通過采集并分析失眠患者幾分鐘的靜息態腦電信號，便可實現對患者rTMS治療效果優劣的預測。西安電子科技大學袁凱課題組、河北醫科大學第二醫院心身醫學科朱一飛主任團隊及內蒙古科技大學喻大華課題組，合作開展rTMS干預原發性失眠的腦電研究，近期取得系列研究進展。

腦電alpha相干成功預測rTMS治療失眠障礙的療效

失眠障礙是神經系統疾病和認知缺陷的危險因素，并伴隨有異常的大腦連接。腦電相干性作為功能連接度的一個重要衡量指標，測量了大腦區域之間振蕩的同步程度，可能在一定程度上反映了失眠患者的過度覺醒狀態。rTMS被發現可通過調節神經元活動和神經可塑性治療失眠患者，然而臨床效果有很大異質性，因此基于相干性構建rTMS療效的預測模型具有重要的臨床意義。

研究一將失眠患者隨機分為真治療組和假治療組，使用深圳英智科技有限公司生產的TMS設備，以左側背外側前額葉皮層為靶點，接受20次1Hz rTMS治療。在rTMS前后采集并分析清醒狀態的腦電圖和臨床評估，進行rTMS干預失眠的EEG機制探究。研究二對120名接受了同樣真治療的失眠患者，根據治療后匹茲堡睡眠質量指數降低率的中位數，分為治療效果最佳組和欠佳組，并基于基線狀態不同頻段下EEG相干性建立機器學習模型，以預測rTMS治療效果。結果顯示，rTMS治療后，失眠患者主觀、客觀睡眠均得到改善，且θ和α頻帶的部分導聯間EEG相干性降低，θ頻段（F7-O1）相干性的變化與睡眠效率的變化相關。此外，基線狀態下 θ、α和 β 頻段的腦電圖相干性顯示出了rTMS治療失眠患者療效的預測潛力，其中α頻段的EEG相干性在分類預測上表現最佳。

在腦疾病中，腦電圖測量特別是靜息狀態功能連接已被證明是一種可靠的診斷工具和分類器。這項研究也支持了腦電圖作為rTMS治療失眠患者的預后工具的作用，探究了EEG相干性相關機制，并識別了rTMS治療失眠的潛在預測因子。論文發表于2023年Journal of Psychiatric Research (DOI: 10.1016/j.jpsychires.2023.02.005) ，論文第一作者是西電生命學院碩士生張曉姿。

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https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0022395623000626

rTMS調制失眠患者額葉theta-gamma相幅耦合特性

"過度警覺"模型表明，失眠患者處于神經生物學和心理學上的過度警覺狀態，這體現在清醒和睡眠期間的皮層過度興奮。皮層過度興奮會改變神經元的放電模式，表現為異常的神經振蕩。以前的EEG研究大多使用頻譜特征來描述失眠患者的異常神經振蕩，即較高的β和γ功率和較低的δ、θ和α功率。跨頻耦合表征的是不同頻帶腦電信號的幅度/相位之間的關系。其中相-幅耦合（PAC）是目前研究最多的一種跨頻耦合，被認為是認知、記憶、信息整合等高級功能的一種潛在機制，可能是描述失眠患者異常的神經振蕩和揭示rTMS治療失眠障礙機制的一個可靠的定量指標。

為驗證上述假說，本文招募了失眠患者（隨機分為真治療組和假治療組），使用深圳英智科技有限公司生產的TMS設備，開展了為期四周的 rTMS治療（1Hz左側DLPFC）。在 rTMS治療前后，對失眠患者進行了行為評估、靜息狀態腦電圖記錄和睡眠多導睡眠圖記錄。研究結果表明，失眠患者組額葉和顳葉的theta-gamma相位-振幅耦合值在基線時比健康對照組弱，而在rTMS治療后，額葉附近的相位-振幅耦合值明顯增強。此外，相位與振幅耦合值的增強與睡眠質量的改善明顯相關。

該研究揭示了相位振幅耦合在評估失眠嚴重程度和 rTMS治療效果方面的潛力，為失眠的異常生理機制和未來治療靶點提供了新的見解。論文發表于2023年Human Brain Mapping (DOI: 10.1002/HBM.26264)，第一作者是西電生命學院碩士生郭勇建。

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