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全脑建模识别出麻醉和意识障碍中导致意识丧失的不同但趋同的路径
人类大脑具有丰富的时空动态，当因麻醉或意识障碍 (DOC) 而失去意识时，这些动态会发生巨大重构。在此，我们试图确定神经生物学机制来解释短暂的药物干预和慢性神经解剖损伤如何导致神经活动的常见重构。我们开发并系统地扰动了一个神经生物学上真实的全脑血流动力学信号模型。通过结合有关 GABA 受体皮质分布的 PET 数据，我们的计算模型揭示了空间特异性局部抑制在重现使用 GABA 能药物丙泊酚麻醉期间观察到的功能性 MRI 活动方面发挥的关键作用。此外，结合从 DOC 患者获得的扩散 MRI 数据揭示了表征意识丧失的动态也可以从随机的神经解剖连接中出现。我们的结果在麻醉和 DOC 数据集之间具有概括性，展示了增加的抑制和连接组扰动如何代表通向无意识大脑特征活动的不同神经生物学路径。
脑机接口技术如何改善意识障碍的诊断：一项比较研究
意识障碍 (DOC) 和闭锁综合征 (LIS) 的诊断仍然是临床挑战。最严重的 DOC 类型是昏迷，其特征是闭眼，对命令或感官刺激没有意志反应。无反应觉醒综合征 (UWS) 是一种稍微不那么严重的状态，患者会出现睁眼，但没有其他反应性变化。对外部刺激的持续自愿反应是最小意识状态 (MCS) 的特征，而物体的功能性使用或准确的交流则表示脱离 MCS (EMCS)。在完全闭锁综合征 (CLIS) 中，患者无法进行自愿运动，因此无法使用主流技术进行交流，即使患者的认知功能完好无损 (Giacino 等人，2014)。在床边评估无法交流或表现出意志行为的患者的认知能力和意识功能非常困难。由此产生的诊断错误具有重大的伦理影响。昏迷恢复量表 (CRS) 修订版 (CRS-R, Giacino et al., 2004) 是最受认可的工具，具有良好或优秀的内容效度、评分者间信度和内部一致性 (Seel et al., 2010)。然而，由于觉醒水平的波动、运动障碍、严重的张力过高和其他临床特征，许多患者无法对 CRS-R 产生可重复的反应。此外，CRS-R 管理需要合格的评估人员，并且耗时，因此在许多情况下它被其他诊断工具或“判断”所取代（Formisano 等人，2019 年）。然而，据估计，被临床共识判断为无反应的患者中，多达 43% 具有最小意识（Andrews，1996 年；Schnakers 等人，2009 年）。已经开发了不同的功能成像范例来提高 DOC 诊断的准确性。例如，在 fMRI 中执行空间和运动意象心理任务（Monti 等人，2010 年）和单词识别任务（Monti 等人，2015 年）揭示了一小部分 UWS 患者的隐性（从公开行为中看不出来）命令遵循。然而，许多目标患者由于自发运动或金属植入物等技术问题无法通过 fMRI 进行评估。此外，在与 18F-FDG-PET 的比较研究中，fMRI 结果并不令人满意
根据频谱、复杂性和临界性特征确定脑电图中的意识状态
本研究基于当代的提议，即不同的意识状态可以通过神经复杂性和临界动力学来量化。为了检验这一假设，研究旨在使用复杂性和临界性框架中的非线性技术以及功率谱密度来比较三种冥想条件的电生理相关性。30 名冥想熟练的参与者在一个会话中接受了 64 通道脑电图 (EEG) 测量，该会话包括无任务基线休息（闭眼和睁眼）、阅读条件和三种冥想条件（无思绪空虚、存在监测和集中注意力）。使用临界理论（去趋势波动分析、神经元雪崩分析）、复杂性度量（多尺度熵、Higuchi 分形维数）和功率谱密度的分析工具对数据进行了分析。对比了任务条件，并比较了效果大小。应用偏最小二乘回归和受试者操作特性分析来确定每个测量的判别准确度。与闭眼休息相比，冥想类别空虚和集中注意力显示出更高的熵值和分形维数。在所有冥想条件下，长程时间相关性均下降。集中注意力和阅读的临界指数值最低。伽马波段（0.83-0.98）、全局功率谱密度（0.78-0.96）和样本熵（0.86-0.90）的判别准确率最高。确定了不同冥想状态的电生理相关性，并确定了非线性复杂性、关键大脑动力学和光谱特征之间的关系。冥想状态可以用非线性测量来区分，并通过神经元复杂程度、长程时间相关性和神经元雪崩中的幂律分布来量化。
大脑活动会引起意识吗？思想实验
神经科学的快速进步为了解许多方面的大脑提供了显着的突破。尽管很有希望，但这些进步在解决意识问题中的作用尚不清楚。基于技术，可以在现代神经科学的掌握范围内，我们讨论了一个思想实验，在有意识的经历期间，以动作电位的形式进行神经活动最初从参与者大脑中的所有神经元记录下来，然后重新播放相同的神经元。我们考虑这种人造重播是否可以重建有意识的体验。从神经科学的角度来理解意识的隐藏成本和陷阱的可能性可能是从神经科学的角度理解意识，并挑战了有因果关系将行动潜力和意识联系起来的传统智慧。
赌博和网络带来的意识状态改变......
在 GD 和 IGD 中，无论是在问题游戏的临床前水平还是在病理游戏的临床水平，在游戏过程中和游戏前不久都会观察到意识状态的改变。在科学文献中，它们被称为心流状态、暗流、游戏恍惚、游戏沉迷等。在这些状态下，人会脱离现实，脱离现实生活，完全脱离生活中的问题和担忧以及相关的情感体验，并转变为游戏空间。自我认同被打乱，结果玩家会认同游戏角色、游戏的化身英雄或网络角色。此外，游戏过程中对时间的感知和对事件的记忆也会被打乱。这些状态本身对玩家来说非常有吸引力，并导致出现一种病态的欲望，即不断参与游戏，以重复一种不寻常的体验。本研究回顾基于大量研究材料和自身临床实践，证明了这种意识状态的改变会导致成瘾的形成，导致负面的社会心理后果和并发精神病理学。它还展示了游戏行业如何通过某些心理技术方法诱发这种状态。分析使用了临床和神经生物学研究的材料。使用 PubMed、PsychINFO、ScienceDirect、Web of Science 和 Google Scholar 进行了电子文献搜索。
意识的指标和标准
摘要背景：评估其他受试者的意识，特别是非语言和行为障碍的受试者（例如患有意识障碍的患者），是一项众所周知的挑战，但也越来越紧迫。意识障碍的误诊率很高，这提出了对新视角的需求，以激发新的技术和临床方法。主体：我们以最近推出的意识操作指标清单为起点，该清单有助于在非人类动物和人工智能等具有挑战性的案例中识别意识，以探索它们与意识障碍的相关性及其对相关患者的诊断和医疗保健的潜在伦理影响。意识指标是指可以通过观察受试者的行为或认知表现（或从此类表现的神经相关性）推断出的特定能力，这些能力并没有为判断意识的存在定义一个硬性阈值，但可以用来推断基于不同指标之间一致性的等级测量。所考虑的意识指标为识别和评估意识障碍患者的残留意识提供了一种潜在的有用策略，为相关大脑活动的操作化和量化奠定了理论基础。结论：我们的启发式分析支持以下结论：将已识别的意识指标应用于意识障碍可能会激发新的策略来评估三个非常紧迫的问题：意识障碍的误诊；需要检测意识和诊断意识障碍的黄金标准；以及需要对意识障碍进行精细的分类。关键词：意识、意识障碍、神经伦理学、脑损伤、植物人状态、无反应觉醒综合征、微意识状态
改善意识障碍的诊断和预后
鉴于在小规模队列中解决这一研究问题的内在挑战，统计分析旨在尽可能排除分析偏差，包括过度采样偏差。为了严格起见，作者不得不将他们的定量 EEG 分析限制在一些最被接受和最成熟的参数上，从而省略了其他参数；希望这些参数能在未来的研究中进行测试。同样，他们也没有探索其他测量连接的方式，例如功能性 MRI 或氟脱氧葡萄糖 PET。然而，这些技术不太适合常规临床使用，而且通常耗费太多资源，尤其是在重症监护的情况下。Rubin 等人在这样一个研究不足的患者队列中研究麻醉撤机过程的努力值得祝贺。他们的研究结果有可能通过提出标准来改善结果，以尽量缩短药物诱导昏迷的持续时间来治疗难治性癫痫持续状态。虽然对于许多机构来说，常规实施这种复杂的定量脑电图分析可能仍然具有挑战性，但不断提高的计算能力将促进其引入。应用于“大脑电图数据”的机器学习算法可能会识别出更多可靠的预测因子，可用于指导
神经同步性和复杂性在指示意识和急性昏迷中生存机会方面的互补作用
a 瑞士伯尔尼大学计算机科学研究所 b 瑞士伯尔尼大学医院神经内科中心神经病学实验中心 c 瑞士洛桑沃州大学中心医院 (CHUV) 临床神经科学系神经影像研究实验室 (LREN) d 瑞士洛桑洛桑大学医院和洛桑大学临床神经科学系神经病学服务中心 e 瑞士伯尔尼大学医院神经内科睡眠觉醒癫痫中心 - NeuroTec f 美国加利福尼亚州伯克利市加利福尼亚大学海伦威尔斯神经科学研究所
大脑结构的复杂性和意识。--ORCA
摘要 结构决定功能。了解大脑结构上的特殊之处使其能够产生意识仍然是一项基本的科学挑战。最近，脑成像技术的进步使得我们可以在体内和非侵入性地测量人类大脑的结构，从神经元和神经元连接的形态到大脑区域的大体解剖结构。利用先进的脑成像技术，人们发现，神经元之间的结构多样性和神经元连接的拓扑结构，而不是神经元或神经元连接的绝对数量，是意识的关键。当结构多样性很高且连接遵循模块化拓扑时，神经元将在功能上可区分，并在功能上可相互整合。高水平的分化和整合反过来使大脑能够从最少数量的神经元和神经元连接中产生最丰富的意识体验。因此，在个体中，脑容量较小但结构多样性较高的人往往比脑容量较大但结构多样性较低的人拥有更丰富的意识体验。此外，在个体中，如果神经元连接的减少伴随着结构多样性的增加，那么意识体验将更加丰富，反之亦然。这些发现表明，拥有更多的神经元和神经元连接并不一定对意识有益；相反，意识的最佳大脑结构是，最丰富的意识体验是由最少数量的神经元和神经元连接产生的，以最小的生物材料、物理空间和代谢能量为代价。关键词 大脑结构复杂性 ∙意识 ∙个体差异 ∙多模态脑成像 ∙睡眠