SN | 治疗师选择的音乐,能否“唤醒”意识障碍患者?心率变异性给出答案

2026-04-28 11:03:44, SensoryNeu编辑部 Know it All光谱数据库



























南方医科大学詹长安教授研究团队Sensory Neuroscience在线发表了一项突破性研究,首次证实由治疗师选择的音乐(TSM)所诱发的心率变异性(HRV),可以作为区分意识障碍患者意识水平的有效诊断生物标志物。意识障碍(DOC),包括植物状态/无反应觉醒综合征(VS/UWS)和微意识状态(MCS),患者丧失了与环境的正常互动能力,对家庭和社会都是沉重的负担。准确评估患者的意识水平,对于临床治疗决策和预后判断至关重要。然而,目前临床常用的昏迷恢复量表修订版(CRS-R)等行为评估方法,依赖患者的行为反应,容易受到运动、视听功能障碍或医生主观判断的影响,误诊率高达40%。因此,寻找一种客观、可靠的生理性生物标志物来辅助诊断,成为意识障碍研究领域的迫切需求。


文章简介
















摘 要

音乐作为一种听觉刺激,长期以来被认为能够诱发心率变异性(HRV)反应。在意识障碍(DOC)患者中,这些反应或许能为评估意识水平提供重要线索。然而,音乐诱发的HRV的诊断价值以及音乐类型的影响尚不清楚。本研究评估了15名微意识状态(MCS)和14名植物状态(VS)患者在基线(BL)、患者偏好音乐(PPM)和治疗师选择音乐(TSM)条件下的HRV。结果发现,仅在TSM条件下,有六项HRV指标在MCS和VS两组之间存在显著差异。主成分分析将这些指标降维为两个主成分(PC1主要代表反映迷走神经调制的HF峰度,PC2与反映交感迷走平衡的LHr相关),解释了超过99.45%的方差。使用TSM条件下的PC1和PC2建立的线性回归模型能显著预测患者的CRS-R评分(调整后R² = 0.328, p = 0.003),其预测能力优于PPM和BL模型。本研究确立了TSM诱发的HRV可作为DOC的有效诊断生物标志物,并将基于HRV的自主神经反应与基于CRS-R的行为意识评估联系起来。

关键点

    1. 治疗师选择的音乐所诱发的HRV,可以显著预测意识障碍患者的CRS-R评分。

    2. 治疗师选择的音乐所引发的自主神经变化,可能反映患者的意识水平。

    3. 由治疗师选择的音乐诱发的HRV反应,可作为CRS-R评分的有力补充,用于对意识进行客观评估。


    1 研究背景与意义

    意识障碍患者的精准诊断是神经科学领域的一大挑战。目前,CRS-R量表是国际公认的“金标准”,但它本质上仍依赖于对患者行为的主观解读。一些患者可能存在“认知-运动分离”,即大脑有意识活动但无法通过行为表达,从而被误判为无意识。

    心率变异性(HRV)反映了心跳间隔的微小波动,是评估自主神经系统(ANS)功能的窗口。越来越多的证据表明,自主神经系统的活动与皮层-皮层下信息交流密切相关,而后者是意识产生的基础。因此,HRV有望成为一种不依赖患者行为、客观且可床旁监测的意识评估指标。


    研究方法:音乐如何成为“诊断工具”?

    1,基线状态(BL):在安静环境下静息3分钟。

    2,患者偏好音乐(PPM):由家属提供患者患病前喜爱的曲目,并由音乐治疗师现场演奏(钢琴或吉他)3-4分钟。

    3,治疗师选择音乐(TSM):由音乐治疗师精心挑选的具有稳定节奏和和谐旋律的放松音乐,通过蓝牙音箱播放4分钟。

    4,在整个过程中,研究人员同步记录了患者的心电图(ECG)信号,并从中提取HRV指标进行分析。


    核心发现:TSM诱发的HRV,成为区分意识水平的“试金石”

    研究结果令人振奋:

    1. 音乐的力量,尤其是在TSM条件下:在基线(BL)和患者偏好音乐(PPM)条件下,MCS和VS两组患者的HRV指标并无显著差异。然而,当播放治疗师选择的音乐(TSM)时,有6项关键的HRV指标在两组间出现了统计学上的显著差异。这表明,TSM可能更有效地激发了与意识水平相关的自主神经活动。

    2. HRV能预测意识水平:研究团队进一步分析了TSM条件下的HRV数据。通过主成分分析提取出两个核心成分(分别反映迷走神经功能和交感-迷走平衡),并建立了线性回归模型。结果显示,这两个成分能够显著预测患者的CRS-R评分,且预测效果远优于PPM和BL条件。

    3. MCS患者对TSM的自主神经反应更强:这表明,即便在无法用言语或动作表达时,MCS患者的大脑仍能对具有特定结构的外部音乐刺激产生更高级的神经生理响应,这种响应通过自主神经系统传递到了心脏。


    表1. 参与者特征


    表2. 基于六项心率变异性指标推导出的主成分载荷值。


    表3. 三种实验条件下MCS患者与VS患者间的显著性检验。


    表4. 回归模型比较。



    图1. 最佳拟合模型BL、PPM和TSM预测的CRS-R评分。图(A–C)中,BL、PPM和TSM回归模型预测的CRS-R评分(x轴)与实际CRS-R值(y轴)进行对比。这三种模型分别在三种实验条件下对CRS-R评分具有最佳拟合度(调整后R²=0.113、0.150、0.328)。(D–F) 绘制三种模型的回归误差(纵轴)与预测值(横轴)关系图。每个点代表一名患者的结果。BL:基线状态,PPM:患者偏好音乐,TSM:治疗师选定音乐,CRS-R:昏迷恢复量表修订版,PC1:第一主成分,PC2:第二主成分。


    讨论与展望:迈向客观、精准的意识评估

    本研究首次揭示了治疗师选择的音乐(TSM) 作为标准化听觉刺激,在诱发与意识水平相关的自主神经反应方面,优于患者个人偏好的音乐(PPM)。这可能是因为TSM的结构化声学特征(如节奏稳定性、和声可预测性)能更系统、更一致地调节自主神经活动,从而使其成为开发客观诊断工具的“理想探针”。

    这一发现为意识障碍的临床评估开辟了新路径。未来,通过采集患者在TSM刺激下的心电图,分析其HRV特征,或许能为临床医生提供一份客观的、量化的“意识指标”,辅助CRS-R量表进行更精准的诊断,减少误判。

    当然,本研究样本量相对较小,未来需要在更大规模的研究中验证这一发现,并探索其预测患者预后恢复的潜力。


    5 结论

    这项发表在 Sensory Neuroscience 上的研究,为意识障碍的诊断困境提供了一个充满希望的解决方案。它表明,治疗师选择的音乐所诱发的心率变异性反应,是一种有潜力、无创、客观的意识水平诊断生物标志物。音乐,不仅能抚慰心灵,或许还能成为探测意识的“窗口”。


    ______________________________________

    引用该文章:

    Kang, J., Wu, H., Wang, L., Tan, X., Wen, Y., Yang, F., Xie, Q., & Zhan, C. A. (2025). Heart Rate Variability Response to Therapist‐Selected Music as a Diagnostic Biomarker for Disorders of Consciousness. Sensory Neuroscience, 1(4), e70017. https://doi.org/10.1002/sen2.70017.


















    作者介绍













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    Chang’an A. Zhan (詹长安):南方医科大学研究员,博士生导师。于2001年获得中国科学技术大学生物医学工程博士学位。现任教于南方医科大学生物医学工程学院,主要研究方向为神经信息工程,生物医学信号处理与分析。其研究成果发表在The Journal of Neuroscience、Cerebral Cortex、NeuroImage、IEEE Transactions on Biomedical Engineering 等国际知名期刊,致力于将先进的信号处理技术与神经科学问题相结合,开发用于神经系统疾病诊断与康复的新方法和新技术。

    作者主页:https://portal.smu.edu.cn/swyxgcxy/info/1021/3712.htm


    文章信息













    Heart Rate Variability Response to Therapist-Selected Music as a Diagnostic Biomarker for Disorders of Consciousness


    Jiajia Kang, Haidi Wu, Ling Wang, Xiaodan Tan, Yun Wen, Feng Yang, Qiuyou Xie, Chang''an A. Zhan*


    DOI: 10.1002/sen2.70017



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    Sensory Neuroscience 是一本跨学科、综合性的学术期刊,涵盖分子生物学、细胞生物学、发育生物学、系统神经科学、行为科学、认知科学、计算神经科学、整合神经科学以及临床研究等多个领域。无论你是研究感官器官的解剖与生理,还是探索感官知觉的心理物理学与成像技术,亦或是通过建模与行为研究揭示感官反应的奥秘,这本期刊都为你提供了一个展示最新研究成果的平台。


    Sensory Neuroscience 由山东省耳鼻喉研究所和中国生物物理学会听力、言语与交流分会联合出版,汇聚了国内外顶尖学者的智慧与成果,致力于推动感官神经科学领域的研究与应用。


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