC）、显著性加工与显著性回路、以及内感受（interoception）被认为是核心环节。
内感受指对内部生成信号的加工处理，提供对身体内部状态的实时映射。预测编码框架则描述了神经系统如何通过纳入新信息并减少冗余来持续更新关于“世界”的模型，其模型更新通过传递未预期或未预测的输入（即预测误差）来实现。在FND中，已有证据显示患者在内感受准确性上表现较低，且内感受与显著性网络（包括岛叶和扣带回皮质等区域）的激活或共激活程度低于健康对照。然而，尽管预测编码框架已被提出用于解释FND的症状生成机制，该框架在实证层面鲜少被检验，尤其是在内感受模态中。此前仅有一项研究检验了FND患者的外感受感觉加工，而在内感受模态下，心跳诱发电位（heartbeat-evoked potentials, HEP）的幅度已被提出可作为心跳持续进行的精度加权预测误差的度量指标，但尚未在预测编码范式下对FND患者进行系统考察。
基于此，研究人员采用心-听同步任务（cardio-audio synchronization task, CAS），旨在检验FND患者与健康对照在内感受预测编码上的差异，即内感受信号（心跳）是否能够辅助对外部声音的预测。该研究首次在FND患者群体中使用CAS任务来推断内感受预测编码的程度，实证检验了此前关于FND病理生理学的预测编码假说，并聚焦于内感受模态。
二、研究设计与方法概述
该研究为一项更大规模研究的一部分，共纳入92名FND患者和健康对照参与者，最终有效样本为78人，其中FND患者36人（75%女性，平均年龄38.6岁，SD=11.6），健康对照42人（76.2%女性，平均年龄37.2岁，SD=12.5），两组在性别和年龄上匹配。患者招募自弗里堡州立医院（HFR）和伯尔尼大学医院（Inselspital Bern）心身医学科，对照通过传单和口碑招募。排除标准包括重大精神或神经合并症、脑部手术或植入物、物质滥用、心血管疾病、无法遵循程序以及怀孕或哺乳期。
研究采用CAS范式，即一种与心跳关联的听觉oddball范式。在该范式中，声音与心跳同步（同步条件）或异步（异步对照条件）呈现，刺激序列中80%为声音、20%为省略（无声音）。研究人员测量了省略音期间与心跳时间锁定（同步条件）或非时间锁定（异步条件）的心跳诱发电位。脑电（EEG）采用64通道BioSemi ActiveTwo系统以2048Hz记录，心电（ECG）通过四个电极记录。EEG数据经带通滤波（0.3–40Hz）、ICA及ICLabel去除眼动和心电伪迹，并采用Buot等人（2021）及Cataldi等人（2025, 2026）改编的程序去除心脏场伪迹。统计分析分为两部分：一是基于簇的置换统计（Fieldtrip工具箱）检验条件间及组间差异；二是采用Ragu工具箱进行2×2因子设计的全局分析（TANOVA和GFP），并使用sLORETA算法进行源定位。
三、研究结果
3.1 临床特征
两组在性别和年龄上无显著差异（p>0.6），但FND患者表现出更高的抑郁（t=5.94, p<0.001）和焦虑评分（状态：t=3.45, p<0.001；特质：t=4.26, p<0.001）。由于特质焦虑与抑郁评分高度相关（r=0.80, p<0.001），研究人员创建了两者的总分作为情感症状协变量。FND患者还报告了更高的精神类药物、抗癫痫药、阿片类和苯二氮卓类药物摄入（χ2=16.84, p<0.001）。内感受自我报告方面，FND患者在MAIA（d=?0.77, p=0.001）和IAS（d=?0.64, p=0.036）上均得分较低。
3.2 内感受预测编码的EEG簇差异
簇分析用于分别检验HC和FND患者中同步与异步条件间省略音HEP的差异。对于健康对照，分析揭示了两种条件间的幅度差异（p=0.002），在R峰后120–323ms期间，中央电极（主要为FC1、C1、C2、CP1和CPz）上异步条件比同步条件幅度更高。对于FND组，未观察到条件主效应（p>0.05）。将同步条件减去异步条件（同步-异步）后比较组间差异，识别出一个FND相对于HC的正向簇（p=0.040），位于中央-后部电极（主要为C1、Cz、C2、CP1、CPz、Pz和P2），在R峰后257–403ms。提取该显著簇的平均幅度后，Cohen's d效应量为1.21，线性混合模型确认在加入药物摄入、情感症状或心脏差异等协变量后组间差异仍保持显著（p<0.001）。跨组相关分析显示，该同步-异步对比幅度与IAS（r=?0.33, p=0.003，FDR校正后p=0.012）和MAIATOTAL（r=?0.25, p=0.025，FDR校正后p=0.057）存在显著相关，但分别在每组内重复检验时均不显著。
3.3 内感受预测编码的EEG全局差异
在全局分析中，TANOVA显示条件主效应出现在R峰后56–72ms（p=0.008）、144–167ms（p=0.006）和382–410ms（p=0.030）；GFP的条件主效应出现在31–55ms（p=0.005）、77–96ms（p=0.020）、247–261ms（p=0.018）和476–488ms（p=0.008）。TANOVA还识别出组主效应在463–480ms（p=0.020），GFP的组主效应在R峰后10–20ms，FND患者的GFP高于HC（p=0.005）。
对于组别×条件交互作用，TANOVA在R峰前?17至?5ms（p=0.005）以及R峰后181–197ms（p=0.020）、215–241ms（p=0.020）和309–322ms（p=0.030）识别出交互效应。sLORETA源定位将岛叶区域确定为前三个时间区间交互效应最可能的源区，FND患者在条件对比中的岛叶激活低于HC。对于较晚的交互区间（309–322ms），峰值检测确定布罗德曼45区（额下回、额叶）为最可能的源区。GFP的交互效应出现在R峰后360–380ms（p=0.020）和449–464ms（p=0.013），其源定位分别在额叶区域和颞叶区域识别出峰值。
3.4 控制分析
控制分析确认了心率（HR）和心率变异性（HRV）在两组间存在差异（F(1,76)=7.86, p=0.006；F(1,76)=13.00, p<0.001），但条件间无差异（F(1,76)=0.66, p=0.420）。R峰到声音的延迟在条件间存在预期差异（F(1,76)=3398.6, p<0.001），声音间隔变异性在组间和条件间均存在差异。ECG信号在同步与异步条件间、以及组间的同步-异步差波均无显著差异。在无药物亚样本（N=59，含19名FND患者）中，中央簇的组间差异未得到复现，但全局分析结果部分复现，TANOVA交互效应中182–197ms区间保持显著。
四、讨论与结论
讨论部分指出，簇分析揭示了FND患者在整合内感受线索以预测外部听觉刺激方面的神经机制改变。健康对照在同步与异步条件对比中表现出中央负向簇（120–323ms），被解释为失匹配负波（Mismatch-Negativity, MMN）反应，表明健康对照编码了心-听信号间建立的规律性，并在省略违反该规律性时产生惊讶反应；而这一反应在FND队列中缺失，支持FND患者可能存在内感受系统或预测编码功能障碍的观点。中央-顶叶簇的组间差异（257–403ms）与自我报告的内感受准确性（IAS）仅在跨组分析时显著相关，提示该关联可能部分源于潜在的组间差异。
全局分析的主效应结果支持了Pfeiffer和De Lucia（2017）在健康志愿者中的发现，且主要由HC组驱动。组别×条件交互作用在TANOVA中出现的早期时间区间（R峰后322ms内）提示差异性脑网络的招募，而GFP交互作用仅在较晚时间窗（360ms后）显著，表明早期网络差异先于整体信号强度变化出现。源定位将岛叶确定为交互效应的最可能源区，这与FND中岛叶激活减少的既往发现一致，支持健康个体中内感受加工可能持续且高效地招募岛叶区域的观点。
研究结论指出，FND患者在基于内部信号（如心跳）预测外部事件（如声音）方面可能存在困难，而健康对照能够进行差异性的内感受学习以利用这些线索做出精确预测。脑电地形图分析揭示了与内感受加工相关脑区（如岛叶）的活动改变。这些发现表明FND患者表现出改变的内感受预测编码，内部与外部输入的功能失调性整合可能导致不可控运动、未被感知的触觉甚至分离等症状。研究强调，对跨身体信号和外部感觉输入的习得规律性的特异性神经反应，可能成为未来FND诊断和治疗策略的潜在靶点。
