《npj Parkinson's Disease》：The graded effect of propofol in electrophysiology-guided navigation during deep brain stimulation surgery
编辑推荐：
本研究针对异丙酚全身麻醉影响帕金森病深部脑刺激手术中电生理导航精度的难题，通过分析583例微电极记录数据，发现深度镇静干扰背侧丘脑底核边界识别，且异丙酚剂量>4 mg/kg/h导致电极植入更深。研究证实爆发指数可作为高异丙酚水平下的有效生物标志物，为全麻下手术导航提供了关键反馈依据。
在帕金森病（Parkinson's Disease, PD）的外科治疗中，深部脑刺激（Deep Brain Stimulation, DBS）手术靶向丘脑底核（Subthalamic Nucleus, STN）已成为改善患者运动症状的重要方法。手术成功的关键在于精准放置刺激电极，而术中微电极记录（Microelectrode Recording, MER）技术是识别STN边界、确定“最佳刺激点”（sweetspot）的核心导航手段。然而，一个长期存在的临床争议是：是否可以使用全身麻醉（General Anesthesia, GA）进行DBS手术？传统上，许多中心倾向于在患者清醒状态下进行局部麻醉（Local Anesthesia, LA）手术，以便通过患者的实时反应来辅助定位。但部分患者因焦虑、疼痛或无法配合，迫切需要GA。异丙酚（Propofol）是GA最常用的药物，但其对STN神经元电活动的影响尚不明确，可能“污染”MER信号，从而增加手术导航的难度和风险。因此，明确异丙酚对DBS手术中电生理导航的剂量依赖性影响，对于拓展GA在DBS中的应用、保障手术安全与疗效具有重大意义。发表在《npj Parkinson's Disease》上的这项研究，正是为了解开这一谜团。
研究者为开展此项工作，主要应用了以下关键技术方法：首先，研究基于PD患者队列，收集了在LA和GA（使用异丙酚）下进行STN-DBS手术时的583个MER轨迹，构建了多模态分析数据集；其次，利用电生理信号分析技术，量化评估了神经元的放电频率（Firing Rate, FR）和爆发指数（Burst Index, BI）等关键参数；最后，通过将电生理数据与影像学定义的STN边界以及术后确定的DBS最佳刺激点进行空间关联分析，评估了导航精度。
研究结果
深度镇静干扰背侧STN边界识别
研究发现，与LA条件相比，在异丙酚GA下，特别是达到深度镇静水平时，术者通过MER信号识别STN背侧（上部）边界的难度显著增加。这表明异丙酚的镇静作用可能抑制了STN入口处神经元的特征性电活动，使得电生理导航的起始参考点变得模糊。
高剂量异丙酚导致更深电极植入
数据分析揭示了一个剂量效应关系：当异丙酚的输注速率超过4 mg/kg/h时，患者最终植入的DBS电极位置显著更深。这意味着为了在受到抑制的电生理信号中寻找典型的STN活动模式，外科医生可能不得不将电极推进到更深的脑区，这潜在地偏离了理想的目标区域，可能影响术后刺激效果。
爆发指数（BI）在不同麻醉条件下区分STN并预测刺激效果
尽管神经元放电频率（FR）在LA和GA条件下存在差异，但它无法稳定地区分影像学定义的STN区域。相比之下，爆发指数（BI）表现出更强的稳健性。BI不仅在两种麻醉条件下都能有效区分STN组织与非STN组织，而且 across conditions（跨条件地）与电极触点距离DBS最佳刺激点的远近呈负相关关系。即BI值越高，提示电极位置越接近理想的最佳刺激点。这一发现使BI成为一个极具价值的生物标志物，尤其是在高剂量异丙酚导致常规MER信号解读困难时。
研究结论与意义
本研究的结论明确指出，基于异丙酚的全身麻醉确实会增加DBS手术电生理导航的复杂性，具体表现为干扰STN边界的识别并可能影响最终的电极植入深度，其影响具有剂量依赖性。然而，研究也带来了积极的信号：即使在异丙酚存在的情况下，MER数据并非完全失效，只要将异丙酚的血药浓度或输注速率控制在适当水平（如≤4 mg/kg/h），MER依然能够提供宝贵的导航信息。更重要的是，研究首次确立了爆发指数（BI）作为在高异丙酚水平下“被污染”的MER信号中一个可靠且具有预测价值的生物标志物。当高剂量的异丙酚使基于放电频率的传统分析手段效力下降时，BI能够为外科医生提供关键的电生理反馈，指导电极最终位置的确定。
这项研究的意义重大。在临床实践上，它为在DBS手术中安全、合理地应用全身麻醉提供了循证依据和具体操作指南（如控制异丙酚剂量），使得更多因各种原因无法耐受清醒手术的PD患者也能从DBS疗法中获益。在科学研究上，它深化了对麻醉药物与基底节神经元电活动相互作用的理解，并创新性地提出了BI这一替代性电生理指标，为解决类似“信号污染”问题提供了新思路。总之，该研究不仅解决了临床争议，更推动了DBS手术麻醉管理向更精准、更个性化的方向发展。
