神经系统疾病的脑电图
大家好，我是陈锐。
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最近在看一本科普书籍《人人都该懂的脑科学》，就在微信读书上就可以搜索到。越读越欢喜，好多知识点都是以往看到过或听到过的，当然也有不了解的。关注我公众号的小伙伴很多都是这方面的专家，当然也有一些兴趣爱好者，我个人很建议你们去快速的翻阅一下，或许也会有新的收获。
我看到有一个知识点，非常印象深刻。它的提问是这样的——为什么说我们是靠电来维持身体运转的？
针对这个问题，我最开始是一脸懵的。看到这样一句话，就豁然开朗了。书中写道：“神经元几乎可以把任何一种信号转换成电信号。最常见的转换是从化学信号到电信号，但是神经元也能将光、声音、温度、压力甚至地球磁场转换成电信号。”也即：神经间的交流是将所有信号转化为电信号。
这也是好像也能解释了，为什么EEG，我们总是说的脑电图了。大脑-电信号-图像，当然这只是我个人的理解，仅供参考。
由以上的观点，我们可以知道，要想解剖大脑的奥秘，目前来说，脑电图发挥着巨大的作用。
什么是脑电图？
我在之前的推文中汇总了内容，可以去参考看一看《脑电图（EEG）与事件相关电位（ERP）》
脑电图可以用来做什么？
就我个人接触的最多的就是科研上常用的事件相关电位（ERP），它其实也是一种脑电图，是一种与事件刺激诱发相关引起的电信号变化的图像。有很多科学研究的方面，都可以与大脑的认知功能什么的结合起来，有趣又艰难的实验。在临床上，脑电图通常所说的更多的采集清醒状态的，有短程或长程之分。也应用在很多科室中，比如神经内科。康复科、电生理室等。
很多神经系统疾病都认为与大脑的皮层有关，可以使用脑电图来进行神经系统疾病的监测，为临床诊断提供依据。如：肌萎缩侧索硬化症 (ALS)、多发性硬化症 (MS) 和癫痫症。这几种神经系统疾病的病因，尚不清楚。基本上没有针对这些疾病的明确测试，在症状足够明显之前，可能无法进行准确的诊断。
EEG 可以用于
早期发现疾病
帮助预测和监测疾病进展
准确区分疾病
帮助确定潜在的治疗选择
癫痫
癫痫是慢性、反复发作性的“大脑宕机”的一种疾病，而“宕机”的原因是因为大脑某些地方的神经细胞出现了异常放电，这种异常放电是无法通过CT、MRI或其他一些检查方法识别到的，因此脑电图对于识别患者是否出现大脑的异常放电、是不是癫痫十分重要，还可以帮助鉴别癔症、晕厥、偏头痛等容易混淆的疾病。
当我们想到癫痫发作时，首先想到的可能是有人在地板上失去知觉，身体僵硬并有节奏地颤抖。这些是最严重的癫痫发作类型，称为强直阵挛或大发作。所谓的“癫痫发作”其实包括更广泛的症状，例如手臂和腿部突然短暂的抽搐或抽搐（肌阵挛性癫痫发作），颈部、面部、手臂的节律性抽搐运动（阵挛性癫痫发作），突然丧失肌肉控制（失张力发作）、肌肉突然僵硬（强直性发作）和凝视空间以及诸如眨眼或咂嘴（失神或小发作）等细微动作。都可能被认为是癫痫发作的一部分。本质上，“癫痫发作”是一组非常广泛的非典型运动以及认知症状的术语。而且，癫痫也有多种类型，鉴于癫痫发作的症状范围很广，对于EEG检测来说，也有可能产生不同的波形图。
由于癫痫发作检测依然存在主观性和经验，癫痫发作监测和预测仍然是开放的挑战之一。
肌萎缩侧索硬化症 (ALS)
肌萎缩侧索硬化症，俗称渐冻症，是运动神经元病的一种，是一种退行性神经疾病。肌萎缩侧索硬化症是既有上运动神经元的损伤，就是侧索硬化，也有下运动神经元的损伤，就是肌萎缩的表现，可以出现肌肉的萎缩、无力，肌肉的束颤，也可以出现腱反射亢进、病理反射阳性，没有感觉障碍，这就是肌萎缩侧索硬化。
到目前为止，脑电图研究很少，但是很有希望。脑电图可以在脑网络水平上为不同的神经退行性疾病相关的功能变化提供有效的工具测量。识别新的指标以了解皮层行为的这一方面可能是发现 EEG 在诊断和监测 ALS 中的效用的关键。对于脑电图的应用，可以使用脑机接口通过患者的脑电图识别特定的大脑活动。脑电图测量大脑中神经元的电活动，当你思考、感觉、做决定或做任何用脑的事情时，产生特定的脑电波，将其转换为机器指令也可以帮助到患者。
多发性硬化症 (MS)
MS 通常伴随着大量的心理和认知因素，因此使用脑电图来进行监测或许也会增加新的标记物。虽然很困难，但是也有这方面的科学研究了。
自闭症 (ASD)
对于自闭症这类的脑电图研究，已经有大量的文献涌出。自闭症是一种多方面的障碍，不能通过单一的症状来识别，也不能用单一的生物学原因来解释。ASD患者会经历各种各样的问题，典型的特征有沟通障碍和社交障碍，以及受限的重复性行为。
已经有研究团队成功地证明，在被诊断为ASD的儿童群体中，大脑状态的动态也存在差异，而且它们与临床观察到的不同症状有关。具体来说，我们能够将特定的症状与特定的脑电图数据联系起来。当然目前没有准确的统一说法，需要大规模样本来进行筛查和对照。
诸如还有很多神经系统疾病，抑郁症、偏头痛等，都可以尝试使用脑电图来进行监测和治疗
更好地利用脑电图
随着计算能力的提高和机器学习的出现，整个领域现在已经发展到可以自动检测癫痫发作。但是，从根本上还是依赖临床医生对癫痫发作的注释来训练他们的模型。这一方面我想很多医院都是非常缺失的。建立的模型好坏也决定着最后的结果。
现在很多科学研究都表明 EEG 能有效地用于诊断和监测这些神经系统疾病。但是数据样本量是一大缺失，在未来，建立大型临床数据集，也许在识别 EEG 信号中的新指标方面能创造更多信息指标。
参考文献：
[1] van den Bos et al., Pathophysiology and Diagnosis of ALS: Insights from Advances in Neurophysiological Techniques, Int J Mol Sci. 2019 Jun; 20(11): 2818.
[2] Naserroleslami et al. Characteristic Increases in EEG Connectivity Correlate With Changes of Structural MRI in Amyotrophic Lateral Sclerosis Cereb Cortex. 2019 Jan 1;29(1):27-41.
[3] Zipser et al., Cortical Excitability and Interhemispheric Connectivity in Early Relapsing-Remitting Multiple Sclerosis Studied With TMS-EEG, Front Neurosci. 2018 Jun 8;12:393.
[4] Bochet, A., Sperdin, H.F., Rihs, T.A. et al. Early alterations of large-scale brain networks temporal dynamics in young children with autism. Commun Biol 4, 968 (2021). https://doi.org/10.1038/s42003-021-02494-3
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本文作者：陈锐
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