疼痛是當下所面臨的一個重要的臨床和社會問題

在美國，大約五分之一(20.4%)的成年人目前患有臨床疼痛疾病，每年耗費的經濟成本高達數十億美元。疼痛除了感覺辨別過程之外，還會涉及自上而下的認知和情感相關的高階加工過程。持續疼痛是臨床疼痛疾病的一個主要特徵，然而，目前很難對患者的持續疼痛進行客觀的評估，因為臨床疼痛通常受到多種因素的影響，如學習和評估、情緒和情感以及注意力和自我參照過程等。

近期，Choong-Wan Woo和Tor D. Wager團隊在《Nature Medicine》雜誌發表了一項關於疼痛神經影像學生物標記物的研究，他們發現了一種基於全腦功能連線的功能磁共振成像訊號，該訊號可以預測實驗誘導的持續性疼痛強度，並在六項研究(n = 334)中重複驗證了該訊號對臨床疼痛的敏感性、特異性和適用性。

研究問題

能否基於全腦功能連線性識別基於功能磁共振成像(fMRI)的實驗性持續疼痛（experimental tonic pain）特徵？這種持續性疼痛特徵能夠用於解釋臨床上的個體差異嗎？這種功能連線模型在捕捉實驗性持續疼痛、臨床疼痛（clinical pain）和實驗性階段疼痛（experimental phasic pain，EPP）方面有什麼相似或不同點？

研究問題和主要分析概述

主要結果

研究開發了一種可以預測實驗誘導持續性疼痛強度的功能連線特徵（Tonic Pain Signature，ToPS)。在三項關於口面部持續性疼痛和厭惡性體驗的獨立研究中， ToPS對三個獨立資料集中疼痛評分的動態變化具有高度預測性(被試內r = 0.47-0.64)；而且ToPS可以正確區分持續性疼痛和和其他非疼痛性厭惡症狀（包括苦味和厭惡氣味，準確率約76-85%)，該特徵顯示出對持續性疼痛的高度敏感性和特異性。

ToPs示意圖

從外層到內層，圓圈的第一層代表不同的功能組，第二層和第三層分別代表來自每個大腦區域的正、負預測權重的總和。

研究透過在兩個臨床腰背痛資料集(n = 192)，即亞急性背痛(subacute back pain，SBP)和慢性背痛(subacute back pain，CBP)上針對ToPS進行測試和重複驗證發現，ToPS可以預測兩種不同臨床疼痛狀況下的總體疼痛嚴重程度(r = 0.56-0.57)，並準確地將CBP患者與健康對照組區分開來(準確性約為71-73%)。

臨床疼痛模型的預測效能

研究透過比較持續性、臨床性和階段性疼痛的預測性腦連線模式(n = 33)發現，持續實驗性疼痛和臨床性疼痛的網路水平表徵是相似的，特別是在軀體運動、額頂和背側注意網路中，這些模式與實驗性階段性疼痛的表現不同。

腹側紋狀體基於種子點的連線性分析

總的來說，這項研究發現了實驗誘發持續性疼痛的獨特功能性腦網路特徵，並提供了一種基於大腦的可以用於預測持續性疼痛強度的生物標記物。

雖然仍需要對來自不同人群和不同實驗室的資料進行進一步的驗證和獨立測試，以提供更明確的證據來證明ToPS的穩健性和可推廣性，但本研究透過8個獨立資料集獲得的可推廣性結果為神經影像疼痛生物標誌物提供了有意義的一步，這種生物標記物有可能在臨床環境中用於表徵患者疼痛體驗相關的大腦活動和治療反應，具有很高的臨床轉化潛力。

參考文獻

Lee, J. J., Kim, H. J., Čeko, M., Park, B. Y., Lee, S. A., Park, H., Roy, M., Kim, S. G., Wager, T. D., & Woo, C. W. (2021). A neuroimaging biomarker for sustained experimental and clinical pain. Nature medicine, 27(1), 174–182.

校審：Simon（brainnews編輯部）