《Biosensors》：A Dual-Modal Biosensing Approach to Evaluate Cortico-Muscular Coupling in Adolescent Idiopathic Scoliosis
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青少年特发性脊柱侧弯（AIS）与中枢神经控制和外周肌肉异常相关。然而，疲劳期间动态的皮质-肌肉耦合（CMC）仍知之甚少。研究人员使用同步32通道脑电图（EEG）和32通道高密度肌电图（HD-EMG）记录了20名AIS青少年和20名健康对照在Biering–S?
青少年特发性脊柱侧弯（AIS）与中枢神经控制和外周肌肉异常相关。然而，疲劳期间动态的皮质-肌肉耦合（CMC）仍知之甚少。研究人员使用同步32通道脑电图（EEG）和32通道高密度肌电图（HD-EMG）记录了20名AIS青少年和20名健康对照在Biering–S?rensen试验中的数据。使用小波相干性和地形图来表征CMC及其空间分布。描述性分析表明HD-EMG激活、皮质连接性和CMC地形图存在与组别和疲劳相关的模式。对于预先指定的C3/C4区域分析，报告了效应量、95%置信区间（CI）、精确p值和错误发现率（FDR）调整后的p值，以支持透明解释。这些多模态观察提供了探索性的生理模式，需要在更大规模的研究中通过预先指定的主要结局进行确认。
**研究背景与问题**
青少年特发性脊柱侧弯（AIS）是一种复杂的脊柱三维畸形，患病率约2–4%，是青春期最常见的脊柱疾病之一。除脊柱弯曲外，AIS可导致姿势失衡、脊柱灵活性降低及生物力学效率受损，并可能影响心肺功能与心理健康。目前临床评估主要依赖Cobb角等静态放射学参数，但这类指标对早期检测敏感性有限，难以准确预测疾病进展。越来越多的证据表明，AIS不仅是骨骼结构异常，还涉及中枢神经调控与外周肌肉系统的功能障碍。以往研究多孤立地分析脑电图（EEG）或肌电图（EMG）信号，缺乏对皮质活动与肌肉输出之间动态功能耦合的整合评估。皮质-肌肉耦合（CMC）分析可量化中枢与外周神经系统的功能连接，但此前在AIS中的应用极为有限。肌肉疲劳是日常姿势维持中的常见生理应激，而Biering–S?rensen试验（BST）作为标准化的等长耐力测试，能诱导躯干伸肌疲劳，且准静态特性可最小化运动伪迹，为同步EEG和HD-EMG记录提供稳定信号采集条件。因此，本研究旨在利用双模态传感系统（32通道EEG和32通道高密度肌电图）及小波相干性分析，探究AIS青少年在BST疲劳范式下的皮质-肌肉耦合模式，以揭示潜在的神经生理机制并寻找敏感的生物标志物。论文发表在《Biosensors》。
**主要关键技术方法**
研究人员采用同步双模态传感系统，包括32通道EEG（按国际10–10系统放置）和32通道高密度肌电图（HD-EMG）阵列，在Biering–S?rensen试验（BST）期间记录数据。样本来源：浙江省中医院（浙江中医药大学第一附属医院）前瞻性招募的20名AIS青少年和20名健康对照（HC）。信号预处理后，基于连续小波变换计算小波相干性（WCOH），表征EEG与HD-EMG之间的时间-频率同步性。HD-EMG信号经空间平均得到全局脊柱旁肌信号，EEG通道间相干性用于量化皮质功能连接。CMC分析聚焦于C3/C4区域（代表双侧感觉运动皮质），并生成地形图。统计采用Mann–Whitney U检验和Wilcoxon符号秩检验，报告效应量、95%置信区间及FDR校正后p值。
**研究结果**
- **3.1 HD-EMG地形图分析**
通过高密度表面传感器网格分析，发现AIS组凹侧背部肌肉的HD-EMG激活模式与HC组存在差异。HC组在疲劳前显示局灶性高激活区域，疲劳后出现空间重组（激活区域扩大）。AIS组基线时激活幅度较低且空间分布弥散，疲劳后激活幅度虽增加，但仍呈无结构梯度弥散分布，提示不协调的肌肉募集策略。
- **3.2 皮质功能连接分析**
基于EEG相干性的功能连接网络显示，HC组在α、β、γ频带维持相对局部的连接模式，而AIS组在基线时呈现更广泛的高相干连接，疲劳后进一步扩展和分散。AIS组在α频带表现出增强的前-后长程连接，β频带前-中央连接更密集，γ频带跨半球连接最显著，提示广泛神经网络招募和代偿策略。
- **3.3 皮质-肌肉WCOH地形图分析**
CMC空间分布显示，HC组α频带CMC主要集中于中央-顶叶通道，疲劳后α频带降低而β/γ频带增强主要在前额-中央区。AIS组在疲劳前即呈现更广泛且不对称的耦合分布，疲劳后α频带降低，β/γ频带局部增强集中于前额-颞区和受累顶叶区，且通道间不对称性更明显。
- **3.4 C3/C4脑网络耦合强度与CMC变化**
在C3和C4区域，描述性分布显示脑网络耦合强度与CMC因频带和疲劳状态变化。部分未校正配对比较提示AIS组α频带CMC在疲劳后降低，但所有预先指定的C3/C4比较经FDR校正后均未达统计显著性（CMC校正后p≥0.240；脑网络耦合校正后p≥0.645）。因此，图6中的模式仅视为描述性证据，而非确认性结果。
**讨论与结论**
研究人员通过BST诱导的静力疲劳范式，结合同步EEG–HD-EMG记录、小波相干性分析和地形图，初步表征了AIS的中枢-外周神经肌肉模式。HD-EMG显示AIS组凹侧肌肉激活弥散且缺乏疲劳后空间重组，皮质功能连接显示AIS组网络更广泛且分散，CMC显示频带和区域依赖的重组趋势。但所有预先指定的C3/C4区域比较在FDR校正后均不显著，因此这些探索性模式需在更大规模、预先指定主要结局的研究中验证。研究局限性包括：样本量较小（每组20人）、仅采集凹侧肌肉、未进行漏电校正或替代数据测试、性别分布不均（AIS组女性85%，HC组60%）。未来研究需扩大样本量、采用纵向设计、整合多肌肉记录与多模态成像，以验证并拓展这些发现。
**结论翻译**
在20名AIS青少年和20名健康对照中，同步EEG–HD-EMG记录和CMC分析为表征疲劳相关的中枢-外周模式提供了可行框架。事后HD-EMG质量控制敏感性分析保留了原始CMC模式。然而，所有预先指定的C3/C4比较经FDR校正后均未保持统计学显著性（CMC校正后p≥0.240；脑网络耦合校正后p≥0.645）。因此，观察到的视觉和区域趋势需要在更大规模、具有预先指定主要结局和适当多重性控制的研究中进行确认，之后才能被视为候选临床指标。
