25%的无反应患者，实际上有意识

遭受严重的脑损伤后，人们可能会出现意识障碍，包括昏迷、植物人状态或者陷入微弱的意识状态。这些患者似乎无法处理外部世界的信息，比如，他们好像没有办法根据指令作出相应的身体反应。

但近几十年来的研究逐步发现，即使这类患者表面上毫无反应，但脑部扫描却显示，在某些情况下，他们仍然有能力激活那些通常在运动中发挥作用的脑区。这种现象被称为“认知运动分离”。对这些患者来说，认知能力超过了运动能力，因此与运动能力产生了一种分离现象。先前的小型研究估计，大约15%到20%的意识障碍患者会出现这种现象。

为了进一步确定认知运动分离现象以及与之有关的患者比例，第一项与此相关的全球性研究招募了数百位患有意识障碍的成年人，并对他们进行了功能性磁共振成像（fMRI）、脑电图（EEG）等方法的评估。结果发现，认知运动分离的现象可能比之前认为的比例更高。即使表面上没什么反应，但这些患者其实可以理解语言，记住指令，并且能保持注意力。研究已于近日发表在《新英格兰医学杂志》上。

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大规模研究

这项研究囊括了来自美国、英国、法国等6家不同机构的全球参与者，数据收集长达15年。每家研究机构都开发并严格测试了检测认知运动分离的方法，最大限度地提高结果的准确性。

招募的参与者大多都具有由于车祸等严重的外伤、中风或者心脏病发作后脑部供氧中断而导致的脑损伤，其中有一些是刚刚受伤几天的患者，也有一些是已经在长期护理的专门机构居住的人，还有少数人住在家里。整体的受伤时间的中位数约为8个月。

研究招募了241位意识障碍持续时间较长、脑损伤相对较重的患者，这类患者在听到简单指令时（比如竖起大拇指）不会表现出任何反应。研究人员用fMRI或EGG评估了这些患者的脑部激活模式。fMRI可以通过检测脑部的血液含氧量来间接测量精神活动，而EGG则利用一顶覆盖头皮的电极帽来直接测量脑波活动。

参与者在测试中会听到一些指令，要求他们反复想象进行某种运动活动，比如“张开再合上你的手”“像打网球那样挥动手臂”或者“挨个走遍家里的每个房间”。这些指令会持续15到30秒，然后停顿一下，再重复进行6到8次。

fMRI和EEG的脑部反应显示，其中60位参与者，也就是大约四分之一，会隐蔽地遵循指令，他们的脑部活动模式和完全健康的参与者相同。也就是说，这些患者完全有能力完成这种认知任务。

除此之外，研究还包括112位能够对简单指令做出反应的患者。按理来说，人们会认为这组参与者应该在测试中表现得不错。但他们的实际表现仅仅稍好一些，其中仍有超过六成（62%的）参与者并没有表现出相应的脑部反应。

这种反直觉的发现强调了测试中fMRI和EEG任务的复杂性，以及执行这些任务所必需的高级思维能力。换句话说，在测试中，要能够遵从那些指令，不仅需要理解和响应简单的语音，还涉及更复杂的思维过程，比如短期记忆力和持续集中的注意力。相反，对患者执行简单的床边指令并不需要这些。

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如何帮助康复？  

研究的结果不仅解开了一些科学问题，也同样提出了关键的伦理和临床问题。知道患者的认知意识和认知能力比表面上看起来更强，也许能极大改变对他们的临床护理。比如，患者家属和护理团队会考虑改变与患者的互动方式，更关注一些细微的行为迹象，或者与患者交谈，或在房间里播放音乐之类的。

但更深入的问题是，科学家和医疗团队如何利用这种看不见的认知能力，来建立起某种交流系统，甚至促进患者进一步的康复？

研究还提到，目前研究的一个局限性是测试没有标准化，每家研究机构都在以自己的方式对患者进行测试，从而可能造成数据的差异性。此外，现有的招募方式也有局限性。他们希望未来能更好地验证测试工具，开发出系统、实用的评估方法，确定认知运动分离现象的全球比例，并且能寻找临床转化的方法。

仅仅在英国，植物人状态的患者就有数千人，还有数万名患者陷入微弱意识状态。这项研究表明，这种保留认知能力却没有行为证据的明显分离现象可能并不少见。未来也许有望帮助他们与周遭世界建立起联系。

本文经授权转载自微信公众号「原理」（ID：principia1687）

#创作团队：

编译：Takeko   排版：雯雯

#参考来源：

[1] https://www.massgeneralbrigham.org/en/about/newsroom/articles/consciousness-unresponsive-patients

[2] https://www.cam.ac.uk/research/news/one-in-four-patients-in-vegetative-or-minimally-conscious-state-able-to-perform-cognitive-tasks

[3] https://www.nature.com/articles/d41586-024-02614-z

#图片来源：

封面图&首图：pickpik

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