测量疼痛和伤害感受:通过一个计算机科学家的眼镜。跨学科的方法的概述
Ekaterina Kutafina
Susanne贝克
芭芭拉命名者- 1医学院医学信息研究所,亚琛工业大学,德国亚琛
- 2应用数学学院,哎呀科技大学,克拉科夫,波兰
- 3临床心理学、实验心理学、海因里希海涅大学,德国的杜塞尔多夫
- 4综合脊柱研究、按摩医学系、大学医院Balgrist,瑞士苏黎世,苏黎世大学
- 5的认知和临床神经科学中心精神卫生研究所,医学院曼海姆,海德堡大学,德国曼海姆
- 6初级神经科学研究小组,跨学科在医学院临床研究中心,亚琛工业大学,德国亚琛
- 7医学院生理学研究所,亚琛工业大学,德国亚琛
在一个健康的状态,疼痛自然生物反馈循环中起着重要的作用,帮助检测和防止潜在的有害刺激和情况。然而,痛苦可以成为慢性和这样的病理状态,失去的和自适应的功能。有效治疗疼痛仍然是一个很大程度上未满足临床需要。一个很有前景的途径改善疼痛的描述,和更有效的疼痛治疗的潜力,通过前沿的集成不同的数据模式的计算方法。使用这些方法、多尺度复杂,网络模型的疼痛信号可以创建和利用,造福患者。这样的模型需要协同工作的专家从不同的研究领域,如医学、生物学、生理学、心理学以及数学和科学数据。有效的协作团队工作要求发展中共同的语言、共同的理解作为一个先决条件。满足这种需求的方法之一是提供容易理解概述疼痛研究领域内的特定主题。在这里,我们提出这样的话题概述疼痛评估人类的计算研究。量化与疼痛相关构建计算模型是必要的。 However, as defined by the International Association of the Study of Pain (IASP), pain is a sensory and emotional experience and thus, it cannot be measured and quantified objectively. This results in a need for clear distinctions between nociception, pain and correlates of pain. Therefore, here we review methods to assess pain as a percept and nociception as a biological basis for this percept in humans, with the goal of creating a roadmap of modelling options.
1介绍
疼痛是一种复杂现象与巨大的影响生活质量和日常生活功能。国际疼痛研究协会(IASP)目前定义疼痛如下(拉贾et al ., 2020):“一个不愉快的感觉和情感体验,或类似,与实际或潜在的组织损伤。“急性疼痛机制在健康状态是进化发展的结果Bonavita,德西蒙2011年),实现基本功能在信息反馈循环是必不可少的生存(阿姆斯特朗先生2022)。相反,临床疼痛,例如慢性癌症疼痛(班尼特et al ., 2019),痛苦的疾病(Marchettini et al ., 2006),以及慢性原发性痛(Treede et al ., 2015)可能在开始信号改变的幸福可能导致休闲行为或回避,但提供了有限的信息在急性反馈回路和强烈影响生命和健康的主要方面。
计算方法的发展在过去的几十年允许计算模型的建设,促进更好的理解疼痛机制(见例如,最近的系统性评价朗et al。(2021)]。这些模型由单个神经元水平(Chrysostomidou et al ., 2021;勒2010法郎和勒马森;Balachandar和普雷斯科特2018;Tigerholm et al ., 2014)在脊髓突触效应(田中et al ., 2021)大脑成像分析(莫顿et al ., 2016)。然而,疼痛的信号的复杂性和疼痛知觉呼吁进一步发展,构建多尺度和综合模型(Crodelle et al ., 2019;Ionescu et al ., 2019;Mendell说2011;Kucyi和戴维斯2017;西摩和曼奇尼2020;Medlock et al ., 2022)生成更全面的见解。Thiam和他的同事们,Thiam et al ., 2019),提出深生理模型,结合深度学习和综合数据融合自动检测疼痛。的工作Akal et al。(2022)显示机器学习如何利用临床诊断决策信息支持。事实上,最近定义网络生理学领域(巴珊et al ., 2012)提供了更广泛的观点的造型可能性,与人类生理的不同方面的整体视图。可以看到在这个框架中,疼痛不仅与许多交互组件作为一个复杂的生理现象,而且作为一个更广泛的表现异常的神经系统的兴奋性属性的照片可以通过例如也显示,癫痫发作。
确保成功开发的综合模型,有必要构建跨学科协作团队和促进与医学的合作伙伴之间的通信,生物,或心理背景一方面和计算背景。这样的交流可以支持通过回顾文章在某些话题,因为他们给出一个鸟瞰概述并保持特定领域的术语的使用降到最低。看到例如杜宾和Patapoutian (2010)和米德尔顿et al。(2021)评论痛觉受器,朱利叶斯和Basbaum (2001)信息在痛觉和分子机制山药et al。(2018)疼痛的神经递质。
计算模型很大程度上依赖于实验测量和评估。因此,有必要了解可用的选择这样的测量和评估,他们的潜力和局限。在这种情况下是至关重要的伤害感受不等于疼痛知觉。伤害感受是,所定义的IASP,”神经编码有害刺激的过程。“相比之下,痛苦是,根据定义,一个主观的现象。许多因素,包括刺激的特点,生物方面以及心理和社会影响调节我们如何感知疼痛。这样的调节影响阻碍疼痛知觉的评估,阻碍客观测量。因此,我们主要依靠主观的评估,如自我报告在实验和临床环境。
有几个密切相关,非常适合非专业的读者提供概述。特别是,纸的约翰逊(2016)动物研究和关注测量疼痛反应Deuis et al。(2017)在啮齿动物对疼痛反应的行为。有大量重叠的方法用于动物和人类,然而道德问题等许多原因,沟通、生理差异等等,我们发现单独研究人类的状态很重要。
一些重要的方法来评估人类感知的痛苦和伤害感受是基于测量大脑对刺激的反应与脑电图(EEG)和功能性磁共振成像功能磁共振成像(见(克雷默et al ., 2012)和(徐和黄2020简短的概述)。最近的进展可穿戴传感器提供疼痛的间接指标通过生理应激反应(见例如,(陈et al ., 2021)]。
定量评估疼痛的另一个方面是由生物标志物研究疼痛。评审论文的特蕾西et al。(2019)提供了一个广泛的话题,本文概述Niculescu et al。(2019)专注于精密医学基于血液生物标志物的疼痛。第二项研究使用血液基因表达生物标志物预测痛苦的状态,和未来的急诊精神病人疼痛,发现MFAP3(组件elastin-associated微纤维)显著相关。
所有这些评论关注不同的次要测量疼痛。这手稿,而旨在提供一个基本的概述疼痛评估人类感兴趣的上下文中的计算模型的痛觉过敏和痛苦。给出了一些动物研究的引用来填补现有差距以人为本模型。审查并不旨在给出一个详尽的清单的方法,而是一个路线图的研究领域。大量可用的方法进行了总结,特别注意这些方法的优点和局限性在评估疼痛的经验。手稿是专门针对数据科学家和计算机专家,在疼痛研究的领域感兴趣的应用程序。
为此,我们组织的描述方法图1。第一类,即。,structural or morphological assessments, includes any examinations related to tissue properties at a given time point. In contrast, the second category, i.e., functional assessments, can be seen as an insight into the information processing, because the assessed data is linked to the input, induced for example by stimulation techniques. The translation of this input to measurable output can be seen as the route from nociception to pain which can be modelled as a computational process. Structural assessments may be repeated in time to investigate the relationship between the anatomical changes and nociceptive processes.
图1。表示的不同方面的评估疼痛和痛觉过敏。结构评估关注形态学特征(例如,组织属性)和功能评估过程的信号之间的外部刺激或内部病理触发和痛苦的经验。说明评估方法回顾这里的例子没有目标的常用方法和工具可用的所有方法提供一个全面的概述。
部分结构评估没有进一步的程式和直接描述了方法,而部分进一步细分功能的测量是基于相关的信号传导过程的一部分(输入、处理、输出)。从外部输入的计算过程通过信号处理疼痛的经验作为输出可以应用在健康的状态。然而,外部输入并不需要,因为疼痛的感知也可以由内源性生成输入(例如,运动,引起炎症,等等),通过干扰或病态信号过程中,特别是在疾病如慢性疼痛(Djouhri et al ., 2006;Samineni et al ., 2017)。随着这个逻辑,我们将会在评估不同的方法来评估伤害感受,在形态学方面潜在的“硬件”和疼痛的感觉。
2结构评估
常见的评估在痛苦中包括结构或形态评估相关的生理基础神经轴在不同层次上,从外围到中央方面。特别是在临床情况下,结构评估是一种常见的工具,例如,研究疼痛的通路的完整性。因此,结构评估在疼痛研究的背景下,通常关注量化一个给定的神经系统的一部分,例如,周围神经纤维的密度评估或大脑灰质厚度。这些措施都与疼痛信号系统的不同部分有不同程度的准确性,但什么是非常重要的考虑,就是这样的结构评估的结果在大多数情况下不能直接感知实验和临床相关的疼痛。而改变这种结构评估中发现,例如在慢性疼痛,可以给信息的神经系统疾病的变化,这些变化不能视为目标标记的痛苦。因为他们的重要性,尤其是在医疗环境中,我们将简要概述最常见的评估。具体来说,我们想强调在这种背景下,这样的评估不能等同于疼痛的主观经验。
2.1表皮内的神经纤维密度(IENFD)
痛觉受器(麦克阿瑟et al ., 1998)是把信息从外围组织的神经元中枢神经系统通过电信号(动作电位)旅行沿着脊髓轴突。因此,似乎明显的评估这种痛觉受器的结构变化,特别是在患者疼痛,因为疑似神经纤维的损伤评估潜在的外围“硬件”的痛苦。最简单的方式来访问这些痛觉受器在人类皮肤活检和免疫组织化学染色痛觉受器的皮肤。描述神经纤维密度,周围疼痛的神经纤维可以在皮肤活检用彩色标记anti-protein基因产物9.5 (PGP9.5) (麦克阿瑟et al ., 1998;埃比尼泽et al ., 2007;Lauria et al ., 2010)。神经纤维的密度是由计数量化神经纤维的数量穿越障碍在皮肤表皮和真皮之间示例使用显微镜。已经尝试区分表皮神经纤维的数量和下面的层,即。,the dermis, staining for neuropeptides (chemical messenger synthesized in neurons) or describing the morphology such as axonal swellings and number of branches (Karlsson et al ., 2015;张et al ., 2015;Schley et al ., 2012;Kalliomaki et al ., 2011;Karlsson et al ., 2021)。而丧失皮肤神经支配与降低灵敏度敏锐地诱发疼痛刺激,例如热痛阈,通常没有这种相关性可以找到与正在进行的临床疼痛。然而,一些证据表明之间的关联深入真皮纤维含神经肽和持续的疼痛躺在糖尿病神经病变(Karlsson et al ., 2021)。轴突的模型树在皮肤上发现更多的分支会导致信号放大,表明形态学和功能之间的联系(Barkai et al ., 2020)。然而,另一个问题在关联表皮内的神经纤维密度的痛苦是没有形态差异non-nociceptive热或机械和疼痛的纤维。考虑到上面,在当前状态表皮内的神经纤维密度不能用作人类疼痛知觉的关联。
2.2角膜共焦显微镜
评估特别小的角膜神经纤维特性,角膜共焦显微镜(CCM)可以被使用,作为一种快速非侵入性眼科成像技术。类似于皮肤,神经纤维密度这一技术评估角膜神经纤维密度。此外,分支密度、纤维长度、伪劣螺纹长度可以评估(卢卡申科et al ., 2021;Petropoulos et al ., 2021)。皮肤活检相比,CCM的优点非侵入性。类似于测量数量的表皮内的神经纤维(IENFD)这种方法是有用的形态学变化进行评估痛觉受器,如小纤维神经病或糖尿病神经病变(Cosmo et al ., 2022)和痛觉受器的变化在其他退行性疾病如帕金森症(Kass-Iliyya et al ., 2015)。然而,这些措施对疼痛知觉的关系不清楚,类似于皮肤活检神经纤维形态。此外,目前还不清楚如何发现角膜可以推广到身体的其他部位。
2.3神经超声
现在可以使用高分辨率超声显示单一神经束周围神经。因此,该方法可以用来研究结构变化如神经神经束直径的改变。类似于表皮内的神经纤维密度或角膜神经纤维结构,神经超声是有用的在评估损害的所谓的”“细神经纤维包括痛觉受器。目前用于检测神经病变形态变化(Cosmo et al ., 2022夹)和神经症状,如腕管综合症(林et al ., 2022)。然而,无论是直接链接到诱发疼痛还是持续的疼痛到目前为止已被证明。
2.4结构磁共振成像的大脑
基于磁共振成像(MRI),人类大脑的结构特点可以被描述和其中的一些相关疼痛(Baliki et al ., 2011;Kregel et al ., 2015;Kumbhare et al ., 2017)。特别是,这些特征的变化被描述的病人患有慢性疼痛和讨论(如发病的相关性。,(Zhang et al ., 2019 a;Martucci和麦基2018)]。一个常见的测量在这种情况下是大脑灰质的厚度和/或体积在不同的大脑区域,可以估计使用标准核磁共振分析技术。最常见的,在某些脑区灰质厚度降低,如额叶区域,前扣带皮层,和脑岛,被描述与健康对照组相比,慢性疼痛(马et al ., 2022;王et al ., 2022)。然而,灰质厚度/体积的确切关系和感知疼痛和慢性疼痛的开发和维护仍不清楚。
另一个常见的结构评估基于核磁共振扩散张量成像(DTI)。基于各向异性的程度和结构的间接测量定位、跟踪白质纤维的估计(Kumbhare et al ., 2017;拉希米et al ., 2022)。DTI用于研究大脑白色物质的结构在健康和疾病状态(苏亚雷斯et al ., 2013)。改变估计纤维跟踪与健康对照组相比,疾病解释为发病的大脑结构的变化。DTI是人类疼痛研究中常用,但与灰质厚度的估计,没有直接链接到疼痛知觉和慢性疼痛的发展存在。
总之,人类大脑的结构评估取得了有趣的见解通过展示在大脑结构变化特征在慢性疼痛,但是他们不允许特定结论的知觉实验或正在进行的临床疼痛(戴维斯和Seminowicz 2017)。总的来说,难怪没有或只有轻微的临床疼痛和大脑结构之间的相关性可以找到相关的疼痛,因为这些结构和潜在的变化不是特定于慢性疼痛。类似的相同结构的变化也可以观察到在不同临床条件。
3功能评估
功能评估疼痛的人类比结构覆盖更广泛的选择评估。此外,这些功能评估通常是更痛苦的经历密切相关。因此,评估通常是相关的输出(外部或内部)输入,这个关系是定义的信号流程。然而,输入和输出不一定是线性或1:1的方式有关。确切的关系是受到许多调节因素和显示大型国际米兰——和个体内变异。这是一个主要的点计算模型和数据驱动的网络模型发挥作用,提供新的和有前途的途径获得的见解如何创建疼痛的主观经验。这样的模型的基础是了解如何创建和外部输入控制,可用信号过程的指标,最后,可以使用输出措施以及这些措施表明什么。
3.1外部输入
外部输入引起痛苦的感觉可以诱导在一些形式,如机械和热刺激目标至少部分不同的痛觉受器,例如mechanosensitive对机械刺激的反应()和mechano-insensitive(沉默,睡觉,1 b类,在生理条件下对机械刺激的反应不是)痛觉受器(见(杜宾和Patapoutian 2010)和(米德尔顿et al ., 2021痛觉受器)概述)。其他特性的疼痛的刺激,其中一些被固有的刺激技术和形态,在功能上相关的诱发疼痛的信号和产生的痛苦经验。例如,刺激的持续时间扮演重要的角色。而且持续的时间阶段的刺激而紧张性刺激持续时间更长和时间本身形状感觉很大。此外,刺激的面积变化和这种疼痛的感觉。例如,当机械刺激使用针刺(见部分3.1.2.2)只影响皮肤上的一个很小的点,热刺激影响通常至少1厘米的一个领域2因此更多的皮肤痛觉受器。因此,不同层次的空间和时间总和是由不同的刺激引起的。此外,外部输入可以应用不同的强度从而强烈调制感知疼痛的强度,例如允许描述个人“剂量反应曲线。“虽然这些差异可能出现微妙,他们在疼痛研究被认为很重要,因为选择non-fitting输入导致无用的信息。同样,每个刺激技术必须应用正确的结果可判断的数据。例如,皮肤性质和准备可以强烈影响阻力,因此应用电刺激的感受。不同皮肤类型控制不同影响产生的知觉从热刺激。因为刺激协议可以变化很大程度上取决于特定的应用程序和研究问题,我们这里不能详细的所有这些协议。
3.1.1一般方面的疼痛的刺激
3.1.1.1阶段和紧张性刺激
阶段刺激模拟急性痛苦的刺激和与反馈机制必须消除痛苦的感觉的原因。相比之下,紧张性刺激用于像受伤的国家优先恢复(Zhang et al ., 2018)。阶段和紧张性刺激可用于实验设置评估疼痛系统的不同的功能。具体来说,紧张性刺激,例如使用Capsaicin-Heat模型(价格et al ., 2018;米克et al ., 2022周期超过1 h)允许痛苦的刺激,可以用来评估功能也在临床的设置。刺激的长度以及相关的频率重复刺激,会发生时间总和。它影响突触的阈值效应(田中et al ., 2021)和体现在增加痛苦的经历。它还可以调节疼痛的感知。根据刺激强度不仅时间总和,因此敏感(增加反应性的影响相同的刺激(Latremoliere和伍尔夫2009)也可以发生,相反的过程是可能的,即习惯化。似乎习惯往往会出现刺激强度接近个人痛阈和时间总和/敏感与高强度(Kleinbohl et al ., 1999)。同样,刺激模式似乎决定是否习惯敏感更有可能发生。例如,一般电刺激诱发强烈的习惯。这样的影响时间总和/致敏和习惯需要考虑实验疼痛刺激,因为他们强烈地影响疼痛的经历导致动态变化的刺激和/或测试。
3.1.1.2阈值与supra-threshold测试
心理物理测试中通常使用两种不同的方法:评估的歧视和疼痛阈值或使用超阈值的刺激所评估的参与者,例如,在强度和un /愉快的感知。详细描述不同方法两种方法超出了这个简短的审查范围。然而,值得注意的是,阈值测试评估最有可能比超阈值的其他机制,也可以用来测试对不同信号的编码能力等周围神经纤维的最大放电频率,适应,或招聘不同的周围神经纤维类型。例如,相位的机械刺激激活mechano-sensitive c fibers (polymodal痛觉受器,1类纤维)的人类,但不是mechano-insensitive c fibers(睡觉睡觉痛觉受器,mechano-insensitive痛觉受器,痛觉受器或类纤维1 b)。那些沉睡的痛觉受器是在生理条件下对机械刺激,但可以通过致敏:“唤醒”滋补压力或捏1分钟后激活mechano-insensitive痛觉受器的压力,而mechano-sensitive痛觉受器1分钟后停止放电信号压力的应用。在平行于微分过程中,疼痛评分通常比2分钟增加的压力。Mechano-insensitive痛觉受器主要是chemo-heat痛觉受器和参与慢性疼痛状态如炎症和神经性疼痛(施密特et al ., 2000)。
此外,超阈值的测试包括也比阈值测试不同的中枢机制。阈值测试,达到刺激时终止阈值,因此在低放电频率的痛觉受器。相应地,时间总和不涉及或只有一个小程度上阈值测试。然而,这样的时间总和是有关州持续的疼痛。例如,1分钟正弦波刺激引起疼痛在健康个体和神经性疼痛病人一开始。然而,结束时的刺激,这两组微分响应健康个体展示减少疼痛评分和疼痛患者表现出增加。超阈值的测试包括特定的中央机制如脊髓突触传递的调制,调制的长火车到达突触更高频率的信号,哪个更相关的长期持续的疼痛。
3.1.2刺激模式
模式通常用于生成外部输入在疼痛研究电气、机械、化学和热刺激。这些方法导致不同的主观经验和用于不同的目的。这些描述的目的是给一个简短的概述在人类疼痛研究常用的刺激技术。因此,这里我们给一个非常简短概述只关注一些特定的方面,这是内在的自然形态,应考虑。所有这些刺激技术实现目的引起不同类型的疼痛评估应对这些刺激在不同层面上(例如,自主,电动机/行为,语言反应),这将是解决“输出”小节。
3.1.2.1电刺激
电刺激通常应用使用恒流刺激器和皮肤或intra-dermal电极。感知疼痛的变化取决于电极配置,导致不同的电流密度,在特定的脉冲波形,频率和强度。有足够高的电流密度电刺激激活皮肤神经纤维在给定区域的独立接受属性。重要的是,特定的脉冲形式结合不同的电极配置(保尔森et al ., 2022)可用于不同激活纤维子类,如快速进行a -β-淀粉样蛋白纤维介质进行进行c fibersδ纤维或缓慢。此外,即使在c fibers不同子类可以有针对性。短阶段刺激激活δ纤维,特别是在长脉冲正弦波形优先激活c fibers (乔纳斯et al ., 2018;Rukwied et al ., 2020)。电极和一个小的表面导致高电流密度和更容易激活c fibers比电极表面。阳极和阴极的特殊配置,例如,同轴电极表皮内的部分,似乎优先激活δ纤维调节疼痛和热刺激和a -β-淀粉样蛋白纤维相比,调解不会产生疼痛的感觉(保尔森et al ., 2020;保尔森et al ., 2021)。高频刺激激活优先a纤维,而c fibers不能遵循更高的刺激频率在100赫兹更长时间。特别是睡觉痛觉受器,它被认为发挥重要作用在炎症和神经性疼痛,只能遵循非常低的频率时间时间(< 50 Hz, (Werland et al ., 2021)]。激活这个特殊的睡眠与电刺激痛觉受器是具有挑战性的,因为他们有高阈值为矩形脉冲。使用正弦波刺激可以激活沉睡的痛觉受器,但这并不激活a纤维(乔纳斯et al ., 2018)。到目前为止,唯一的电刺激范式,与正在进行的神经性疼痛患者疼痛是缺乏适应正弦波刺激与4赫兹(1分钟时间乔纳斯et al ., 2018)。最佳的刺激激活所谓mechanosensitive c fibers,这被认为将歧视方面的急性疼痛的和痛苦的刺激,是一种慢慢的去极化的坡道等500 ms长半正弦波(Rukwied et al ., 2020;Tigerholm et al ., 2020)。电刺激也被用于诱导痛觉过敏(增加疼痛感略有疼痛刺激),异常性疼痛(疼痛感觉上不会产生疼痛的刺激),和中央敏感(中枢神经系统敏感)和人类的代理模型痛觉过敏(Koppert et al ., 2001;签证官和德拉蒙德2013;克莱恩et al ., 2004)。电刺激也用作负痛的痛抑制调制器(吉布森et al ., 2019;克莱恩et al ., 2004;佛格尔和Winfree 2022年发明)例如,众所周知的经皮电神经刺激(十)的机器现在可以在药店买的。两种现象可以解释为长期势差分别或抑郁,是中枢神经系统的机制,导致增加和减少响应成功刺激相对于第一个刺激。给一个广泛的概述随着领域的电刺激调制器的痛苦是超出了本文的范围,可以发现,至少在某种程度上,对人类的代理模型中央Quesada的敏感和他的同事们(Quesada et al ., 2021)。
3.1.2.2机械刺激
不同的技术可用于机械刺激这些技术之间的主要区别是刺激区域的大小。虽然所谓的“冯·弗雷丝”和“钉刺”刺激只有很小的皮肤区域,压力刺激器通常有刺激痛觉计和影响半径1厘米或更多。冯·弗雷细丝构造处理和列的薄尼龙纤维。列有不同的物理性质,这样不同的机械力屈曲是必要的。同样,销刺触觉刺激器与平面接触面积0.25毫米直径的不同的不同的压力强度(8至512 mN)。皮肤区域检测与冯·弗雷毛发或其它点喜欢刺激器通常是非常小的含有通常只有1毫米2。这只能导致虚假的空间总和与热刺激,通常应用在一个区域的几个厘米2。因此,表皮神经支配的损失可能会导致更大的影响在使用这种类型的刺激,很难产生一个相关的疼痛感在生理条件下没有皮肤损伤。
相比之下,压力痛觉计(机械或电子)允许连续的应用越来越大的压力。然而,这样的痛觉计不仅刺激皮肤,但也肌肉和骨膜等更深层次的结构,这是非常敏感的疼痛。同样,影响刺激影响也更深层次的结构,由另一个组件的深刻的痛苦相比之下添加纯皮肤疼痛和另一个层面的空间总和。
所有这些刺激皮肤或骨骼肌,目标就更难骨和骨膜,但内脏。不太了解内脏疼痛因为恶劣的可访问性,尤其是人类,疼痛模型和电生理学的调查。通常,使用机械刺激引起内脏疼痛。延长气球可以引起疼痛的压力,例如,在直肠和食道(Nozu Kudaira 2009),是用来引起紧张性刺激。
机械触诱发痛(参见3.1.2.2)可以检测皮肤的皮肤上轻轻刷所描述的定量感觉测试电池的德国网络神经性疼痛(Rolke et al ., 2006)。
3.1.2.3热刺激
热刺激是最常见的应用使用计算机控制冷热刺激的热电极皮肤接触表面(Zaric et al ., 1996;阮et al ., 2004;Lithfous et al ., 2020;Lithfous et al ., 2022)。热刺激不同广泛用于强度、持续时间和/或斜坡上升和下降时间和允许测试不同组件的疼痛知觉,阶段或紧张性疼痛、周围神经纤维类型不同,中央信号处理机制。热电极相比,辐射热的优点在于,它可以避免同时激活皮肤和压力敏感的神经纤维联系。然而,辐射热是一个小得多的程度上由于缺乏认证人类刺激器使用。另一种类型的热刺激是激光刺激(Plaghki Mouraux 2005)。主要结合测量诱发电位,所谓的激光诱发电位(地蜡),激光刺激通常用于相位的刺激激活优先薄δ神经纤维。热刺激通常影响较大的区域,从而引起疼痛通过空间总和,更适合比机械刺激诱导大量的紧张性疼痛。然而,它必须被考虑,敏化和减少感光性(回应刺激强烈激活后减少或缺乏)影响可能发生重复应用的热刺激。
相关热刺激,另一种方法是冷加压试验(可能et al ., 2021)。在这个测试中,参与者通常他们的手或脚浸泡在水中0°8°C,诱导强烈的疼痛感。多数情况下,参与者能保持多久的时间手/脚在水里和宽容的时间测量。因为它的强度、冷加压试验也用作心血管试验。
热刺激在两种形式,热与冷,也被用作一个所谓的条件刺激条件疼痛调制测试。条件疼痛调制评估中心的内生机制抑制疼痛通过下行疼痛调制系统[起源机制在大脑和脊髓行动减少疼痛的输入,(肯尼迪et al ., 2016;近红外光谱和Yarnitsky, 2015)]。紧张性疼痛刺激用于诱导这抑制然后测试阶段刺激身体在另一个网站。减少响应在这个测试报告在一些慢性疼痛和显示功能受损患者在这些患者内源性疼痛调制(彼得森et al ., 2019;马特尔et al ., 2019)。
3.1.2.4化学刺激
化学刺激不同于机械、热和电刺激,因为当它不能停止应用。这种刺激技术,例如,一个辣椒素(即。,the active ingredient of chili peppers) injection that causes intense pain for a few minutes (休斯et al ., 2002;斯坎伦et al ., 2006;Balabathula et al ., 2014)。因此,化学刺激通常是补药,超阈值的刺激。化学疼痛往往与炎症过程定义为疼痛、充血和水肿。因此,辣椒素可以应用上皮或皮内注射诱导燃烧的感觉,或者如果应用非常有针对性,使用攀缘植物的自然微注射器spiculea,绒毛的种子荚热带bean。最近,连续注入皮内的物质,例如,ph值较低的解决方案,已经证明了他们可以用来诱导可控化学刺激引起疼痛(施瓦兹et al ., 2017)。
许多化学物质也用于敏感,例如,辣椒素引起热痛觉过敏或薄荷醇导致冷触诱发痛/痛觉过敏(萨缪尔森et al ., 2011)。辣椒素也经常结合热刺激[Capsaicin-Heat模型(价格et al ., 2018;米克et al ., 2022),使长期的刺激没有皮肤损伤的风险和/或启用有效的缓解疼痛知觉的感应。即使对内脏痛模型可以使用化学刺激(锤子和Vogelsang 2007)通过应用辣椒素激活TRPV1受体,通过内窥镜在十二指肠或空肠。综上所述,化学刺激是主音超阈值的刺激,因此用于建模持续疼痛难控制和规范与电气、机械、热刺激。
3.2内部输入
在许多疾病,而不是来自外部的刺激人体引起疼痛,而是从体内疼痛的过程。内部变化的化学环境或机械刺激平滑肌细胞等肠道可以导致痛觉受器,从而激活疼痛。平滑肌细胞的收缩会引起强烈的疼痛如在肾或biliar绞痛。例子内源性化学刺激pH值下降,释放炎症介质如前列腺素E2 (运货马车,1995;Rajamaki et al ., 2013)。其他物质产生新陈代谢可以累积,例如,在糖尿病甲基乙二醛,激活痛觉受器通过离子通道的开放(爱伯哈et al ., 2012;Bierhaus et al ., 2012)。此外,感染会导致肌肉或加入疼痛和头痛通过释放有毒物质通过病原体(如脂多糖)或释放干扰素等病原体的免疫反应。另外,神经纤维本身可以启动信号放电中观察到一些神经性疾病。与神经损伤在某些情况下,例如在神经病变,痛觉受器似乎放电“自发”和脊髓发出疼痛的信号(Kleggetveit et al ., 2012)。然而,在大多数情况下仍不清楚,如果这样的排放是真正的自发活动引起的神经元本身或如果他们造成的化学介质,如甲基乙二醛(班尼特,2012)。进一步不清楚如果外围痛觉受器的信号模式之间的差别之间存在诱发和自发的活动。也可能有“自发活动”在所有的疼痛的中心轴。例如,丘脑损伤会引起剧烈的疼痛状态(Dydyk Munakomi, 2022)。所有这些疼痛状态的“内因”存在共享超阈值的补剂疼痛的特点。
3.3处理疼痛的信号
在前面的部分中,我们输入激活疼痛的信息系统提供。这些信息和加工在疼痛的系统的所有阶段进行从外围神经末梢到脊髓和大脑。在所有这些水平,信息可以通过电生理信号处理和成像方法。在人类中,可用的方法是限制出于伦理方面的原因,经常间接方法已经被使用,因为,例如,直接进入脊髓神经元通过记录电极在单个神经元水平是不可能的。
3.3.1电生理学
由于神经系统的性质的信息传播通过电流,电生理技术可以被认为是核心评估工具的观察信号处理与痛觉过敏(Lefaucheur 2019)。电生理学方法的一个重要和有益的特性是他们非常高的时间分辨率。例如,典型的脑电图(EEG)设备用于临床设置的采样率256 - 1024赫兹;方法针对捕获单个动作电位,20 kHz,更多的是一种常见的标准。可用的技术涵盖了各种各样的不同的空间尺度上:从细胞内记录到大脑活动的大型网络。这些品质的结合使电生理学方法非常强大的工具为研究神经系统尤其是一般疼痛和疼痛的信号。因为这超出了目前的审查范围,总结了电生理学原理的纸Narahashi (2003)和进一步审查不同的特定的方法可以在报纸上找到的Wickenden (2000)。下面的总结人类疼痛研究最常用的方法。
第一组的方法可以围绕胞内记录,在微电极穿透细胞膜。细胞内主要使用方法在体外并允许研究生物物理属性的单个细胞参与疼痛的信号或特定离子通道的特性。机会获得人类疼痛的细胞通过诱导多功能干细胞技术和获得这些细胞器官捐赠者或手术后的组织允许单一神经元的详细分析通过电生理学方法(命名者et al . 2019,Zhang et al ., 2019 b)。
第二种是细胞外记录,可以获得在体外从人类神经活检(Quasthoff et al ., 1995),在活的有机体内使用microneurography技术(Vallbo 2018;Ackerley和沃特金斯,2018;命名者et al ., 2009)。使用药理工具,兴奋性神经纤维和其他功能属性可以被评估。神经活检可以用来记录所有c fibers的复合动作电位的神经。因此,这种方法是不准确的,因为神经活检也包含non-nociceptive热——mechano-receptors和c fibers并不都是疼痛的。反过来,microneurography允许从单一痛觉受器醒人类记录信号。的一根细针刺微电极插入单轴突末梢神经和细胞外的势,是最接近电极针可以记录下来。Microneurography C-nociceptors,由于低信噪比等因素,缺少可靠的飙升排序方法,因此放电模式挑战获得(参见(Kutafina et al ., 2022更多的细节)。因此,分析microneurographic录音往往局限于神经活动的间接评估通过延迟的变化电诱导测试信号,称为“标记法”(Schmelz et al ., 1995)。动作电位和动作电位的频率在痛觉受器被发现与疼痛强度当刺激热量用于激活这些神经纤维(Torebjork 1985)。然而,知识是局限于特定的放电模式痛觉受器信号生理和病理的痛苦。痛觉受器不仅进行信号形式的动作电位,但过程的输入。动作电位的频率和兴奋性调节痛觉受器由以前的活动(怀德et al ., 2002;博斯托克et al ., 2003)。自发活动睡觉痛觉受器被发现与目前正在进行的神经性疼痛和被视为客观生物标记为正在进行的神经性疼痛。
使用最广泛和方法论上的非侵入性的电生理学技术是脑电图(EEG)。脑电图,高度可变数量的电极(从3到512甚至更多)可以用来继续流动之间的交易规模,价格,和舒适的信号质量,空间分辨率和3 d重建可靠来源。脑电图是捕捉大脑的电活动(皮层主要)和它的大型网络。这不仅包括集体电信号从多个动作电位,但同时,例如,突触和阈下(不足以交叉动作电位阈值)活动(Buzsaki et al ., 2012)。EEG信号的分析主要是基于光谱特征,而不是单元方法,分析更关注于二进制编码的神经放电。脑电图研究疼痛知觉的例子包括识别有害刺激时大脑活动(Tayeb et al ., 2020),更普遍的是,脑电图作为生物标志物和测量工具的视角疼痛(子et al ., 2022;Zhang et al ., 2012)。重要的是,最近的工作表明,重要的是把注意力从古典当地光谱分析对大脑网络和功能连通性(助教Dinh et al ., 2019;Modares-Haghighi et al ., 2021)。
脑电图的非侵入性方法辅以electrocorticography (ECoG),也称为颅内脑电图(iEEG)。ECoG放置硬膜下电极(即。,directly on the brain surface), providing a high-quality signal, but the invasiveness of the method limits the usage in humans to medically necessary cases such as pre-surgical monitoring in epilepsy (Jayakar et al ., 2016)。然而,在动物研究ECoG可以被使用,例如,监测麻醉对老鼠的影响(施密特et al ., 2021)。
评估局部场电位(联赛)(Kajikawa和施罗德2011)是另一个电生理学方法,可以使用在活的有机体内和在体外。联赛的本质仍然是一个点的讨论(Buzsaki et al ., 2012)。表面电极用于ECoG相比,锂离子从细胞外微电极阵列记录大脑空间。ECoG,联赛是有限的在活的有机体内在人类使用在医学上合理的情况下。例如;黄et al。(2016)使用LFP术后研究脑深部电刺激(DBS)效率神经病患者。在动物模型LFP已经更大范围的可能性,包括记录中的数据自由行为动物主题不同疼痛反应条件下(歌et al ., 2021;傅et al ., 2018)。
3.3.2脑成像
巨大的技术进步在过去的几年改善功能性大脑成像的可能性极大,这导致了一个普遍的和非常普遍使用在人类疼痛研究(戴维斯,2019;特蕾西,2021)。特别是重大进展在磁共振成像(MRI)不仅有关数据采集方面的技术能力,而且对可用性和可用性的分析工具,使得MRI共同评估工具(Logothetis 2008)。功能性磁共振成像(fMRI)允许评估区域在大脑中血氧水平的变化(即。,blood-oxygen-level-dependent, BOLD, imaging), for example, in response to external stimuli such as nociceptive stimulation or tasks participants perform, but also in resting states, with no active task performance or stimulation (“mind-wandering”). A huge variability in different experimental designs and/or specific imaging sequences, resulting for example in different spatial or temporal resolution, can be implemented to answer different research questions on brain responses on the perception of experimental, acute, or chronic pain [e.g., (Martucci和麦基2016;Vachon-Presseau et al ., 2016)]。
目前,最常见的方法在使用功能磁共振成像是评估激活(和/或失活)在整个大脑或感兴趣的特定小区域内(先天的根据以往的结果和定义,通过使用如解剖地图册)。这样一个简单的方法后,开创性的研究描述已经在1999年,一组不同的大脑区域被激活以刺激强度依赖的方式以应对实验疼痛(Coghill et al ., 1999)。这组特定的脑区激活响应实验疼痛已被证实在许多后来论文[(Apkarian et al ., 2005;Schweinhardt和布什内尔2010),审查)。,这些功能磁共振成像研究也令人信服地证实,痛感与激活大脑在分布式网络,而不是一个特定的大脑区域(Apkarian et al ., 2005;Schweinhardt和布什内尔2010人)。重要的是要指出,大脑网络的激活并不特定于痛苦。所有地区的网络也涉及许多其他刺激的处理(例如,其他感官、情感、认知)。这同样适用于整个网络(Mouraux et al ., 2011;Iannetti Mouraux, 2010)。出于这个原因,它是不可能来描述不同的系统或网络相关的大脑区域的处理人类的疼痛。虽然是一组有几个结构通常参与疼痛的处理(如脑岛、前扣带皮层、丘脑)(Apkarian et al ., 2005;Schweinhardt和布什内尔2010大脑),准确的处理电路可以在很大程度上取决于的功能相关性疼痛(如急性和慢性疼痛,静态疼痛敏感性与动态疼痛调制)。除了评估大脑刺激,激活反应功能连通性可以被描述。简单来说,功能连通性描述了大脑不同区域显示的积极或消极的耦合活动时间序列(公园和Friston, 2013年)。这种方法允许描述大脑网络的耦合活动。假设这种类型的临时耦合在大脑反应表明共同底层处理。最近的数据证实,强调这种功能网络的重要性。例如,它提出了改变功能连通性,特别在伏隔核和腹内侧前额叶皮层,预测患者是否亚急性背痛发展慢性疼痛(Baliki et al ., 2012;Loffler et al ., 2022)。值得一提的是,功能连通性是一个类型的分析,并不局限于功能磁共振成像数据。它也可以使用,例如,与脑电图数据,扩大范围的潜在的洞察力,特别是如果fMRI和脑电图措施相结合(Ebrahimzadeh et al ., 2022)。
一般来说,功能磁共振成像可用于评估临床疼痛发作期间大脑反应以及实验诱导刺激。这两种方法是重要的和需要,因为自然大脑对疼痛临床和实验的反应是不同的。然而,大脑反应的可靠和有效的评估,例如,在临床疼痛发作时,从方法论的角度来看更具挑战性,因为明确的分析和可用的时间点/触发人失踪。核磁共振是一个主要和常用技术在人类大脑成像在疼痛研究的背景下,但也有其他相关技术。一个例子是功能性近红外光谱(fNIRS),允许类似的功能磁共振成像,大脑的血流动力学评估活动(胡锦涛等人。,2021年;Karunakaran et al ., 2021)。虽然fNIRS的主要优点是可移植的,因此也可以使用在床边,其措施限制大脑区域附近的皮质表面。疼痛能激活几个分皮质的大脑区域,如丘脑和部分基底神经节以及“隐藏”的结构,如脑岛和前扣带皮层,呈现fNIRS挑战性的使用。尽管这些考虑,fNIRS可以价值评估弱势群体,尤其是在功能磁共振成像评估是不可能或非常有压力。
尽管在这些脑成像技术近年来的进步,仍有一些局限性和开放的问题。虽然(f)磁共振成像提供了一个更好的空间分辨率与脑电图和类似的技术相比,时间分辨率仍受到限制。这不仅是由于技术limitations-actually,新的成像序列有改进的可能的时间分辨率强烈而不影响空间resolution-rather,大胆的反应本身是一个比底层电神经脉冲信号慢得多。然而,令人信服的电脉冲等之间的耦合,表明大脑信号,和大胆的反应已被证明(Logothetis 2003;Logothetis 2008)。更重要的是,大脑成像不能使用在个人的疼痛感知客观生物标志物。虽然一直努力建立这种MRI生物标记(特蕾西2021;Zhang et al ., 2021),所有这些尝试到目前为止未能预测认为主观疼痛可靠和在个人层面(戴维斯et al ., 2020;戴维斯et al ., 2012)。虽然新的复杂的统计方法,使用多元技术和/或机器学习方法,已被证明成功的区别,例如,基于大脑签名(生理和感情上的痛苦赌et al ., 2013;吴et al ., 2015),这些方法不能很容易推广到更多的动态调制和慢性疼痛(Lopez-Sola et al ., 2017;吴et al ., 2017;Zunhammer et al ., 2018)。此外,这些预测不能应用(还)在一个主题水平来预测个体的疼痛的感觉。相应地,有一个激烈的讨论正在进行的是否可以达到这个水平,一度将意味着在道德而且法律上下文(戴维斯et al ., 2012;戴维斯et al ., 2020;麦基et al ., 2019)。
3.4评估产出的措施
疼痛的定义是一个主观的经验,因此,不能客观地计量。然而,有可能使用反应的自主神经系统的相关处理疼痛的输入以及行为指标和自我报告包括等级量表和问卷调查获得的估计的痛苦一个人的经历。
3.4.1生理评估
在下面讨论的大多数生理表现不特定的疼痛,而是反映了交感和副交感神经之间的平衡系统。因此,这种生理表现可以作为间接读出悲伤痛苦的原因。然而,在一个给定的测量环境这样的家里可以提供有用的信息。例如,在近几十年的发展高质量的可穿戴传感器允许收集走出实验室长期数据和简单的生理标记有巨大的潜在贡献个人的改进病人的健康通过个性化的干预措施。无意识的生理指标可以作为支持评估患者,患者或有限的通信选项。可以说,大多数可能走出实验室使用的三种形式是:呼吸模式、心率和皮肤阻抗。
3.4.1.1呼吸模式(BP)
贾法里和他的同事们的评论(贾法里et al ., 2017)提供了一种简易的双向呼吸和痛苦之间的联系。不同参数的呼吸被认为是最简单的参数测量实际上是呼吸频率。
呼吸模式是紧密相连的心脏活动。呼吸频率和心率的同步,并通过专用运动控制这些参数的潜力是一个广泛的研究领域(谢弗et al ., 1999;佩里et al ., 2019)。在一个更具体的上下文的疼痛和痛觉过敏,基于心电信号的组合,呼吸和BP用于Devalle及其同事的研究(Devalle et al ., 2018)区分应对疼痛的刺激最小意识状态(MCS)和反应迟钝的失眠综合症(uw)。
3.4.1.2心率变异性(HRV)
心率变异性(HRV)在近几十年来已获得关注(Rajendra Acharya et al ., 2006)。HRV的优点是其强烈的相关性sympathetic-parasympathetic平衡加上数据收集简单性:与完整的ECG信号不同,所需的大型R峰HRV,可以提取甚至相对嘈杂的录音。Kasaeyan Naeini et al。(2021)使用机器学习方法应用于HRV数据区分术后患者的疼痛程度。福特et al . (2022)最近出版的系统回顾HRV在疼痛研究和得出结论,HRV应该被认为是一个有前途的指数和进一步的测试。
3.4.1.3皮肤阻抗(皮肤电反应,GSR或皮肤电活动,EDA)
皮肤阻抗的变化是另一个非特异性指标。Hampf (1990)显示皮肤阻抗的变化比心率增加更突出在寒冷的疼痛刺激(无HRV标记被认为是)。在报纸上的Ghita et al。(2020)作者表明,它可以有效的为急性疼痛的经验表明,至少在实验室设置基线测量的可能性。
3.4.1.4皮质醇水平
皮质醇是一个重要的压力生物标志物(见(Hellhammer et al ., 2009)讨论的好处和潜在的弱点。测量与这套皮质醇水平,如描述的(Parlak et al ., 2018),可以携带一个潜在的监测慢性疼痛,讨论了荷尔蒙异常疼痛生物标记(2013年坦南特)。
3.4.1.5其他方法
手术pleth指数(SPI) (Ledowski et al ., 2019)是一个得分基于脉冲模式用于麻醉指导。SPI术用于指导镇痛。它使用脉搏波振幅和心跳间隔。它代表了综合评估周边(同情地介导)血管收缩和心脏自主基调。因为建议使用仅在患者在麻醉期间,这是一个衡量植物神经反应疼痛的输入,而不是主观的痛感。另一个测量用于麻醉患者(Wildemeersch et al ., 2018)和镇静危重患者(Vinclair et al ., 2019)是瞳孔反射乳头状扩张。
3.4.2自我报告和行为评估
如上所述,到目前为止所描述的结果的措施缺乏特异性疼痛处理。虽然这些措施仍然可以作为过程相关的有价值的指标感知痛苦的(例如,自主兴奋由于痛苦的经历),我们不能使用这些措施作为特定的和敏感的评估疼痛的主观经验。虽然这听起来可能奇怪或沮丧,唯一可用的可靠和有效的方法来评估疼痛被认为是自我报告。而自我报告提供了一个宝贵的窗口痛苦的主体性,这种主体性反过来带来一些重大挑战的评估和测量痛苦,因为没有目标可以使用锚。此外,自我报告本身是受几个认知和社会因素的影响。通常情况下,响应的偏见和知觉表征是不可分割的,尽管一些计算模型允许将这些表示为特定行为评估(见下文)。
3.4.2.1等级量表
等级量表是一个无处不在的疼痛感知评价方法在实验和临床上下文(德沃金et al ., 2005)。作为一个快速和易于使用的方法这样的评级尺度实现基本功能。等级量表疼痛可以有许多不同的类型和形状(威廉姆森和间断,2005)。最常见的是范围的数值和视觉模拟尺度。虽然范围的尺度提供一定数量的类别描述符,例如疼痛的强度,数值尺度提供一系列的数字疼痛强度或其他方面的痛苦。常见的数值尺度范围从清廉或从0 - 100。视觉类比量表相比之下,只提供一个水平或垂直线只有很少的锚,通常只锚。评级等尺度上给出标记相对应的位置在这条直线上自己的知觉和相对于锚。此外,其他图像尺度有时被使用,例如,在儿童,使用/笑脸符号。而范畴的和图像尺度很容易理解,因此也可以可靠地用于儿童和患有认知障碍,他们不太精确和详细的(克雷默et al ., 1981;威廉姆森和间断,2005)。然而,虽然数值和视觉模拟尺度提供更多细节,结果数据必须小心查看和分析。虽然评级是数字,这些数字不能定距尺度处理,但只有在一个顺序量表(Schweiker et al ., 2017)。
大多数情况下,等级量表是用来评估疼痛的感知强度。另外,特别是在实验设置,感觉不愉快的疼痛评估是另一个和不同方面的痛苦经验(价格2000;Rainville et al ., 1997)。其他方面也可以评估的痛苦经验,例如,痛苦(卫矛Melzack 1999;Bustan et al ., 2015;Loffler et al ., 2018),但这些评级经常表现出较高的重叠和多重共线性,因为这些方面的疼痛并不视为不同的实体(贝克尔et al ., 2020 a;贝克尔et al ., 2020 b)。疼痛是一种多维的体验的不同维度通常齐头并进。
重要的是,它已经表明,评级的具体结束锚影响评级。最常见的一种端锚是“最强烈的痛苦。“然而,这个锚公司一直被批评为缺乏非常模糊和巨大的个人间的差异(Dannecker et al ., 2007)。具体地说,患有慢性疼痛出现不能识别这个锚(德·威廉姆斯et al ., 2000;Yokobe et al ., 2014)。此外,评估对评级尺度强烈受到其他认知和社会因素的影响。例如,社会赞许性影响实验以及临床疼痛疼痛评分(Deshields et al ., 1995;Haythornthwaite et al ., 1991;米et al ., 2000;Komarahadi et al ., 2004)。此外,个人有不同的理解描述符和锚的痛苦,从而导致不同的尺度,因此评级的使用疼痛(贝克尔et al ., 2020 a;贝克尔et al ., 2020 b)。尽管这些影响,等级量表作为测量结果是一个宝贵的工具,但必须意识到这种调节的影响因素(德沃金et al ., 2005)。特别是,这些因素必须被考虑的计算模型疼痛获得全面和有效评估疼痛处理人类(见3.4.3小节)。
3.4.2.2问卷
临床疼痛以及疼痛认知、情感和人格状态和特征往往与问卷调查评估。一系列大型的验证问卷评估各方面的痛感。等级量表相比,此类问卷通常不评估当前的痛苦经验,而是持续的疼痛的特点如颞模式由持续的疼痛和功能障碍。检查所有可用的疼痛问卷已经超出了本文的范围。为了说明只提到一些常用的例子。因此,西方Haven-Yale多维疼痛库存(kern et al ., 1985)关注损伤疼痛除了感知重要他人支持。麦吉尔疼痛问卷(Melzack 1975),相比之下,集中在一个细粒度的描述出现疼痛的感觉用很多形容词,如燃烧、跳动,闪烁,等等,目的是描述感官,情感和评价组件的疼痛。而麦吉尔问卷通常用于临床上下文,它还可以用来评估急性和实验疼痛的感知。
其他常用的问卷更加关注评估疼痛的认知和情感方面。例如,剧烈疼痛量表[电脑;(沙利文et al ., 1995)评估的趋势做当面对痛苦和恐惧疼痛问卷(FPQ-III;(1998年麦克尼尔和雨水)评估特别害怕一个人正在考虑如何在特定情况下疼痛。同样,Fear-Avoidance信念问卷[FABQ;(Waddell et al ., 1993)评估病人的信念如何影响身体活动和工作痛苦,特别是背部疼痛。
3.4.2.3行为评估
痛感通常导致行为输出如逃避或回避行为,保护或缓解姿势,模仿等等。反过来,等输出可以评估指标的感知疼痛。然而,与其他几个措施,不一定是特定于疼痛之类的行为。一个例外是模仿或扮鬼脸。众所周知,感知痛苦的结果在特定变化的面部动作单元,即。面部肌肉或肌肉组,具体活动(昆兹et al ., 2019;哈桑et al ., 2021)。面部动作编码系统(流式细胞仪;(埃克曼et al ., 2002)提供了一个分类的面部动作作为物理情感的一般表达式和具体包括疼痛。基于这个系统,痛苦的面部表情可以作为的疼痛感知指标基于这个系统在非语言的人群特别有用,例如,患有严重痴呆(昆兹et al ., 2021;Lautenbacher et al ., 2018)。因为使用模拟的特异性是一个宝贵的工具来评估疼痛,尽管它只给非常粗略的估计的大小感知疼痛。此外,大部分人,尤其是成年人,显示没有或只有微弱面部疼痛反应(昆兹et al ., 2019)。在实验设置,一个大家经常使用的行为结果是反应时间,例如,在任务中足够快的响应(例如,按钮按下)使避免痛苦的刺激(如。,(罗伊et al ., 2014;甘地et al ., 2022)]。这样的任务允许评估,例如,动机,以避免或逃避痛苦。的相关性定义的行为结果测量任务,即。,if the behavioral response is directly related to pain processing, because the behavior is again not specific to the perception of pain. Interestingly, behavioral outcomes such as reactions times in forced-choice decision-making can be used in computational models to differentiate components of perceptual processes [e.g., (Wiech et al ., 2014;贝克尔et al ., 2020 a;贝克尔et al ., 2020 b)]。这样的模型可以提供机械的见解和是重要的工具来增加我们的理解人类感知的痛苦。因此,这些计算模型已经获得越来越多的关注最近在疼痛研究。
3.4.3测量输出的调节因素
痛感强烈调制因素以外的外部刺激的特点。这种潜在因素的数量非常高,和一个全面的审查已经超出了本文的范围。强调这样的调节因素的重要性,我们描述几个例子。Emotional-motivational和认知因素是已知的强烈影响实验和临床疼痛被认为(布什内尔et al ., 2013)。例如,同样的疼痛的输入被认为是更强烈和更愉快的心情不好时,当它被认为是减少紧张和不愉快心情很好(Rhudy et al ., 2007)。如此令人激动的调制的影响已经被证明不仅在自我报告的疼痛,而且RIII反射作为一个指示器的脊髓疼痛的处理(Rhudy et al ., 2005)。同样,注意和分散疼痛有很强的调节作用,干扰有pain-inhibiting和注意力pain-facilitatory效应(Dunckley et al ., 2007)。重要的是,这样的关注和分心的影响已在动物实验,证实脊髓的参与这种自上而下的影响(布什内尔et al ., 1985)。情绪的调节影响和干扰了取决于不同的大脑回路(Villemure和布什内尔2009),突出疼痛知觉的调制可以通过不同的机制产生。
除了这些心理因素之外,生物和环境因素已经被证明是调节疼痛的感知。例如,女性荷尔蒙状态与疼痛知觉的变化以及年龄(文森特和特蕾西2008)。此外,环境温度和湿度会影响疼痛知觉(Fagerlund et al ., 2019;李et al ., 2019)环境因素的例子。
除了积极实验操纵的调节因素,潜在的影响可以通过使用公开数据(天气、空气污染、交通强度等),个人智能传感器(气压、空气湿度)和自我报告工具,如电子日记(咖啡摄入量、社会交往、身体活动)。
4讨论
提出概述的目的是促进发展的跨学科项目疼痛研究通过概述可用方法的景观评估疼痛的感觉,伤害感受的指标,相关的神经结构。最重要的一个点我们想带给读者的注意力的区别是痛苦的经验,任何可测量的物理表现。痛苦和伤害感受当然是密切相关的,这些链接可以更复杂,许多调节影响(追求的目标Mouraux Iannetti 2018)。为了避免混淆,必须使用适当的术语和明确区分疼痛、痛觉过敏和有关的生理表现。
的“输入”时必须考虑几个方面调查和/或伤害感受疼痛。正确的方式必须选择,激活适当比例的外围痛觉受器,和正确的应用模式,例如,阈值和阈上的测试阶段或紧张性刺激必须选择,给某些途径或疼痛感知方面的具体信息。慢性疼痛的机制不同于急性和/或诱发疼痛的感知。急性疼痛服务警告个体的目的(潜在)组织损伤,而慢性疼痛已经失去了这个目的。即使在剧烈的疼痛,还会涉及不同的机制。例如,预警功能等急性疼痛来自外部热对象可能引起燃烧的依赖于一个不同的机制相比,当一些已经进入人体,改变了内心的恒定性等炎症。不仅是重要的考虑疼痛的途径由特定的测试目标,而且临床相关的疼痛状态这些途径和他们的研究可能的贡献。考虑不同层次和他们潜在的相互作用增加了复杂性等对疼痛的评估。这种复杂性的一个例子是测量热痛阈持续的神经性疼痛患者,虽然这听起来像一个简单的任务。的子类mechanosensitive c fibersδ纤维一起确定热痛阈。 However, a major contributor to the peripheral component of ongoing neuropathic pain is spontaneous activity in another subclass of nociceptors, namely the sleeping nociceptors, thus, complicating this easy task in terms of underlying and contributing mechanisms. In addition, while threshold assessments might indicate pain sensitivity, such threshold assessments are most likely not well targeted to investigate mechanisms responsible for ongoing pain. On the side of the “output”, it has to be kept in mind that measures that assess the perceived pain experience based on self-reports are first of all subjective and cannot be validated based on any objective measures or linearly related to input. Second, self-reports are easily confounded by many internal and external factors that are unrelated to the core pain experience, such as the current bodily state, response bias, social desirability, expectations, individual learning history etc. Other output measures assess various physical and behavioral functions, which might be important indicators, for example, of reactions of the vegetative nervous system. Nevertheless, all these assessments are not specific to the pain systems, meaning that they can be used to achieve a comprehensive picture of responses to pain, but they cannot be used as standalone indicators of perceived pain in humans. Moreover, it has to be taken into account that behavioral and vegetative responses can be altered in many ways in chronic pain, but such alterations do not necessarily indicate specific alterations due to the ongoing pain. For example, responses of the vegetative nervous system might be altered due to small fiber neuropathy as well as due to changes in the central nervous system or cognitive evaluations of the pain.
综上所述,整个过程的疼痛信号开始自发地或由于外部刺激是极其复杂的。然而,这正是网络类型的计算模型,集成不同的数据模式可以帮助。作为一个相对简单的例子,在大脑的反应领域的最新进展fMRI强调功能的重要性与大脑区域网络连接,这似乎比单脑区激活信息。增加的复杂程度,在不同程度的神经系统整合过程,增加将导致小说结构和功能评估和重要的研究人类在急性和慢性疼痛知觉状态。动物模型促进这个过程,因为它们可以作为代理模型数据评估人类数据是有限的或不可能的(例如,已侵入性电生理、遗传修改)。然而,建立有效和可靠的多通道网络模型,需要跨学科合作之间至少临床医生、心理学家、生命科学家、专家和计算。此外,最重要的原因来研究(人类)疼痛应该牢记,这是帮助病人解除疼痛。出于这个原因,提出的方法和得到的模型可以支持和改进的交互与专业人士,如护士、社会工作者、临床心理学家和生物医学伦理学家以及病人自己。
最后,进行多学科协作,构建透明和可再生的模型,数据处理的最佳实践,如公平(访问,可发现的可互操作、可重用)原则(威尔金森et al ., 2016)需要应用以及良好的临床实践的规则。此外,允许共享数据,尤其是临床数据,为了测试和改进开发模式,更好的法律和技术解决方案,特别是数据标准化和(国际米兰)国家数据库,需要开发。
总之,建立多模式网络的重要性模型的上下文中讨论新兴领域的网络生理学(巴珊et al ., 2012;伊万诺夫PCh 2021的上下文中),而且精密医学和数字双胞胎(Coorey et al ., 2021;Bjornsson et al ., 2019;朗斯代尔et al ., 2022)。一些承诺和价值计算模型已经开发领域的人类痛苦(例如,(朗et al ., 2021;Ionescu et al ., 2019)和审查这样的模型可以帮助理解,预测和分析疼痛的系统功能和疼痛感。因此,我们非常乐观的域多尺度和网络计算疼痛研究将继续成长,有助于我们理解人类的疼痛信号和感知在健康和疾病状态。这种科学方向和潜在的合作可能会疼痛研究领域转移到一个全新的水平在寻找新目标,缓解疼痛和个性化医疗的发展。
作者的贡献
所有作者列出了一大笔,直接和知识贡献的工作,批准发布。
资金
这部分工作由德国联邦政府和州政府的卓越计划G: EXS-SF-SFDdM013 (de - 82)。BN支持了跨学科的临床研究中心的资助在亚琛工业大学医学院和德国研究基金会DFG NA 970 3 - 1, DFG 2690 NA 970 6 - 2。支持的工作是IZKF TN1-6 / IA 532006。某人是一个支持的格兰特(PR00P1_179697/1)瑞士国家科学基金会(SNSF)和德国研究基金会的资助(4309/7-1)。
确认
埃克承认应用数学学院AGH科大法定任务在波兰科技部资助高等教育。
的利益冲突
作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。
出版商的注意
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关键词:计算模型、跨学科的交流测量、疼痛、痛觉过敏,跨学科的研究
引用:Kutafina E,贝克尔和命名者B(2023)测量疼痛和伤害感受:通过一个计算机科学家的眼镜。跨学科的方法的概述。前面。Netw。杂志。3:1099282。doi: 10.3389 / fnetp.2023.1099282
收到:2022年11月15日;接受:2023年1月04;
发表:2023年2月10日。
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