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腦深部電刺激術（DBS）已徹底革新帕金森?。≒D）等運動障礙性疾病的診療范式。隨著DBS技術創(chuàng)新與臨床研究的突破，自適應腦深部電刺激（aDBS）系統(tǒng)應運而生，其通過閉環(huán)控制架構實時感知生理性生物標志物（如β頻段振蕩），實現精準神經調控與個體化治療方案的動態(tài)優(yōu)化。

本文系統(tǒng)評述aDBS領域四大核心進展：生物標志物精準識別技術、閉環(huán)控制策略開發(fā)、療效機制解析及基于人工智能的神經解碼技術。對數據驅動方法的研究已經將生物標志物檢測擴展到皮層下β振蕩之外，利用其他神經和運動學信號。未來多模態(tài)生物標志物輸入的aDBS系統(tǒng)有望突破β振蕩驅動療法的局限性，顯著提升對帕金森病治療的效果。

自適應腦深部刺激（aDBS）的療效取決于對生物標志物的精準檢測，并通過適配的控制策略動態(tài)調整刺激參數。該系統(tǒng)由以下三大核心組件構成：

1. 生物信號傳感器：神經自適應性腦深部電刺激（NaDBS）的輸入源為植入電極監(jiān)測的神經電信號（如β頻段振蕩），而運動自適應性腦深部電刺激（KaDBS）則整合運動傳感器捕捉的行為信號（如步態(tài)凍結事件）。

   
   

2. 閉環(huán)控制器：基于強化學習框架解析生物標志物與臨床癥狀的關聯度，生成刺激參數調控規(guī)則。

   
   

3. 多通道刺激器：根據控制器閉環(huán)邏輯輸出個體化刺激參數，如幅度、頻率、刺激觸點等等。

調制后檢測到的反饋信號隨后被輸入至閉環(huán)控制系統(tǒng)并進行實時處理，形成閉環(huán)。

自適應腦深部刺激（aDBS）的核心控制策略主要采用單閾值、雙閾值及比例控制算法。每種控制策略需對目標生物標志物進行差異化分類，并對應特定的刺激響應模式，從而形成不同類型的閉環(huán)調控模式。

1. 單閾值控制策略：通過設定單一生物標志物閾值，當檢測值高于或低于閾值時分別觸發(fā)刺激強度的增減。該策略基于快速時間尺度（毫秒級）直接響應病理性神經活動（如持續(xù)性β波爆發(fā)），在植入式與外置式系統(tǒng)中均表現出良好的安全性、耐受性及有效性。

   
   

2. 雙閾值控制策略：通過設定生物標志物的上限和下限，也被證明具有良好的耐受性和有效性。當生物標志物分別高于上限閾值或低于下限閾值時，刺激幅度增加或減少，處于中間值時幅度保持穩(wěn)定。這種控制策略主要應用于中慢時間尺度（低于0.1mA/s)，用于平滑因藥物劑量變化或癥狀嚴重程度波動引起的β能量波動。

   
   

3. 比例控制策略：將刺激幅度與生物標志物幅度成比例地調整。這種控制策略的響應時間也較慢，因此特別適合于應對與藥物相關的波動。

1. 耐受性：單閾值控制策略的快速爬坡率（>1mA/s）易引發(fā)感覺異?；蚣∪庹痤?，而雙閾值/比例控制策略通常使用更緩慢的爬坡率（

   
   

2. 噪聲和偽影：單閾值控制策略的快速響應特性還可能導致生物標志物測量中的噪聲增加，并容易受到刺激偽影的影響。雙閾值和比例控制策略能夠實現更穩(wěn)定的生物標記物測量，但代價是調節(jié)速度較慢。

   
   

3. 安全性閾值設定：對于所有控制策略而言，確定安全有效的振幅限值和爬坡速率至關重要——這既能確保在最低振幅水平下提供有效治療刺激，又能避免因過度刺激或刺激振幅過快增加導致的不良反應。

上述算法通過閉環(huán)控制系統(tǒng)整合實時生物信號（如局部場電位LFPs）與行為學數據（如步態(tài)凍結事件），形成動態(tài)調控網絡，最終實現癥狀改善與副作用風險的最優(yōu)平衡。

由β頻帶能量驅動的丘腦底核神經自適應性腦深部電刺激（STN-NaDBS）仍是探索性研究的核心基礎，而將β波振蕩作為相關生物標志物整合應用，已被廣泛認可為運動癥狀控制的標準方案。β頻帶能量升高及持續(xù)性β能量爆發(fā)會阻礙基底節(jié)-丘腦-皮層回路中的信息傳遞。連續(xù)腦深部電刺激（cDBS）通過抑制該回路中病理性震蕩的傳播來改善癥狀，但其無法區(qū)分β頻帶能量是生理性還是病理性的。β振蕩活動會因多種因素（包括自主運動、晝夜節(jié)律及aDBS刺激本身）發(fā)生波動。β頻帶驅動的aDBS根據病理性振蕩程度調整電刺激幅度。無論是在毫秒級響應速度截斷持續(xù)性病理性β能量爆發(fā)（如：快速開關的單閾值控制），還是在秒至分鐘時間尺度上維持適宜的β能量范圍（如雙閾值/比例控制），直接響應中尺度層面上的基礎病理生理學。通過特異性靶向病理性震蕩而非通過持續(xù)高強度電刺激目標靶點，aDBS可保留部分關鍵的感覺運動信息處理功能，并可能實現對運動癥狀更優(yōu)的控制。

aDBS根據實際需求動態(tài)調整刺激輸出的這種特性可能使其療效優(yōu)于cDBS。對于因異動癥等不良反應限制cDBS幅度的帕金森病患者（PwP），aDBS可針對升高的β能量自適應擴大治療窗口至更高幅度，從而在不誘發(fā)異動癥風險的前提下增加總輸出電能。aDBS降低TEED的能力可能使其對DBS誘發(fā)的構音障礙患者較cDBS更具獲益，因該癥狀可能是高強度電刺激侵犯內囊的結果。初步病例研究還表明，aDBS與cDBS均可改善序列效應（即運動幅度或速度的進行性降低），且aDBS在改善步態(tài)序列效應方面可能更具優(yōu)勢。通過精準檢測目標病理性震蕩，有望優(yōu)化這些早期療效機制，實現更易耐受且高效的治療方案。從數月到數年的治療周期來看，這種基于生理學的神經調控能否帶來更持久的療效仍需驗證。例如，已知運動遲緩和軸性癥狀對cDBS的反應隨時間減弱，aDBS能否延長DBS對這些癥狀的療效仍是重大未知問題。

當然對于β頻帶驅動的自適應腦深部電刺激仍有其局限性。如：β振蕩活動會因多種因素波動、帕金森患者個體差異、β波段振蕩無法反映其他運動癥狀（包括震顫和異動癥）、部分患者β振蕩不明顯等等。拓展整合β震蕩以外涵蓋所有PD表型的多模式生物標志物，從而優(yōu)化加強自適應腦深部電刺激系統(tǒng)。該類系統(tǒng)的可行性研究對于最終實現更優(yōu)化的aDBS治療具有重要意義。

近期有研究通過利用數據驅動方法解決當前自適應腦深部電刺激（aDBS）生物標志物的局限性。將生理反饋作為輸入源以指導自適應調節(jié)的能力，推動了利用機器學習或深度學習模型從神經信號中識別特定疾病狀態(tài)的研究。通過對神經活動和運動表現的同步連續(xù)記錄，同步模型訓練，以預測給定神經信號的癥狀表現，解碼生物標志物的相關性。已有研究針對不同的模型方法來實現數據驅動方法，每個用例都涉及一個獨特的運動任務，模型從中提取特征，從輸入的神經信號中解碼相關的運動狀態(tài)。

針對靜止性震顫的數據驅動方法，通過定量測量震顫活動并結合皮層下和皮層局部場電位（LFPs）進行分析。為解析靜止性震顫相關的神經活動，研究人員會在震顫最顯著的身體部位安裝表面肌電信號（sEMG）和慣性測量單元（IMU）傳感器，從而準確區(qū)分震顫與非震顫狀態(tài)。通過將丘腦底核（STN）局部場電位與手持加速度計數據結合，作為靜止狀態(tài)下震顫與非震顫狀態(tài)的判斷指標，基于邏輯回歸的分類器可預測靜止性震顫的發(fā)生。將其分別整合到自適應腦深部電刺激中，有望單獨使用或與并行控制器聯用來抑制帕金森病患者的震顫癥狀，靶向運動遲緩和肌肉僵硬等典型癥狀。

鑒于DBS電極僅限于皮層下深部信號采集，皮層腦電（ECoG）數據驅動方案也被探索應用。使用XGBoost模型，ECoG和STNLFPs可以預測握力擠壓任務中的握力。當整合STN和皮層信號輸入時，XGBoost還可以區(qū)分靜止性震顫、無震顫靜止狀態(tài)與自主運動狀態(tài)。還有研究通過在靜止性震顫、手指運動、手部運動及打字任務中對ECoG與STNLFPs進行主成分分析（PCA）和貝葉斯優(yōu)化，首次展示了運動響應性aDBS算法的臨床療效。這些皮質下與皮層信號結合的實例提示，數據驅動方法有望解決震顫主導表型中皮質下β活動與震顫不相關的根本局限。

利用數據驅動方法對帕金森?。≒D）運動不能-強直亞型的研究圍繞肌強直與運動不能的運動分析展開。通過腕部肌電圖（EMG）和慣性測量單元（IMU）傳感器記錄手腕的自然手部旋轉運動。研究發(fā)現，應用梯度提升樹模型算法學習STN局部場電位和腦磁圖（MEG）數據時，預測運動障礙和肌強直癥狀改善的關鍵因素是：在執(zhí)行目標抓取和按鈕按壓任務時，丘腦底核的高β波能量成為最重要的局部特征。此外，包括STN與頂葉皮層間相干性在內的連接特征，通過這些模型可預測DBS療效，提示需進一步探索涉及頂葉結構的神經網絡。由IMU導出的運動記錄可擴展到有效程控輔助工具的范疇，甚至可能實現自主校準。未來研究中采用這些模型并結合持續(xù)運動記錄，將有助于aDBS參數的即時調節(jié)。

目前已有研究采用數據驅動方法深入解析步態(tài)功能的神經機制。在帕金森病患者中，步態(tài)障礙和凍結步態(tài)(FOG)的臨床診斷面臨一個普遍難題:患者在開放空間、無障礙物的醫(yī)療環(huán)境中往往難以顯現這些癥狀。為此，科研人員專門設計了多項步態(tài)測試任務，用于檢測和量化患者的FOG表現。其一為重復原地踏步（SIP）任務：受試者被限制在封閉環(huán)境中，通過雙力板進行持續(xù)踏步運動，此時外界感官信息極為有限。通過同步記錄SIP任務中獲取的STN-LFPs與步行動力學數據，“神經步態(tài)網絡”（N2GNet）——一個結合卷積神經網絡（CNN）與長短期記憶網絡（LSTM）的深度學習模型，能夠將連續(xù)的STN-LFPs映射至支撐踏步的重心轉移過程。N2GNet強調了除β活動外廣泛神經活動對步態(tài)預測的貢獻。另一深度神經網絡模型將受控膝伸展過程中STN-LFPs的時頻圖與腿部肌肉發(fā)力數據輸入CNN，可預測步行中的腿部肌肉協同。數據驅動方法的這種多功能性（有望通過單個觸點解碼疾病狀態(tài)）最大化了輸入信息的效用，增強了閉環(huán)刺激效果。這些模型的積極結果證明了從神經記錄中解碼多種運動癥狀能力的提升，并將生物標志物檢測范圍擴展至皮質下β活動之外（表1）。盡管已有這些成功案例，相關研究主要在無刺激條件下開展。由于關閉刺激（OFF）期間與精確癥狀分類最相關的神經特征，可能與開啟刺激（ON）期間不同，因此需進一步研究刺激調節(jié)與神經信號解碼的相互作用。數據驅動方法為個性化治療鋪平道路，其利用個體化生物標志物與控制策略，靶向神經或運動學標志物，甚至整合多模態(tài)輸入。

其他定量運動任務已通過帕金森病癥狀驗證，可為未來數據驅動療法提供參考。通過在手背佩戴IMU傳感器進行重復性腕部屈伸動作測試能有效監(jiān)測運動遲緩癥狀及其隨時間推移的惡化程度。而定量數字描記法則通過重復交替手指敲擊任務，為帕金森病所有運動癥狀提供了經過驗證的評估指標。轉彎與障礙物行走測試(TBC)在正向行走時會引發(fā)步態(tài)異常和凍結步態(tài)(FOG)。該測試要求受試者在障礙物間進行橢圓和八字形行走，模擬現實場景中有限視覺條件下繞過障礙物的操作?？傮w而言，這些任務與評估指標是數據驅動方法的重要組成部分，能夠精準量化癥狀嚴重程度并促進神經解碼，并有望為aDBS程控提供更高效的校準依據。