《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》：Effects of sequential dual-target TMS on the dynamic characteristics of brain networks as revealed by fNIRS
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【编辑推荐】为突破单靶点经颅磁刺激(TMS)对多脑区协同调控的局限性，本研究采用功能性近红外光谱(fNIRS)结合动态功能连接(dFNC)技术，探讨时序双靶点TMS对脑卒中患者脑网络的重塑机制。研究发现双靶点刺激能显著维持低能耗连接状态(State 1达44.24%)，抑制异常状态转换(State 1→2: p<0.005)，且强连接状态(State 3)时间占比与运动功能评分(FMA-LE/BBS: r=0.52)正相关，为脑卒中康复提供了新型神经调控策略。
当脑卒中发生后，大脑网络的功能连接往往会出现严重紊乱，这种紊乱直接导致患者运动功能障碍的长期存在。传统的单靶点经颅磁刺激(Transcranial Magnetic Stimulation, TMS)虽然能够局部调节皮层兴奋性，但在协调多脑区协同工作方面显得力不从心。这就如同指挥一个乐团，如果只注重调整某位乐手的演奏强度，而忽视整个乐团的配合节奏，最终难以奏出和谐乐章。那么，能否通过时序性的双靶点刺激，像熟练的指挥家一样引导大脑网络重新实现高效协同？这正是本研究试图解答的核心问题。
为深入探索这一问题，研究团队在《IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering》上发表了一项创新性研究。他们巧妙地将功能性近红外光谱(functional Near-Infrared Spectroscopy, fNIRS)与动态功能连接(Dynamic Functional Connectivity, dFNC)分析相结合，首次系统比较了单靶点与时序双靶点TMS对脑卒中患者脑网络动态特性的即时调控效果。
关键技术方法
本研究纳入15名亚急性期脑卒中患者和15名健康对照者，采用三种干预方案：单靶点辅助运动区重复经颅磁刺激(SMA-rTMS)、单靶点左背外侧前额叶重复经颅磁刺激(LDLPFC-rTMS)以及时序双靶点刺激(Dual-rTMS)。通过fNIRS采集脑血流信号，运用dFNC分析识别不同连接状态，定量评估各状态时间占比、状态转换频率、全局效率和总信号功率等指标。
研究结果分析
脑功能连接存在三种典型状态
分析结果显示，大脑功能连接呈现出三种特征鲜明的状态模式：State 1为弱连接状态(出现频率44.24%)，State 2为中等连接状态(39.44%)，State 3为强连接状态(16.32%)。这种状态分类为理解大脑网络的动态波动提供了全新视角。
不同刺激模式对状态分布的调控差异
单靶点TMS（特别是SMA-rTMS）能够增加State 1的时间占比，诱导大脑进入低连接状态。而更具突破性的是，时序双靶点TMS不仅进一步延长了State 1的维持时间，还显著减少了低效的状态转换（如State 1向State 2的转换频率，p < 0.005）。这表明双靶点刺激在优化网络动态特性方面具有独特优势。
脑卒中患者存在特异性状态转换障碍
与健康对照组相比，脑卒中患者在State 2向State 3的转换过程中表现出明显障碍(p = 0.024)。这一发现揭示了脑卒中后脑网络功能紊乱的具体机制，为针对性干预提供了靶点。
连接状态与运动功能密切相关
特别值得注意的是，State 3（强连接状态）的时间占比与下肢运动功能评分(FMA-LE: r = 0.52, p = 0.045)和平衡功能评分(BBS: r = 0.52, p = 0.047)呈显著正相关，而State 1则呈现负相关关系。这一发现确立了dFNC时空模式作为脑卒中运动功能评估生物标志物的潜在价值。
研究结论与意义
本研究的核心结论在于，时序双靶点TMS通过维持低能耗状态并抑制适应不良的状态转换，有效优化了脑网络的动态特性。这种调控策略超越了传统单靶点方法的局限性，为理解TMS的神经网络机制提供了新见解。更重要的是，研究证实dFNC的时空模式能够作为评估脑卒中后运动功能的有力生物标志物，为康复效果评估提供了客观量化指标。这些发现不仅支持时序双靶点TMS作为脑卒中康复的潜在有效工具，也为今后发展个体化神经调控方案奠定了理论基础。该研究成功地将脑网络动态特性分析引入神经康复领域，推动了康复医学向精准化、个体化方向迈进。
