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韩晓春课题组在NeuroImage发文揭示多变量fMRI指标在疼痛预测中的测量学表现
发布时间:2022-05-11      作者:       浏览量:       【关闭

原文链接:https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118844


在fMRI研究领域,随着大样本数据的积累和机器学习技术的发展,科学家们开始尝试用fMRI信号作为生物标记物预测人类的行为和健康状态。然而,将fMRI指标进行转化应用的前提是这些指标具有良好的测量学表现,包括效应量、重测信度等。效应量越大表示该指标测量的精度越高;而重测信度是该指标越能够稳定预测个体差异的能力。近些年越来越多的研究开始关注fMRI指标的测量学表现。基于传统的单变量大脑指标(例如体素、感兴趣脑区)的研究结果呈现了悲观的前景,其效应量在中等水平(Cohen’s d = 0.5),同时重测信度非常低(ICC < 0.4),这意味着单变量大脑指标完全无法作为生物标记物进行转化应用。这些发现引发了学术界和社会的关注与讨论,更有媒体使用“你读到的所有关于大脑活动的发现都是错误的”这样的标题进行报道。


为了回应这些发现与担忧,本研究系统考察了更为先进的多变量fMRI指标的测量学表现,旨在验证fMRI信号的有效性和可靠性。与传统的单变量大脑指标只利用单个脑区的信号相比,多变量指标整合了多个脑区的信号,能够更好地表征跨脑区的高级认知活动。此外,多变量指标无需进行多重比较矫正、以及能够精确定义全脑体素活动模式的特点增加了多变量指标的统计检验力和可靠性检验精度。本研究关注一个疼痛领域非常成熟的多变量fMRI指标——神经疼痛指标(Neurologic Pain Signature, NPS)。该指标运用机器学习技术构建了高温疼痛刺激时的大脑活动预测主观疼痛评分的多变量fMRI指标。NPS包含脑区内和脑区间的活动模式,包括丘脑、中后脑岛、次级躯体感觉皮层、前扣带回、中脑等,能够预测不同种类痛刺激的主观疼痛感受,包括高温痛、机械按压痛、电击痛等。但是NPS对温暖刺激(非高温)、危险信号、社会拒绝、疼痛共情、负性图片等刺激没有反应。此外NPS对于疼痛的安慰剂效应反应不明显,小于主观疼痛报告受安慰剂效应的影响(g = -0.07 vs. -0.66)。


1 多变量fMRI神经疼痛指标(NPS)


 本研究整合了10个疼痛研究的数据集,共444名被试的疼痛大脑活动数据和主观疼痛评分数据,考察了NPS的效应量和重测信度。研究发现,NPS在预测被试内的疼痛评分时效应量非常大(d = 1.45),但是预测被试间的疼痛评分时效应量只能达到中等水平(d = 0.49)。NPS的短期重测信度(一天之内)非常好(ICC = 0.84)。重测信度会受到被试内试次数量的显著影响,为了达到非常好的重测信度,平均每个被试需要完成60个试次以上。NPS的重测信度在两次测量间隔时间更长的情况下(5天和1个月)没有发生明显降低。



2 NPS10个数据集上的测量学表现


该研究结果提示:(1)多变量fMRI指标NPS和主观疼痛报告的重测信度都非常好;(2)NPS和主观疼痛报告在被试间的相关性不高,提示两种测量具有不同的被试间变异来源;(3)NPS不能作为主观疼痛报告的替代物,但是可以作为测量疼痛相关的可靠的生理指标,以及进行机制干预的靶点。



3 影响效应量和重测信度的因素


 上述成果于2022年2月15日发表在国际知名期刊NeuroImage上。北京师范大学心理学部韩晓春副教授是本论文的第一作者,美国达特茅斯学院心理与脑科学系Tor D. Wager教授是本论文的通讯作者。本论文得到了以下基金的支持,包括:R01MH076136,R01DA046064,R01EB026549,R01DA035484,K01DA045735,TL1-TR-002386,特此表示感谢。

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