解析自闭症中的振荡性与非周期性神经活动：基于谱参数分析的神经反馈干预研究

《Behavioural Brain Research》：Disentangling Oscillatory and Aperiodic Neural Activity in Autism: A Spectral Parameterization Analysis of Neurofeedback Intervention

　　

摘要

背景

自闭症谱系障碍（ASD）的特征为异常的神经振荡以及兴奋/抑制平衡的异质性改变，这种平衡的方向在不同个体、神经回路及发育阶段存在差异。虽然阿尔法波段神经反馈是一种具有前景的干预方法，但其背后的神经生理机制仍不清晰，部分原因是传统脑电图分析中将周期性信号与非周期性信号混为一谈。

方法

这项随机对照试验招募了40名ASD患儿，将其分为实验组（接受阿尔法波训练的神经反馈）和对照组（无反馈组）。在干预前后分别收集了他们的静息状态脑电图数据及行为评估结果（SRS、ABC量表）。我们通过频谱参数化方法将神经活动分解为非周期性成分（1/f斜率、偏移量）和周期性成分（周期性阿尔法波功率、中心频率）。

结果

神经反馈训练显著提升了患儿的社交认知与人际交往能力。从生理层面来看，实验组的非周期性斜率明显变陡（指数增大），这说明神经噪声减少，抑制性调节功能可能得到优化。此外，实验组的周期性阿尔法波功率增强，阿尔法波中心频率也有所上升，这些变化表明其神经效率与成熟度有所提升。前额叶和枕叶区域的这些生理变化与行为评分的改善存在显著关联。

结论

阿尔法波训练结合神经反馈干预，不仅有助于提升照料者所评估的患儿行为表现，还能改善其静息状态脑电图的频谱特征。这些研究结果证实，频谱参数化指标在评估神经调节干预效果方面具有实用价值。

引言

自闭症谱系障碍是一种神经发育障碍，其特征为社交沟通能力存在差异，且行为模式较为刻板、重复[1]。尽管ASD的病因较为复杂，但一种主流的神经生物学假说认为，该疾病可能与兴奋性神经递质与抑制性神经递质之间的失衡有关[2]、[3]，而且不同神经回路及个体之间这种失衡的表现存在显著差异。这一模型最初由Rubenstein和Merzenich提出[2]，它更多是一种用于理解ASD的理论框架，而非已被证实的因果机制，因为该疾病涉及极其复杂的神经生物学过程。最新的理论与实证研究也表明，ASD患者的兴奋/抑制平衡存在显著异质性。与早期认为所有患者都会出现过度兴奋的模型不同，现有证据[4]显示，兴奋/抑制动态十分复杂，会随年龄、性别及诊断亚型而发生变化。这种功能紊乱与多种感觉特征密切相关，包括感觉过敏和感觉迟钝两种情况[5]。因此，能够恢复这种生理平衡的治疗干预措施具有重要的临床意义。

神经反馈训练是一种非侵入性的神经调节技术，它通过操作性条件作用帮助个体自我调节大脑活动[6]。针对阿尔法波段的神经反馈训练（通常频率为8-13赫兹）已被广泛用于改善神经发育障碍儿童的注意力与认知控制能力[7]、[8]。最近的系统评价表明，神经反馈确实能够有效减轻照料者所观察到的行为问题[7]。不过，阿尔法波训练背后的神经生理机制仍存在争议：它仅仅是增加了某种特定振荡的幅度，还是真正改变了大脑皮层回路的内在状态？传统的脑电图分析方法依赖于带限功率指标（如绝对阿尔法波功率或贝塔波功率），往往无法区分真正的振荡变化与宽带背景活动的变化[9]、[10]，这种混淆可能导致对生理变化的误判，从而掩盖干预措施对大脑网络稳定性的真实影响。

为了解决这一缺陷，近期的方法学进展，比如频谱参数化技术，使得可以将脑电图信号分解为非周期性成分（类似1/f分布的成分）和周期性成分（振荡成分）[11]。非周期性成分包含两个关键指标：1/f斜率（或非周期性指数）和偏移量。1/f斜率已被视为判断兴奋/抑制平衡的可靠指标——斜率越平缓（指数越低），通常意味着神经兴奋程度越高，背景噪声也更为异步[12]、[13]；而偏移量则与神经元的整体放电频率相关。至于周期性成分，通过分离掉非周期性的背景噪声，我们就可以得到周期性阿尔法波功率和中心频率。周期性阿尔法波功率能够准确反映神经振荡的强度，而中心频率则与神经成熟度及信息处理速度相关[14]。虽然这些指标的发育变化规律已有相关研究描述[15]，但目前尚不清楚像阿尔法波训练这样的临床干预措施是否能够主动调节这些基本的生理参数。

在本研究中，我们探讨了针对阿尔法波段的神经反馈训练对ASD患儿兴奋/抑制平衡及神经动态的影响。通过将静息状态脑电图数据分解为周期性成分和非周期性成分，我们试图验证这样一种假设：神经反馈训练能够改变ASD患儿神经动态的特定特征参数。具体而言，我们的假设包括：（1）神经反馈训练会使得1/f斜率变陡，同时偏移量在生理层面得到优化，这表明抑制性控制功能得以恢复，神经噪声也会减少；（2）神经反馈训练会改变阿尔法波的中心频率，并提升周期性阿尔法波功率，这说明患儿的神经效率及信噪比得到了改善；（3）这些主要发生在前额叶区域的生理变化，会与行为表现的改善相关。另外，考虑到ASD患者大脑网络的分布式特征，我们还对其他脑皮质区域进行了相关性分析，以探索是否存在大规模的神经重组现象。

章节节选

参与者

本研究共招募了40名被诊断为ASD的儿童，这些儿童来自宁波康复医院。参与者被随机分配到实验组（20人）和对照组（20人）。在试验设计及透明度方面，参与分组的任务是由一名未参与患儿筛选或临床评估的独立研究人员通过计算机生成的随机数序列来完成的。由于

神经反馈干预后的行为改善

为了评估神经反馈训练的临床效果，我们对比了干预前后患儿在ABC量表和SRS量表上的得分。表2和表3展示了干预前后实验组与对照组在ABC量表和SRS量表上的重复测量方差分析结果。表4、表5、表6和表7则分别呈现了两组儿童在两个不同时间点的ABC量表和SRS量表得分（均值±标准差），以及那些在统计上存在显著差异的子组的情况

讨论

本研究的主要目的是探讨针对阿尔法波段的神经反馈训练是否能够调节兴奋/抑制平衡，进而缓解ASD患儿身上照料者所观察到的行为问题。通过采用一种新的频谱参数化方法，我们成功地将非周期性背景活动中的生理变化与周期性神经振荡区分开来。我们的研究结果表明，为期4周的神经反馈训练不仅

结论

总而言之，本研究提供了新的证据，表明针对阿尔法波段的神经反馈训练不仅有助于提升照料者所评估的患儿行为表现，还能改善其静息状态脑电图的频谱特征。通过突破传统的带功率分析方法，我们发现照料者所观察到的行为问题减轻，与兴奋/抑制平衡的恢复（体现为1/f斜率变陡）以及神经效率的提升（体现为周期性阿尔法波功率的增加）密切相关

作者贡献说明

吴娟梅：软件应用、方法设计、数据整理。 刘楠：结果验证、研究指导、数据整理。 李玉琪：初稿撰写、方法设计、正式数据分析、数据整理。 李晓丽：结果可视化、项目管理、资金筹集工作。 周天一：研究指导、资源协调、研究实施、数据整理。 康建楠：文章润色与编辑、结果验证、研究指导、资金筹集、研究构思。

利益冲突声明

所有作者均声明，在本研究中不存在任何利益冲突。

致谢

本研究的部分经费由中国国家重点研发计划（项目编号2025YFE0205100、2025YFE0213800）、“甬江科技创新2035”重点研发项目（2025Z182）以及“甬江科技创新2035”重大应用示范项目（2025Z196）提供支持。

李玉琪|吴娟梅|刘楠|李晓丽|周天一|康建楠

中国宁波宁波康复医院儿童康复科