北理工聯(lián)合牛津大學(xué)團隊綜述解讀：交叉頻率耦合和智能神經(jīng)調(diào)節(jié)
近日，來自北理工葉建宏教授課題組和英國牛津大學(xué)團隊在中國科技期刊卓越行動計劃高起點新刊CYBORG AND BIONIC SYSTEMS上發(fā)表了一篇題為“Cross-Frequency Coupling and Intelligent Neuromodulation”的綜述，詳細(xì)論述了CFC動態(tài)分析技術(shù)的前沿與挑戰(zhàn)，重點討論了虛假耦合干擾、目標(biāo)頻率節(jié)律推斷以及因果推論等問題。既往研究表明，CFC能反演認(rèn)知/記憶任務(wù)、睡眠，以及帕金森病、癲癇和阿爾茨海默病等神經(jīng)系統(tǒng)疾病的電生理機制，論文并強調(diào)了CFC在侵入性和非侵入性神經(jīng)調(diào)節(jié)和康復(fù)中的廣泛應(yīng)用。例如，其可作為病癥的生物標(biāo)志物，優(yōu)化治療與干預(yù)方案，實現(xiàn)閉環(huán)神經(jīng)調(diào)控。
文章鏈接：
https://spj.science.org/doi/10.34133/cbsystems.0034
▍交叉頻率耦合的分類
CFC具有多重表現(xiàn)形式，常見的包括相位-幅度耦合（Phase-Amplitude Coupling，PAC）、幅度-幅度耦合（Amplitude-Amplitude Coupling，AAC）、相位-頻率耦合（Phase-Frequency Coupling）和相位-相位耦合（Phase-Phase Coupling）等。PAC和AAC是兩種常見的CFC類型，二者均為低頻信號調(diào)制高頻信號幅度，其中PAC關(guān)注相位信息變化，而AAC側(cè)重于包絡(luò)動態(tài)。
▍交叉頻率耦合的分析方法
CFC是腦神經(jīng)電交互作用的典型。低頻振蕩編碼時間信息，高頻振蕩反映節(jié)律性脈沖活動。傳統(tǒng)，常以線性方法實現(xiàn)CFC量化，隨著研究深入，CFC的動態(tài)波動本質(zhì)越發(fā)關(guān)鍵，因此需要考慮時間相關(guān)的計算方法。
Aru等人指出計算CFC時可能存在偏差風(fēng)險，并給出了評估CFC方法可靠性的建議，包括：（a）充分覆蓋載波的頻帶提�。唬╞）驗證振蕩的非線性對計算結(jié)果的影響；（c）計算瞬時相位/幅度調(diào)制的準(zhǔn)確性；（d）保留輸入相關(guān)的非穩(wěn)定性；（e）具備健康對照組或替代數(shù)據(jù)；（f）保持時間結(jié)構(gòu)和瞬時耦合的一致性。
從腦電信號中獲取寬頻的相位和幅度調(diào)制是精準(zhǔn)評估CFC的關(guān)鍵，傳統(tǒng)傅里葉變換可能導(dǎo)致諧波偽影和信息丟失，經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（EMD）雖然能夠有效捕獲非線性非平穩(wěn)特征，但其模態(tài)混疊與分裂現(xiàn)象會導(dǎo)致虛假耦合。因此，更先進(jìn)的CFC分析技術(shù)陸續(xù)提出。
集成EMD的PAC通過迭代添加高斯白噪聲消除模態(tài)混疊，以保證相位/幅度給定成分的精細(xì)尺度，但會增加計算復(fù)雜度。掩模PAC的提出在計算效率上更具優(yōu)勢，并解決了非線性和頻率特異性之間的平衡問題。變分相幅耦合算法，通過捕獲圍繞精準(zhǔn)中心頻率不規(guī)則振蕩間的交叉頻率耦合估計耦合強度，避免了由于二元濾波器組或諧波引起的虛假耦合，解決了非線性分析中的模態(tài)混疊和噪聲采樣共性難點。
▍交叉頻率耦合在生理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)上的應(yīng)用
CFC為神經(jīng)電網(wǎng)絡(luò)的局部和分布式信息處理提供了框架，協(xié)調(diào)了不同尺度的神經(jīng)振蕩。觀察CFC的變化可推斷某些神經(jīng)系統(tǒng)疾病的異常信息處理模式。過去研究指出，CFC耦合強度與計算需求呈正相關(guān)。例如，睡眠時，PAC調(diào)節(jié)腦電節(jié)律，產(chǎn)生不同的循環(huán)交替模式。A1子類型中，δ-α/低β耦合呈現(xiàn)高強度，可能反映睡眠結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)和工作記憶的緊密聯(lián)結(jié)。而在A3中，δ相位和α/低β幅度間呈分散分布，表明其耦合程度較弱。
經(jīng)顱磁刺激（TMS）作為誘導(dǎo)神經(jīng)可塑性的一種手段，可用于實施配對聯(lián)合刺激（PAS）。近期研究指出，PAS可增強前額葉皮層的θ-γ PAC，表明PAC可能是神經(jīng)可塑性的潛在指標(biāo)。
此外，PAC可作為識別早期阿爾茨海默�。ˋD）的生物標(biāo)志物。在AD早期階段，可能觀察到導(dǎo)致認(rèn)知障礙的神經(jīng)元功能障礙，其中海馬體與前額葉皮層間的θ-γ耦合減少。近期研究表明，經(jīng)顱交流電刺激（tACS）可調(diào)節(jié)前額-枕區(qū)自上而下的控制和功能連接性（θ-γ耦合），從而提高工作記憶任務(wù)的表現(xiàn)。
▍癲癇和帕金森病的診斷和治療
高頻振蕩（HFOs）或可為癲癇病灶提供關(guān)鍵線索。盡管HFOs在癲癇發(fā)作區(qū)（SOZ）中的發(fā)生頻率高于其他腦區(qū)，但也可能由非癲癇相關(guān)的感覺皮層或運動皮層產(chǎn)生，引發(fā)手術(shù)指導(dǎo)難題。
許多研究指出，癲癇病灶內(nèi)的HFOs受慢波相位調(diào)制，這些HFO振幅與低頻相位（θ/α）的耦合顯著高于其他腦區(qū)，該現(xiàn)象可能提供了定位病灶的線索。特別在額葉癲癇中，研究發(fā)現(xiàn)癲癇發(fā)作前期SOZ周圍也會出現(xiàn)顯著的δ-β/γ PAC。
帕金森�。≒D）運動障礙與基底神經(jīng)節(jié)β頻段的過度同步有關(guān)，多巴胺類藥物和電刺激可減弱β功率，且抑制程度與運動遲緩、僵直改善程度相關(guān)。相反，運動開始時基底神經(jīng)節(jié)和丘腦中的γ振蕩強同步，支持了腦區(qū)間的通信機制。交叉頻率耦合反映了PD基底神經(jīng)節(jié)的信息處理。例如，初級運動皮層（M1）和丘腦底核（STN）的β相位調(diào)制PD患者M(jìn)1區(qū)域的寬頻γ波幅度，而STN的腦深部刺激能夠抑制該類皮層中的β-γ耦合。
CFC深入解析了神經(jīng)精神疾病的復(fù)雜振蕩交互機制。我們可以通過識別生理/病理狀態(tài)導(dǎo)致的CFC模式，明確腦網(wǎng)絡(luò)連通動態(tài)，并發(fā)展強針對、強有效的干預(yù)技術(shù)。將CFC應(yīng)用于人機融合和仿生系統(tǒng)，以及治療神經(jīng)系統(tǒng)疾病領(lǐng)域的前景廣闊，但仍面臨著包括開發(fā)可靠的CFC測量技術(shù)，準(zhǔn)確解碼電生理記錄，并將其轉(zhuǎn)化為腦機接口設(shè)備的控制信號等挑戰(zhàn)，以及克服腦刺激偽跡、實時部署和穩(wěn)健算法控制等問題，為確保其安全、有效、可靠，這些轉(zhuǎn)化/應(yīng)用需要經(jīng)過嚴(yán)格的測試和驗證。
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