12月4日，由中国科学院自动化研究所、首都医科大学附属北京天坛医院与杭州师范大学等组成的联合研究团队，通过人工智能技术，分析意识障碍患者的大脑“意识开关”，揭示其意识恢复背后存在共性的神经机制。这一发现为临床评估与治疗提供了关键科学依据，也为众多患者家庭带来新的希望。相关成果近日发表在国际学术期刊《自然·通讯》上。

意识障碍多由脑外伤、脑卒中、缺血缺氧等严重脑损伤引起，严重的患者长期处于昏迷或微小意识状态，由于其病因复杂、表现各异，预后判断一直十分困难。

研究团队对23例接受深部脑刺激治疗的患者进行大脑深部的微电极数据分析，运用人工智能技术从丘脑区域筛选出4个关键电生理特征。其中，4~8赫兹范围内的Theta节律（大脑电活动的一种脑波）的强度与稳定性，被证明同患者一年后的意识恢复情况高度相关。这一神经度量在不同年龄、病因和病情程度的患者中均表现出一致的预测能力。研究进一步将患者分为三类，并发现部分被传统评估认为希望渺茫的患者，大脑内其实隐藏着苏醒的“火种”。

研究团队还通过计算模型，推演出意识恢复可能存在的两条神经动力学路径：一条是先恢复神经活动强度，后恢复稳定性；另一条则相反。这解释了为何症状相似的患者恢复轨迹不同，也为意识分级理论提供了实证支持。

研究团队相关负责人表示，目前他们正致力于将该成果推向临床转化，计划开发基于高密度脑电图的非侵入式检测工具，结合人工智能构建预后预测系统，帮助医生更早、更准地识别有恢复潜力的患者，并为其制定个体化的神经调控治疗方案。

（原载于《光明日报》 2025-12-05 08版）