综述：面向卒中康复的多尺度计算模型系统综述：现状、局限与整合前景

《Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation》：Neurocomputational models of stroke: a systematic review and perspectives for rehabilitation

　　

摘要

背景

尽管神经影像学和康复科学取得了重大进展，卒中康复所依赖的复杂多尺度神经机制仍未得到充分理解。计算建模已开始通过模拟病灶如何破坏神经动力学以及大脑如何重组以恢复功能，弥合神经影像和行为研究的描述性观察与机制性理解之间的鸿沟。

目的

系统性地识别和分析不同尺度上现有的卒中计算模型；考察卒中相关功能障碍和康复的哪些方面已被建模、不同类型的模型如何使用，以及卒中效应如何被纳入；并评估它们在理解卒中和指导康复研究方面的当前贡献、优势和局限性。

方法

遵循PRISMA指南，在PubMed、Embase、IEEE Xplore和Web of Science数据库中进行系统检索，以识别对卒中神经方面进行计算建模的同行评审研究。采用结构化评分框架从四个维度评估每项研究：生物学合理性、实证验证、数据整合与个性化。研究按主题分组，以识别方法学趋势、局限性和未来模型开发的机会。

结果

从4749篇筛选的研究中，36篇符合纳入标准。所纳入的模型涉及多种卒中相关过程，包括皮层可塑性、病灶效应、功能恢复、病理电生理和指导康复。不同研究目标使用的模型类型各异：神经网络模型在皮层可塑性、病灶效应和功能恢复的研究中最常见，而神经质和全脑模型更多用于病理电生理和康复相关问题。卒中效应的纳入方式多样，从抽象的病灶建模到基于患者特定神经影像的方法不等。尽管部分研究纳入了患者特定的脑影像数据（9/36）和实证验证（23/36），但许多仍主要停留在理论层面。

结论

虽然现有模型捕捉了与卒中相关的不同关键方面，但这些现象通常被孤立研究，在功能层面或跨空间尺度上缺乏整合。本综述建议，将目前分布于不同建模方法中的优势——如多尺度结构、患者特异性建模、实证验证和生物学合理的可塑性——加以整合，将有助于推动该领域的发展。