日前，由中國科學院自動化研究所、首都醫科大學附屬北京天壇醫院與杭州師範大學等組成的聯合研究團隊，通過人工智能技術，分析意識障礙患者的大腦“意識開關”，揭示其意識恢復背後存在共性的神經機制。這一發現為臨床評估與治療提供了關鍵科學依據，也為眾多患者家庭帶來新的希望。相關成果近日發表在國際學術期刊《自然·通訊》上。

意識障礙多由腦外傷、腦卒中、缺血缺氧等嚴重腦損傷引起，嚴重的患者長期處於昏迷或微小意識狀態，由於其病因複雜、表現各異，預後判斷一直十分困難。

研究團隊對23例接受深部腦刺激治療的患者進行大腦深部的微電極數據分析，運用人工智能技術從丘腦區域篩選出4個關鍵電生理特徵。其中，4~8赫茲範圍內的Theta節律（大腦電活動的一種腦波）的強度與穩定性，被證明同患者一年後的意識恢復情況高度相關。這一神經度量在不同年齡、病因和病情程度的患者中均表現出一致的預測能力。研究進一步將患者分為三類，併發現部分被傳統評估認為希望渺茫的患者，大腦內其實隱藏着甦醒的“火種”。

研究團隊還通過計算模型，推演出意識恢復可能存在的兩條神經動力學路徑：一條是先恢復神經活動強度，後恢復穩定性；另一條則相反。這解釋了為何症狀相似的患者恢復軌跡不同，也為意識分級理論提供了實證支持。

研究團隊相關負責人&&，目前他們正致力於將該成果推向臨床轉化，計劃開發基於高密度腦電圖的非侵入式檢測工具，結合人工智能構建預後預測系統，幫助醫生更早、更準地識別有恢復潛力的患者，並為其制定個體化的神經調控治療方案。