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Cell | 当大脑陷入死循环:我们终于破译了强迫症的“报警信号”与“重启开关”

引言

强迫症(Obsessive-Compulsive Disorder, OCD)不仅仅是一种心理障碍,它更像是一场发生在大脑神经回路中的“交通堵塞”。对于深受其苦的患者而言,那个挥之不去的念头,无论是对细菌的恐惧,还是对某种对称性的偏执,就像是一个永远无法关闭的警报器,在脑海中尖叫。

长期以来,精神病学界和神经科学界都在寻找这个“警报器”的物理实体:在大脑的深处,究竟是哪一束神经元的放电,对应着那一刻极度的痛苦?如果我们能找到它,是否就能通过某种方式将其“关闭”?

1月29日,《Cell》的研究报道“Human orbitofrontal neural activity is linked to obsessive-compulsive behavioral dynamics”,为我们揭开了这个谜题的一角。研究人员利用高分辨率的颅内电生理记录技术,不仅精确捕捉到了强迫症发作时的实时神经信号,还通过深部脑刺激(Deep Brain Stimulation, DBS)成功逆转了这一病理状态。这是一次向大脑深处进军的探索,它不仅揭示了强迫症的神经机制,更描绘了未来“闭环神经调控”治疗的蓝图。

在大脑的“审判官”那里,寻找痛苦的源头

我们要理解这项研究的精髓,首先得看看大脑的前额叶。在我们的眉骨后方,有一片被称为眶额皮层(Orbitofrontal Cortex, OFC)的区域。在演化上,这里是负责处理奖赏、决策和情绪的高级中枢。简单来说,OFC负责告诉我们“这件事是对的”还是“这感觉很糟糕”。

在现有的神经生物学模型中,强迫症被认为与“皮层-纹状体-丘脑-皮层”(Cortico-Striato-Thalamo-Cortical, CSTC)回路的异常有关。研究人员推测,OFC在这个回路中扮演了关键角色,它可能过度活跃,不断地向大脑发送“出错了”或“有危险”的信号,即便现实中并不存在威胁。

然而,过去的证据大多来自功能性磁共振成像(fMRI)。fMRI虽然能告诉我们哪个脑区“亮”了,但它的时间分辨率太低(秒级),无法捕捉到毫秒级的神经元对话。更重要的是,它无法告诉我们在具体的某个瞬间,哪种频率的脑电波正在驱动那种令人窒息的焦虑感。

为了突破这个限制,这项研究采取了一种更为直接、但也更为激进的方法:立体脑电图(Stereo-electroencephalography, sEEG)。研究人员招募了三位患有难治性强迫症的受试者(受试者1为38岁男性,受试者2为62岁女性,受试者3为26岁女性),在他们的大脑皮层和皮层下区域植入了多达十几根深部电极。

这就像是将监听器直接埋入了大脑的“会议室”,研究人员可以以前所未有的时空分辨率,聆听OFC与深部核团之间的每一次“争吵”。

捕捉“幽灵”:右侧amOFC的低频伽马波

有了监听设备,下一步就是引出“嫌疑人”。研究人员设计了一项极具挑战性的“症状诱发任务”(Symptom Provocation Task)。

在这个任务中,受试者需要直面他们最恐惧的事物。例如,对于有洁癖和污染强迫的受试者,他们需要接触被认为“脏”的物品(如弄脏的毛巾),并持续5分钟。在这5分钟里,受试者每分钟都要在0到10分的视觉模拟量表(Visual Analog Scale, VAS)上对自己的痛苦程度进行评分。

与此同时,记录设备在高速运转。研究人员将采集到的原始电信号进行处理,通过多维度的频谱分析,试图寻找那个与痛苦程度同步变化的信号。结果令人震惊地一致。在分析了海量的数据后,研究人员发现了一个极其特异的生物标志物(Biomarker):右侧前内侧眶额皮层(Right Anteromedial Orbitofrontal Cortex, amOFC)的低频伽马波(Low-gamma, 30-55 Hz)功率。

让我们来看看具体的数据证据。当受试者处于高强度的强迫症痛苦状态时,右侧amOFC的低频伽马波功率显著升高。这种升高并非偶然,统计学检验显示了极高的显著性——在受试者1中,p值为 1.22 × 10-14;在受试者2中,p值为 0.014;在受试者3中,p值为 9.69 × 10-6。这些极小的p值意味着,这种相关性几乎不可能是随机误差导致的。

更巧妙的是,这种信号的变化是具有解剖特异性的。研究人员检查了OFC的其他子区域(如外侧OFC、后侧OFC等),并没有发现如此一致且显著的信号增强。这意味着,右侧amOFC可能就是那个不断敲响警钟的“瞭望塔”。

为了验证这个信号是否真的是“痛苦”的直接反映,研究人员采用了线性混合效应模型(Linear Mixed-Effects Modeling)进行逐次试验分析。结果显示,79%的诱发试验中,都观测到了强迫症痛苦评分与右侧amOFC低频伽马波功率的同步上升。在单次试验水平上,二者呈现出显著的共变关系(p = 0.0017)。

这不仅仅是一个相关性发现,它确立了一个“状态依赖性”(State-dependent)的神经特征。与反映疾病特质的静态标志物不同,这个低频伽马波信号是动态的,它随着痛苦的起伏而波动,就像是强迫症严重程度的实时“温度计”。

寻找最佳的“刹车片”:NAc-VeP靶点

既然找到了“报警信号”,下一个问题自然是:我们能否通过干预手段关掉它?

深部脑刺激(DBS)已经被FDA批准用于治疗难治性强迫症,但传统的DBS靶点(如内囊前肢ALIC)并非对所有患者有效,且有效率通常在66%左右徘徊。为了寻找更有效的刺激靶点,研究人员在受试者大脑的腹侧基底神经节(Ventral Basal Ganglia)区域进行了广泛的探索。

他们测试了多个潜在靶点,包括内囊前肢(ALIC)、伏隔核(NAc)、腹侧苍白球(VeP)以及NAc与VeP的交界区(NAc-VeP)。研究人员对这些区域进行了急性电刺激,并观察受试者症状的即时变化。数据讲出了一个清晰的故事:

1. NAc-VeP交界区(最佳靶点)

刺激效果最为显著且稳健。在所有受试者中,针对该区域的刺激平均带来了 33.3% 的症状评分下降。其效应量(Effect Size, Cohen's d)高达 0.83,统计学上属于“大效应”。

2. 伏隔核(NAc)

单独刺激NAc带来的改善约为 16.2%,效应量为 0.50(中等效应)。

3. 腹侧苍白球(VeP)

单独刺激VeP几乎没有效果(0.0%)。

4. 内囊前肢(ALIC)

传统的ALIC靶点在急性刺激下,甚至导致了症状的轻微恶化(-5.7%),效应量为负值(-0.10)。

这个发现具有重要的解剖学意义。NAc是奖赏回路的核心输入站,而VeP是主要输出站之一,它们之间的交界区可能是一个关键的枢纽,汇聚了从前额叶下行至基底神经节的信息流。精确调控这个枢纽,似乎能比轰炸宽泛的白质纤维束(如ALIC)更有效地阻断病理信息的传递。

闭环验证:当干预改变了信号

我们观察到了amOFC伽马波随痛苦升高(相关性),我们也发现了NAc-VeP刺激能缓解痛苦(临床效果)。那么,NAc-VeP刺激是否是通过抑制amOFC的异常活动来发挥作用的呢?

为了回答这个问题,研究人员进行了严谨的“刺激-记录”联合实验。实验流程是这样的:首先让受试者暴露在致病触发因素下5分钟,诱发出高水平的强迫症痛苦,并确认amOFC的低频伽马波已经飙升。随后,在保持暴露的同时,开启高频NAc-VeP刺激,持续5分钟,并继续记录amOFC的电活动。

结果令人振奋。在所有三名受试者中,NAc-VeP刺激不仅显著降低了主观报告的痛苦评分(例如,从8分降到6分,从10分降到5分),同时也显著压制了右侧amOFC的低频伽马波功率。统计检验再次证实了这一点:刺激期间amOFC低频伽马功率的下降具有显著性(受试者1: p=0.039; 受试者2: p=0.061; 受试者3: p=0.008)。

为了排除安慰剂效应,研究人员还设置了精巧的“假刺激”(Sham Stimulation)对照。在假刺激期间,受试者会被告知刺激已开启,且不仅能听到与真刺激相同的机器声音,但实际上并没有电流输入。结果显示,假刺激期间,受试者的痛苦评分没有下降(如从9分维持在9分),amOFC的低频伽马波也没有发生改变。

更有趣的是受试者3的一个插曲。由于设备电池耗尽导致的软件冻结,研究人员意外记录到了一次涉及右侧前扣带回(Rostral ACC)的刺激试验。结果发现,刺激这个区域并没有降低痛苦,反而使痛苦评分从4分激增到8分!而在这次失败的治疗中,amOFC的低频伽马波并没有被抑制(p=0.9917)。

这个“反面教材”从侧面有力地支撑了核心结论:症状的改善与amOFC低频伽马波的降低是紧密耦合的,而NAc-VeP刺激正是通过精准调节这个神经标志物来发挥疗效。

从“盲目轰炸”到“精确制导”

这项研究虽然只有三名受试者,但其蕴含的临床转化价值是巨大的。它为精神疾病的治疗提出了一个全新的范式。

目前的DBS治疗大多是“开环”(Open-loop)的,即无论患者状态如何,刺激器都以恒定的参数(如130 Hz频率)持续发放电流。这就像是为了给房间降温,不管室温多少度,始终开着最强档的空调。这不仅可能导致副作用(如情绪平淡、冲动控制障碍),还会加速电池消耗,且大脑可能会对持续刺激产生耐受(Habituation)。

而本研究发现的amOFC低频伽马波,为“闭环”(Closed-loop)或“自适应”(Adaptive)DBS提供了理想的控制信号。

想象一下未来的智能起搏器:它实时监测着患者右侧amOFC的脑电活动。当患者遇到触发因素,焦虑值攀升,amOFC的30-55 Hz伽马波开始异常活跃。起搏器捕捉到这个特征信号,毫秒级地启动针对NAc-VeP的精准刺激。随着刺激生效,神经环路被重置,伽马波回落,患者的焦虑感消退,起搏器随即自动停止刺激。

这种按需治疗(On-demand treatment)不仅能提高疗效,减少副作用,还能让治疗更加个性化。正如研究中展示的那样,虽然所有患者都表现出amOFC伽马波的异常,但具体的频率峰值和解剖位置在微观层面仍有个体差异。通过sEEG进行的个体化网络映射,可以让医生为每一位患者定制专属的“神经指纹”。

为什么是伽马波?

在神经科学中,伽马波(通常指30 Hz以上的振荡)往往与局部的皮层计算和信息整合有关。它反映了兴奋性神经元(Excitatory neurons)和抑制性中间神经元(Inhibitory interneurons)之间的快速同步活动。

研究人员发现amOFC的低频伽马波(30-55 Hz)与强迫症痛苦相关,这暗示了在症状发作期间,amOFC区域的局部神经回路处于一种高度同步的“过载”状态。

值得注意的是,研究人员还特意排除了“非周期性分量”(Aperiodic component)的干扰。在神经电生理信号中,除了周期性的振荡(如伽马波),还有一个宽频的背景噪音(1/f 噪音)。有人可能会质疑,观察到的功率增加是否只是整体背景噪音的基线漂移?

研究人员通过算法分离了这两个成分,并在补充数据中展示:即便去除了非周期性分量,低频伽马波的增强依然稳健存在。这说明,我们观察到的确实是特定的神经振荡现象,而非全脑的非特异性激活。此外,这种伽马波的活动局限在右侧amOFC,而左侧或其他OFC子区并没有表现出同样的模式。这提示强迫症的病理机制可能具有明显的偏侧性(Lateralization)。

连接的艺术:腹侧纹状体的秘密

为什么刺激腹侧基底神经节(Ventral Basal Ganglia)能平息皮层(Cortex)的风暴?

这涉及到大脑精密的解剖连接。NAc(伏隔核)和VeP(腹侧苍白球)不仅是邻居,它们在功能上紧密相连。OFC发出的投射纤维大量终止于NAc,而NAc的神经元又投射到VeP。VeP作为输出核团,通过丘脑(Thalamus)将信息反馈回皮层,形成一个闭合的环路。

本研究发现,刺激NAc-VeP交界区效果最好,这可能是因为该区域恰好能同时调控进入NAc的皮层输入和离开VeP的下游输出。

更有趣的是,之前的动物研究和影像学研究表明,强迫行为往往伴随着眶额叶-纹状体回路的过度连接(Hyperconnectivity)。高频电刺激可能通过一种被称为“信息损毁”(Informational Lesion)的机制,干扰了这种病理性的过度同步,从而打破了强迫思维的死循环。

研究数据中一个引人深思的细节是:虽然刺激减少了痛苦,但也伴随着amOFC伽马波的即时下降。这暗示了NAc-VeP刺激可能通过逆行(Antidromic)或顺行(Orthodromic)的方式,迅速重塑了上游皮层的动力学特征。这就像是在高速公路的出口处(基底神经节)设置了路障,结果导致入口处(OFC)的车流也随之发生了改变。

虽然这项研究的数据质量极高(High-resolution),但样本量确实较小(n=3)。这是侵入性人体研究常见的困境,但也意味着我们需要谨慎地将结论推广到所有强迫症患者身上。

此外,本研究主要关注的是急性的短时效应。在长期的治疗过程中,大脑可能会产生适应性变化(Plasticity),这种生物标志物是否长期稳定?NAc-VeP的刺激效果是否会随时间衰减?这些都是未来需要回答的问题。另外,强迫症的异质性(Heterogeneity)极高。本研究中的三位受试者主要表现为对污染的恐惧和怀疑。这种特定的生物标志物是否适用于所有类型的强迫症亚型,仍需进一步验证。

照亮精神疾病的黑箱

长期以来,精神疾病的诊断和治疗主要依赖于患者的主观描述和医生的临床经验,缺乏像高血压或糖尿病那样客观的生理指标。

这项发表于《Cell》的研究,标志着“精准精神病学”(Precision Psychiatry)迈出了坚实的一步。它告诉我们,那些看似虚无缥缈的痛苦、恐惧和强迫观念,在大脑中都有着实实在在的物理对应物。

通过结合高精度的颅内记录和个体化的网络映射,我们不仅能“看见”心理疾病的神经足迹,还能通过精准的神经调控技术将其“抹去”。对于那些被困在强迫思维孤岛上的患者来说,这不仅是数据的胜利,更是重获自由的希望。

当amOFC的那一抹伽马波平息下来,大脑终于可以停止尖叫,重新拥抱宁静。这就是神经科学最迷人的地方:在冰冷的电极和复杂的波形背后,是对人类苦难最深切的关怀与回应。

参考文献

https://www.cell.com/cell/fulltext/S0092-8674(25)01486-2

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  • 原文链接https://page.om.qq.com/page/OJ4NBxSw91gA4mOuA7YxH-6g0
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