《Annals of Neurosciences》：Neuroimaging in Addiction: Principles of Functional Near-infrared Spectroscopy and Its Emerging Role in De-addiction: A Narrative Review
背景：物质使用障碍（SUDs）仍然是全球主要的健康挑战，且复发率居高不下。功能性近红外光谱技术（fNIRS）作为一种非侵入性、便携式的模态，能够实时监测皮层血流动力学变化，非常适合在生态效度高的环境中研究成瘾神经生物学。本综述探讨了fNIRS的原理及其在成瘾研究和脱瘾治疗中的应用。
总结：研究人员检索了PubMed、Scopus和Web of Science（2000–2025年），使用了包括fNIRS、成瘾、物质使用障碍、前额叶皮层、神经反馈和脱瘾等术语。fNIRS能够可靠地检测成瘾过程中线索反应和认知任务期间的前额叶皮层（PFC）血流动力学改变。研究结果包括：长期戒断期间背外侧前额叶皮层（DLPFC）激活减弱、不同物质间眶额叶皮层（OFC）激活的差异性，以及其作为治疗反应生物标志物的应用。新兴应用包括神经反馈和基于机器学习的分类。相较于传统神经影像学，fNIRS具有便携性和生态效度优势。未来研究应标准化方案，在多中心试验中验证生物标志物，并将fNIRS与脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）整合。
关键信息：fNIRS是一种便携、非侵入性的工具，能够可靠地检测物质使用障碍中的前额叶皮层激活改变。线索反应和认知范式可识别渴求、执行功能障碍和复发风险的生物标志物。基于fNIRS的神经反馈在改善自我调节和减少复发方面显示出早期前景。可穿戴式fNIRS结合机器学习和多模态整合，能够实现个性化成瘾监测。
讨论：功能性近红外光谱技术的原理与技术机制
生物物理学基础
fNIRS的工作原理基于生物组织（包括头皮、颅骨和大脑皮层）在约650–900 nm的光学窗口内对近红外（NIR）光相对透明的特性。在此光谱范围内，主要发色团——氧合血红蛋白（HbO）和脱氧血红蛋白（HbR）——表现出不同的吸收光谱，从而能够对其进行独立量化。当神经群体激活时，局部代谢需求触发血流动力学反应，其特征为区域性脑血流量和血容量增加，导致HbO浓度升高，HbR浓度相应降低。这种神经血管耦合机制构成了fNIRS信号解释的生理学基础，与fMRI利用的血氧水平依赖（BOLD）对比机制类似。
光源、检测与光路
fNIRS系统采用发光二极管（LED）或激光二极管作为光源，发射通常在760 nm和850 nm附近的两种或多种波长的NIR光，以独立测量HbO和HbR浓度。发射的光穿透头皮和颅骨，沿特征性的香蕉形（弧形）光子轨迹穿过大脑皮层浅层，然后被放置在头皮表面特定光源-探测器间距处的光电探测器（通常是硅光电二极管或雪崩光电二极管）捕获。光源-探测器间距（通常为2.5–3.0 cm）决定了采样深度，光源-探测器距离的中点大致对应光穿透的最大深度，可达皮层组织内约1.5–2.0 cm。
修正的比尔-朗伯定律
光衰减与发色团浓度之间的定量关系由修正的比尔-朗伯定律（mBLL）支配，该定律考虑了光子穿过生物组织时的吸收和散射。mBLL将光密度变化表示为HbO和HbR消光系数、光在组织中传播路径长度（通过差分路径长度因子校正）以及光源-探测器间距的函数。通过测量两个或多个波长下的光衰减，可以同时求解方程组，推导出相对于基线的HbO和HbR浓度变化，从而提供一种非侵入性、实时的皮层血流动力学活动指标。
硬件配置与信号检测
现代fNIRS系统有多种配置，从台式多通道系统到可穿戴无线设备不等。连续波（CW）系统测量恒定输出光强度下的光强变化，因其简单和经济高效而最为广泛部署。频域（FD）系统在射频下调制光强度，并同时测量振幅衰减和相位偏移，从而能够绝对量化光学特性。时域（TD）系统发射短光脉冲并测量光子到达时间的时间分布，提供最完整的组织光学特性表征，但复杂度和成本更高。现代多通道系统采用以网格或阵列形式排列的光源-探测器对，能够同时监测多个皮层区域，提供脑激活的地形图。最近的硬件创新已产生轻量级的可穿戴无线fNIRS头套，适用于自然环境中的数据采集，这对于涉及现实世界线索暴露的成瘾研究是一个关键优势。
信号处理与伪迹管理
原始fNIRS光学信号需要系统化的预处理以确保数据质量。标准处理流程包括带通滤波（通常为0.01–0.2 Hz）以分离血流动力学反应，同时衰减来自心跳（约1 Hz）、呼吸（约0.2–0.4 Hz）和Mayer波（约0.1 Hz）的生理噪声；使用诸如小波滤波、样条插值或基于相关的信号改善技术进行运动伪迹校正；以及基线校正以考虑静息态血流动力学的个体间变异性。先进的分析方法，包括一般线性模型（GLM）、独立成分分析（ICA）和机器学习算法，越来越多地被用于提取任务相关的激活模式、增强信噪比并提高fNIRS测量的可解释性。
时间与空间分辨率
fNIRS提供了出色的时间分辨率，现代系统的采样率可达10–100 Hz，非常适合跟踪快速的血流动力学变化。然而，NIR光在生物组织中固有的漫散射将空间分辨率限制在约1–3 cm，这远低于fMRI（1–3 mm）。此外，fNIRS仅限于监测距头皮表面约1.5–2.0 cm范围内的皮层区域，无法对参与成瘾神经回路关键的皮层下结构（如杏仁核、腹侧纹状体或深部边缘区域）进行成像。时间分辨fNIRS、漫射光学层析成像（DOT）和高密度fNIRS阵列等创新技术正在开发中，以提高空间分辨率并扩展深度敏感性。
功能性近红外光谱技术的局限性
尽管有其优势，fNIRS仍有几个重要的局限性需要考虑。其空间分辨率不如fMRI，且深度敏感性仅限于皮层表面，无法直接测量与成瘾相关的皮层下结构。信号易受不反映神经活动的系统性生理变化（例如头皮血流变化）的污染，这一挑战可通过短间距通道回归技术部分解决。头发密度和皮肤色素沉着会影响信号质量，可能引入参与者间的差异。此外，不同实验室间缺乏标准化的采集、预处理和分析方案，限制了研究结果的可比性和可重复性。
功能性近红外光谱技术在酒精成瘾与脱瘾中的应用
线索反应与渴求的神经相关性
线索反应范式，即个体暴露于物质相关刺激时测量大脑反应，一直是fNIRS成瘾研究的基石。Bunce等人进行了一项开创性研究，证明当前酒精依赖个体在暴露于酒精相关视觉线索时，其外侧PFC的血流动力学反应显著高于处于持续康复期（戒断90-180天）的个体和健康对照。活跃使用者与康复期个体之间PFC激活的差异表明，fNIRS能够捕捉渴求强度的神经特征，并可作为成瘾严重程度的客观标志物。
Dempsey等人通过测量不同戒断时长的酒精成瘾个体的PFC激活扩展了这些发现。他们的结果表明，戒断天数与酒精相关刺激下的背外侧和背内侧PFC激活之间存在显著的负相关关系，提示fNIRS可以追踪康复过程中线索反应性的逐渐减弱。这一发现对治疗监测具有重要意义，因为它提供了补充自我报告测量的康复进展的神经生物学指标。
更近期，Huang等人对123名酒精依赖患者和149名健康对照者使用fNIRS进行语言流畅性任务研究。他们的分析确定了Broca区和Wernicke区的特定fNIRS通道，其激活水平与酒精使用参数显著相关，并可通过逻辑回归模型预测3个月内的复发。这项研究代表了fNIRS作为复发预测工具向临床转化的重要一步。
戒断期间的神经恢复
监测戒断期间的神经恢复对于理解成瘾大脑的神经可塑性和优化治疗策略至关重要。Dresler等人使用fNIRS评估了不同戒断阶段酒精依赖患者在语言流畅性任务中的皮层功能。他们的纵向研究发现额叶氧合随时间逐渐恢复，从早期戒断时的激活减弱到持续戒断期间的正常化。这项里程碑式的研究提供了直接证据，表明酒精对额叶皮层功能的神经毒性效应至少部分是可逆的，并且fNIRS具有足够的敏感性来检测这些时间变化。
Schecklmann等人研究了三个患者组——急性戒断、已完成脱毒和稳定节制——在语言流畅任务中的表现，发现与后期恢复阶段的患者相比，近期戒断患者的额颞叶区域脑氧合水平普遍降低。这些发现表明，fNIRS测量的PFC功能可作为纵向生物标志物，用于追踪神经恢复轨迹，为治疗持续时间和强度的决策提供信息。然而，这些结论基于狭窄的证据基础。上述两项研究均使用相同的语言流畅性范式，且仅招募了酒精使用障碍个体。在fNIRS可用于常规临床实践指导治疗决策之前，需要跨不同认知范式和其他物质类别的更广泛证据。
复发预测
对PFC在成瘾相关执行功能障碍中作用的日益理解表明，fNIRS衍生的血流动力学特征可作为复发的预测性生物标志物。成瘾神经科学中的两个关键主题支持这一应用：首先，腹外侧和背外侧PFC对药物线索与自然奖赏线索反应的改变能够可靠地区分高复发风险个体；其次，PFC未能对自然奖赏做出适当反应可预测已治疗患者的后续复发。通过非侵入性和实时监测这些血流动力学反应，fNIRS提供了一种便携且经济有效的手段，可在床边或门诊环境中评估复发易感性，有可能在复发发生前实现早期干预。
功能性近红外光谱技术在酒精以外物质使用障碍中的应用
使用功能性近红外光谱技术对药物类型进行分类
除了酒精成瘾，fNIRS已被应用于根据皮层激活模式区分不同的SUDs。Gu等人设计了一项结合静息态和药物成瘾诱导范式的fNIRS实验，收集了30名药物使用者（10名甲基苯丙胺使用者、10名海洛因使用者和10名混合药物使用者）的血流动力学数据。使用机器学习算法，包括线性判别分析（LDA）和支持向量机（SVM），他们基于PFC激活模式实现了物质类型间的显著区分。值得注意的是，甲基苯丙胺使用者表现出最高程度的OFC激活，其次是混合药物使用者，海洛因使用者的激活最低。这种差异模式表明，不同物质在PFC功能中产生不同的神经适应性改变，并且fNIRS可以提供客观、基于神经生物学的SUDs分类——这一能力可为个性化治疗策略提供信息。
阿片类物质使用障碍
Huhn等人使用fNIRS调查了美沙酮维持治疗患者对药物线索的PFC反应，发现在风险决策任务中右侧背外侧PFC的神经活动增加与持续的可卡因使用相关。在另一项研究中，Huhn等人证明，fNIRS测量的PFC对药物线索的反应，连同自我报告的渴求和当前抑郁症状，与美沙酮维持治疗患者的治疗结果显著相关。这些发现突显了fNIRS在阿片类药物替代治疗的复杂临床背景中的实用性，其中监测对药物线索的神经反应有助于识别同时使用其他物质风险最高的患者，并指导强化治疗。
此外，一项结合fNIRS与脑电图（EEG）的双模态神经影像学研究发现，戒断的海洛因依赖患者表现出α节律失同步和PFC连接性降低，以及PFC脑血管损伤的证据。这项初步研究表明，慢性阿片类药物使用可能对前额叶神经回路产生持久的结构和功能损害，可通过fNIRS和电生理测量的联合使用来检测。
行为成瘾与数字成瘾
fNIRS的应用已从物质相关成瘾扩展到行为成瘾，包括网络游戏障碍和社交媒体成瘾。Rahimpour Jounghani等人最近的一项自然场景fNIRS研究表明，社交媒体暴露导致执行功能任务准确性降低，并伴有背外侧和腹外侧PFC激活减少，提示数字成瘾可产生与SUDs中观察到的相似的可测量的前额叶功能障碍。这些发现强调了fNIRS作为评估化学和行为成瘾神经后果工具的跨诊断实用性。
功能性近红外光谱技术-神经反馈在脱瘾中的应用
概念与原理
神经反馈（NF）是一种生物反馈训练形式，其中关于脑活动的实时信息被反馈给个体，使他们能够通过操作性条件反射学习自我调节特定的神经回路。鉴于成瘾的特征是前额叶皮层对边缘奖赏回路的控制失调，针对PFC的神经反馈代表了一种有理论基础的 therapeutic 方法。fNIRS-NF相比EEG-NF和fMRI-NF具有明显优势：它为靶向离散的PFC子区域提供了比EEG更好的空间特异性，同时比fMRI更便携、更经济且更能容忍运动——这些特性对于成瘾治疗环境中的临床部署至关重要。
当前证据
Fathi等人最近的一项系统综述确定了32项SUDs中的神经反馈研究，包括3项fNIRS-NF研究。尽管与EEG-NF和fMRI-NF相比，fNIRS-NF是一种相对新兴的方法，但初步结果令人鼓舞。目前正在进行临床试验，评估使用闭环系统对酒精使用障碍和处方阿片类药物使用障碍患者进行右侧背外侧PFC的fNIRS-NF训练。在这些范式中，患者在接触物质相关线索时学习调节右侧背外侧前额叶皮层（rDLPFC）活动，目的是增强前额叶抑制控制并减少线索诱导的渴求。
Yang等人证明，一项针对PFC的简短实时fNIRS-informed神经反馈训练方案在后续工作记忆挑战期间产生了可测量的脑活动和功能连接性变化。虽然这项研究并非专门针对成瘾，但它提供了fNIRS-NF可诱导PFC功能神经可塑性变化的概念验证——鉴于PFC功能障碍在成瘾中的核心作用，这是一个关键发现。Sanader Vukadinovic在最近的一篇小型综述中指出，鉴于fNIRS-NF在自然场景中的耐受性及其整合到现有治疗方案的潜力，它代表了成瘾治疗中一种特别有前景且可扩展的方法。
与认知行为疗法的整合
一个重要的新兴应用是将基于fNIRS的监测与成瘾的认知行为疗法（CBT）相结合。可以使用fNIRS实时跟踪CBT治疗期间或药物治疗期间的PFC活动变化，为治疗反应提供客观的神经生物学反馈。这种方法使临床医生能够在神经水平识别患者是否对特定治疗策略产生反应，可能促进更早的治疗调整和个性化干预规划。
功能性近红外光谱技术与功能性磁共振成像在成瘾研究中的比较分析
fNIRS和fMRI都测量神经活动的血流动力学相关性，但它们在成瘾研究中提供互补的优势和局限性。fMRI提供了卓越的空间分辨率（1–3 mm对比1–3 cm）和包括杏仁核、腹侧纹状体和伏隔核在内的全脑覆盖——这些区域在奖赏加工和习惯形成中至关重要。fMRI擅长绘制奖赏和执行控制网络中的功能性连接中断图，评估药物干预（例如纳曲酮、双硫仑）后的神经变化，并提供详细的神经网络分析。
相反，fNIRS提供了几个实际优势：便携性使其可在床边和门诊进行评估；对运动伪迹的耐受性允许自然场景研究设计；显著较低的采集和维护成本便于大规模研究；以及没有可能对易焦虑的成瘾人群特别成问题的幽闭恐惧扫描环境。fNIRS还适用于需要重复评估的纵向设计，因为没有累积暴露风险或扫描时间限制。
Liu等人最近一项检查了63项fMRI-fNIRS联合研究整合的系统综述强调了这些模态的协同潜力：fMRI的高空间分辨率可以与fNIRS优越的时间分辨率和生态效度相结合，以实现神经活动的稳健时空映射。在成瘾研究中，结合fNIRS和fMRI，可能辅以EEG的多模态方法，代表了实现对渴求、复发和恢复背后的神经动力学进行全面表征的前沿。
重要的是，fNIRS和fMRI数据结合的AI驱动分析有望增强复发预测模型和开发个性化干预策略。成瘾涉及的关键脑区——PFC、前扣带皮层、杏仁核和纹状体——调节冲动控制、奖赏加工和情绪调节，两种模态均可评估这些区域，其中fNIRS提供对皮层区域的优越监测，而fMRI提供对更深层结构的访问。
近期进展与未来方向
可穿戴和无线功能性近红外光谱技术系统
可穿戴、无线和小型化fNIRS设备的发展代表了成瘾研究的变革性进展。这些系统能够在真实世界活动中收集数据，包括在社区环境中暴露于自然场景的物质线索、社交饮酒环境以及常规临床接触期间——这些场景在传统神经影像学实验室中无法复制。可穿戴fNIRS平台提供了前所未有的机会，可在实际渴求和决策时刻监测PFC功能，可能产生超越实验室范式的生态学见解。
机器学习与人工智能
先进机器学习算法与fNIRS数据的整合正在迅速扩展该模态的分析能力。诸如支持向量机、随机森林和深度学习网络等分类算法已被应用于fNIRS激活模式，以对SUD类型进行分类、预测治疗结果并识别复发易感性的神经标志物。这些方法有潜力将fNIRS从研究工具转变为成瘾医学的临床决策支持系统。
多模态整合
将fNIRS与其他神经影像学和神经生理学模态（包括EEG、fMRI和经颅直流电刺激（tDCS））相结合，正成为全面表征成瘾神经回路的强大策略。同步fNIRS-EEG记录提供了来自重叠皮层区域的血流动力学和电生理测量的组合，而序贯fNIRS-fMRI范式可以利用fMRI对皮层和皮层下映射的空间精度，同时结合fNIRS的生态和时间优势。
关键知识空白与研究重点
尽管本文综述的证据前景广阔，但在fNIRS能够在成瘾医学中实现广泛临床采用之前，仍需解决几个关键空白。首先，迫切需要标准化的采集和分析方案，以实现跨研究比较和元分析。其次，需要进行大规模、多中心验证研究，以确定fNIRS衍生的成瘾诊断、治疗监测和复发预测生物标志物的敏感性、特异性和预测效度。第三，需要延长随访期的纵向研究，以确定fNIRS测量的PFC功能变化是否能预测长期临床结果。第四，比较fNIRS引导的治疗策略与标准临床方法的成本效益分析对于为医疗政策提供信息至关重要。最后，需要研究人口统计学变量（年龄、性别、种族）、合并精神疾病和多种物质使用对fNIRS信号的影响，以确定研究结果在不同成瘾人群中的普适性和稳健性。
结论
fNIRS已确立自身为成瘾研究和临床实践中一个有价值、多功能且临床可及的神经影像学工具。其非侵入性、便携性、实时监测能力和生态效度的独特组合，使其成为研究SUDs中传统神经影像学模态的理想补充。本文回顾的证据表明，fNIRS能够可靠地检测成瘾个体中改变的PFC血流动力学反应，可以在戒断期间跟踪神经恢复，显示出作为治疗反应和复发预测生物标志物的前景，并正在通过神经反馈应用成为一种治疗工具。
fNIRS和fMRI都为成瘾神经科学提供了有价值但不同的见解。虽然fMRI提供了具有卓越空间分辨率和全脑覆盖的全面神经网络映射，但fNIRS实现了便携式的现实世界监测，使其成为纵向临床评估和干预监测的实用工具。通过多模态方法整合它们，并辅以机器学习分析，代表了迈向个性化、基于神经生物学的成瘾治疗的最有前景的途径。
随着研究的进展，标准化方案的实施、在多样化人群中的验证以及严格的临床试验，对于将fNIRS的潜力从研究实验室转化为常规临床实践至关重要。最终的愿景是使基于fNIRS的评估成为个性化成瘾医学的组成部分——实现客观诊断、实时治疗监测、数据驱动的复发预测和靶向神经反馈干预，共同改善SUDs患者的康复结果。
