DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-026-01574-x
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41998183
تاريخ النشر: 2026-04-17
المؤلف: Naomi du Bois وآخرون
الموضوع الرئيسي: تخطيط الدماغ وواجهات الدماغ-الكمبيوتر
نظرة عامة
تتناول هذه الدراسة التحدي المتمثل في تقييم الوعي المتبقي بدقة لدى المرضى الذين يعانون من اضطرابات الوعي المطولة (PDoC)، حيث قد تتجاهل التقييمات السلوكية التقليدية الإدراك الخفي. قام الباحثون بتنفيذ بروتوكول واجهة دماغ-حاسوب (MI-BCI) متعدد المراحل لتخيل الحركة، باستخدام تخطيط الدماغ الكهربائي (EEG) لتوفير مؤشرات موضوعية للوعي. شارك ما مجموعه 44 مشاركًا، بما في ذلك الأفراد الذين يعانون من متلازمة اليقظة غير المستجيبة (UWS)، والحالة الواعية الحد الأدنى (MCS)، ومتلازمة الاحتجاز (LIS)، في مهام تخيل الحركة بينما تم تسجيل بيانات EEG الخاصة بهم. استخدمت الدراسة تقييمات سلوكية قياسية جنبًا إلى جنب مع بروتوكول MI-BCI لتقييم تعديل إيقاع الحساسات الحركية والإجابة على الأسئلة الثنائية.
أشارت النتائج إلى أن 73.8% من المرضى حققوا دقة فك تشفير MI-BCI كبيرة، مع تقدم 90% إلى اختبار الأسئلة والأجوبة، وغالبًا ما تجاوزوا عتبة الاستخدام البالغة 70%. من الجدير بالذكر أن المرضى الذين يعانون من LIS تفوقوا على أولئك الذين يعانون من MCS وUWS في أداء MI-BCI، بينما أظهر مرضى UWS نتائج أفضل من MCS خلال مهام الأسئلة والأجوبة، خاصة عند استخدام محفزات الصوت المألوفة. أدت دمج دقة فك التشفير والتقييمات السلوكية إلى تحسين دقة التشخيص من 55% إلى 62%، مما زاد من الحساسية لـ MCS ولكنه قلل قليلاً من الحساسية لـ LIS. تشير النتائج إلى أن بروتوكول MI-BCI يمكن أن يكون أداة قيمة، مستقلة عن الحركة، للتمييز بين UWS وMCS وLIS، مما قد يعزز التقييمات التقليدية ويقدم مقاييس موضوعية للوعي لدى مرضى PDoC.
مقدمة
تناقش مقدمة ورقة البحث اضطرابات الوعي (DoC)، التي تشمل مجموعة من حالات الوعي المتغيرة الناتجة عن إصابات الدماغ. يُعرف اضطراب الوعي المطول (PDoC) بأنه اضطراب يستمر لأكثر من أربعة أسابيع. يتميز الوعي بمكونين: اليقظة، التي تحكمها أنظمة الإثارة تحت القشرية، والوعي، الذي يعتمد على شبكة أمامية جدارية. تشمل المظاهر السريرية الغيبوبة، ومتلازمة اليقظة غير المستجيبة (UWS)، والحالة الواعية الحد الأدنى (MCS). التشخيص الخاطئ شائع، خاصة مع متلازمة الاحتجاز (LIS)، التي يمكن أن تُخطئ في تشخيصها كاضطراب وعي بسبب إعاقاتها الحركية الشديدة على الرغم من الحفاظ على الوعي. تؤكد المقدمة على الحاجة الملحة لأدوات تشخيص موضوعية، حيث غالبًا ما تفشل التقييمات السلوكية الحالية في تحديد مستويات الوعي بدقة، مما يؤدي إلى معدلات تشخيص خاطئ كبيرة.
تسلط الورقة الضوء على التقدم في تقنيات تصوير الأعصاب، مثل التصوير بالرنين المغناطيسي الوظيفي (fMRI) وتخطيط الدماغ الكهربائي (EEG)، التي أظهرت وعدًا في الكشف عن الوعي الخفي لدى المرضى الذين يعانون من DoC. من الجدير بالذكر أن EEG قد تم إثباته كطريقة غير جراحية قادرة على تحديد تعديل نية لإيقاعات الحساسات الحركية (SMRs) لدى المرضى. تهدف الدراسة إلى تقييم بروتوكول واجهة دماغ-حاسوب (MI-BCI) قائم على EEG متعدد المراحل وطويل الأمد للمرضى الذين يعانون من PDoC وLIS، مع التركيز على تقييم اتباع الأوامر، والتغذية الراجعة العصبية، والتواصل المنظم. تسعى الأبحاث إلى تحديد ما إذا كان هذا البروتوكول يمكن أن يوفر معلومات تشخيصية موضوعية وقابلة للتوسع، ويميز بين المجموعات التشخيصية، ويكشف عن علامات عصبية للوعي، مما يعزز الفهم وقدرات التواصل للمرضى الذين يعانون من إعاقات شديدة في الوعي.
الطرق
في هذا القسم، يتم تفصيل الطرق المستخدمة لتحليل الاتصال الطوبوغرافي والوظيفي. بالنسبة للتحليل الطوبوغرافي، تم تقييم مساهمات المناطق القشرية باستخدام بيانات من جولات ذات نشاط دوبامين (DA) كبير. تم ضرب أوزان النمط المكاني المشترك (CSP) بمعدلات المعلومات المتبادلة (MI) المقابلة لها لاشتقاق أنماط التنشيط لكل إلكترود، والتي تم متوسطها بعد ذلك عبر الإلكترودات داخل المناطق القشرية المحددة (الجبهية، الزمنية، الحركية الحسية، الجدارية، والصدغية) وعبر المشاركين. كانت المخرجات التحليلية الرئيسية تتكون من خرائط CSP الموزونة بـ MI على مستوى فروة الرأس، مع إسقاطات اختيارية في فضاء المصدر للتصور النوعي.
بالنسبة لتحليل الاتصال الوظيفي (FC)، تم تقييم الفروق بين المجموعات التشخيصية خلال مهام تخيل الحركة باستخدام مقاييس الاتصال الخاصة بالتردد. ركز التحليل على الشبكات مثل شبكة الوضع الافتراضي (DMN)، والشبكة الجبهية الجدارية (FPN)، والشبكة السمعية، والشبكة التحت قشرية، مع تعريف عقد محددة لكل شبكة. تم حساب الاتصال عبر ستة نطاقات ترددية (دلتا إلى غاما المنخفضة) باستخدام طريقة التماسك التخيلية (iCOH)، التي تقيس قوة اقتران الطور مع تقليل الشوائب. تم تقييم الفروق على مستوى المجموعة من خلال مصفوفات فرق الاتصال الوظيفي الطيفي (SFCD)، المشتقة من قيم iCOH عبر العقد القشرية المحددة مسبقًا، وتم تقييمها باستخدام نهج إحصائي غير معلمي مع اختبار التبديل مونت كارلو لتحديد الفروق الهامة.
النتائج
قيم التحليل غير المتصل لنظام SMR-BCI كأداة تواصل للمرضى الذين يعانون من اضطرابات الوعي (PDoC) دقة فك التشفير (DA) عبر مجموعات المشاركين المختلفة، وفئات الأسئلة، والأنماط التجريبية. شملت الدراسة مرضى تم تشخيصهم بمتلازمة اليقظة غير المستجيبة (UWS)، والحالة الواعية الحد الأدنى (MCS)، ومتلازمة الاحتجاز (LIS)، وضوابط الأصحاء (AB)، مع فحص أربع فئات من الأسئلة: السيرة الذاتية، العددية، المنطقية، والموقفية. استخدم التحليل طرقًا مثبتة لاستخراج الميزات، والتصنيف، وحساب ذروة DA، مع الإشارة إلى وجود تباين كبير في أداء التواصل عبر BCI عبر مجموعات وفئات الأسئلة المختلفة.
كشفت النتائج أن 73.8% من المرضى تقدموا من مرحلة التقييم إلى مراحل التدريب والتغذية الراجعة، مع تقدم 90% إلى مرحلة الأسئلة والأجوبة. كانت دقة فك التشفير، التي تعرف على أنها النسبة المئوية للحركات المتخيلة المصنفة بشكل صحيح، أعلى بكثير خلال فترات المهام مقارنة بالخط الأساسي، كما تم تحديده من خلال اختبارات t أحادية الذيل (α = 0.05). من الجدير بالذكر أنه بينما أظهر بعض المشاركين في LIS دقة DA عالية باستمرار، أظهر آخرون تحسينات تدريجية، مما يبرز التباين في أداء MI-BCI بين المشاركين. بالإضافة إلى ذلك، كان هناك تباين في العلاقة بين DA المرتبطة بالمهام والأداء الأساسي، مما يشير إلى أن هذه المقاييس يمكن أن تعمل بشكل مستقل لدى الأفراد الذين يعانون من PDoC. بشكل عام، تؤكد النتائج على إمكانيات نظام SMR-BCI في تعزيز التواصل لدى المرضى بمستويات وعي متفاوتة.
المناقشة
تضمنت الدراسة المسجلة على ClinicalTrials.gov (NCT03827187) 42 مريضًا تتراوح أعمارهم بين 17-73 عامًا، تم تشخيصهم بمختلف اضطرابات الوعي (DoC)، بما في ذلك متلازمة اليقظة غير المستجيبة (UWS)، والحالة الواعية الحد الأدنى (MCS)، ومتلازمة الاحتجاز (LIS). كانت الأبحاث تهدف إلى تقييم فعالية واجهة دماغ-حاسوب لتخيل الحركة (MI-BCI) عبر ثلاث مراحل: التقييم، التدريب، والتغذية الراجعة. شارك المشاركون في مهام مصممة لتقييم وعيهم وقدرتهم على تعديل النشاط العصبي من خلال الحركات المتخيلة، مع تحديد عتبة دقة فك التشفير (DA) بنسبة 70% للتقدم بين المراحل. استخدمت الدراسة بيانات EEG من 16 قناة، مع استخدام طريقة الأنماط المكانيّة المشتركة (FBCSP) لاستخراج الميزات والتصنيف.
أشارت النتائج إلى وجود اختلافات كبيرة في DA بين المجموعات التشخيصية، حيث حققت مجموعة LIS DA أعلى من كل من MCS وUWS، خاصة في مرحلة الأسئلة والأجوبة حيث استجاب المشاركون لأسئلة سيرة ذاتية ومنطقية. أكدت التحليلات الإحصائية، بما في ذلك اختبارات كروسكال-واليس ومقارنات دان بعد ذلك، هذه النتائج، مما يبرز إمكانيات MI-BCI كأداة لتقييم الإدراك ووسيلة تواصل للمرضى الذين يعانون من DoC. تؤكد منهجية الدراسة وصحتها الإحصائية، بما في ذلك استخدام تقنيات إحصائية قوية والتحقق المتبادل، على موثوقية النتائج، التي تشير إلى أن MI-BCI قد يسهل تعديل النشاط العصبي بشكل مقصود لدى المرضى الذين يعانون من إعاقات إدراكية شديدة.
DOI: https://doi.org/10.1038/s43856-026-01574-x
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41998183
Publication Date: 2026-04-17
Author(s): Naomi du Bois et al.
Primary Topic: EEG and Brain-Computer Interfaces
Overview
This study addresses the challenge of accurately assessing residual awareness in patients with Prolonged Disorders of Consciousness (PDoC), where traditional behavioral assessments may overlook covert cognition. The researchers implemented a structured, multi-phase motor imagery Brain-Computer Interface (MI-BCI) protocol, utilizing electroencephalography (EEG) to provide objective indicators of awareness. A total of 44 participants, including individuals with Unresponsive Wakefulness Syndrome (UWS), Minimally Conscious State (MCS), and Locked-In Syndrome (LIS), engaged in imagined-movement tasks while their EEG data were recorded. The study employed standard behavioral assessments alongside the MI-BCI protocol to evaluate sensorimotor rhythm modulation and binary question answering.
The results indicated that 73.8% of patients achieved significant MI-BCI decoding accuracy, with 90% progressing to question-and-answer testing, often surpassing the 70% usability threshold. Notably, patients with LIS outperformed those with MCS and UWS in MI-BCI performance, while UWS patients showed better results than MCS during Q&A tasks, particularly when familiar-voice stimuli were used. The integration of decoding accuracy and behavioral assessments improved diagnostic accuracy from 55% to 62%, enhancing sensitivity for MCS but slightly reducing sensitivity for LIS. The findings suggest that the MI-BCI protocol could serve as a valuable, movement-independent tool for distinguishing between UWS, MCS, and LIS, potentially augmenting traditional assessments and advancing objective measures of awareness in PDoC patients.
Introduction
The introduction of the research paper discusses Disorders of Consciousness (DoC), which encompass a range of altered states of consciousness resulting from brain injuries. A Prolonged Disorder of Consciousness (PDoC) is defined as a DoC lasting beyond four weeks. Consciousness is characterized by two components: wakefulness, governed by subcortical arousal systems, and awareness, reliant on a frontoparietal network. Clinical manifestations include coma, Unresponsive Wakefulness Syndrome (UWS), and Minimally Conscious State (MCS). Misdiagnosis is prevalent, particularly with Locked-In Syndrome (LIS), which can be mistaken for DoC due to its severe motor impairments despite preserved awareness. The introduction emphasizes the critical need for objective diagnostic tools, as current behavioral assessments often fail to accurately identify consciousness levels, leading to significant misdiagnosis rates.
The paper highlights advancements in neuroimaging techniques, such as functional magnetic resonance imaging (fMRI) and electroencephalography (EEG), which have shown promise in detecting covert awareness in patients with DoC. Notably, EEG has been demonstrated as a non-invasive method capable of identifying intentional modulation of sensorimotor rhythms (SMRs) in patients. The study aims to evaluate a multi-phase, longitudinal EEG-based motor imagery brain-computer interface (MI-BCI) protocol for patients with PDoC and LIS, focusing on command-following assessment, neurofeedback, and structured communication. The research seeks to determine whether this protocol can provide objective, scalable diagnostic information, differentiate between diagnostic groups, and reveal neural markers of awareness, thereby enhancing the understanding and communication capabilities for patients with severe consciousness impairments.
Methods
In this section, the methods employed for topographical and functional connectivity analyses are detailed. For topographical analysis, the contributions of cortical regions were assessed using data from runs with significant dopamine (DA) activity. Common spatial pattern (CSP) weights were multiplied by their corresponding mutual information (MI) scores to derive activation patterns for each electrode, which were then averaged across electrodes within defined cortical regions (frontal, temporal, sensorimotor, parietal, and occipital) and across participants. The primary analytical output consisted of scalp-level MI-weighted CSP maps, with optional projections into source space for qualitative visualization.
For functional connectivity (FC) analysis, differences between diagnostic groups during motor imagery tasks were evaluated using frequency-specific connectivity measures. The analysis focused on networks such as the Default Mode Network (DMN), Fronto-Parietal Network (FPN), Auditory Network, and Thalamocortical Network, with specific nodes defined for each network. Connectivity was computed across six frequency bands (delta to low-gamma) using the imaginary coherence (iCOH) method, which quantifies phase coupling strength while minimizing artifacts. Group-level FC differences were assessed through Spectral Functional Connectivity Difference (SFCD) matrices, derived from iCOH values across predefined cortical nodes, and evaluated using a nonparametric max-statistics approach with Monte Carlo permutation testing to determine significant differences.
Results
The offline analysis of the SMR-BCI system’s feasibility as a communication tool for patients with disorders of consciousness (PDoC) assessed decoding accuracy (DA) across various participant groups, question categories, and experimental paradigms. The study included patients diagnosed with Unresponsive Wakefulness Syndrome (UWS), Minimally Conscious State (MCS), Locked-In Syndrome (LIS), and able-bodied (AB) controls, examining four question categories: biographical, numerical, logical, and situational. The analysis employed established methods for feature extraction, classification, and peak DA calculation, with results indicating significant variability in BCI communication performance across different groups and question categories.
The findings revealed that 73.8% of patients progressed from assessment to training and feedback phases, with 90% advancing to the Q&A phase. Decoding accuracy, defined as the percentage of correctly classified imagined movements, was significantly higher during task periods compared to baseline, as determined by one-tailed t-tests (α = 0.05). Notably, while some LIS participants exhibited consistently high DA, others showed gradual improvements, highlighting the heterogeneity in MI-BCI performance among participants. Additionally, the relationship between task-related DA and baseline performance varied, suggesting that these metrics can operate independently in individuals with PDoC. Overall, the results underscore the potential of the SMR-BCI system for enhancing communication in patients with varying levels of consciousness.
Discussion
The study registered on ClinicalTrials.gov (NCT03827187) involved 42 patients aged 17-73, diagnosed with various disorders of consciousness (DoC), including unresponsive wakefulness syndrome (UWS), minimally conscious state (MCS), and locked-in syndrome (LIS). The research aimed to evaluate the efficacy of a motor imagery brain-computer interface (MI-BCI) across three phases: assessment, training, and feedback. Participants engaged in tasks designed to assess their awareness and ability to modulate neural activity through imagined movements, with a decoding accuracy (DA) threshold of 70% established for progression between phases. The study utilized EEG data from 16 channels, employing a filter-bank common spatial patterns (FBCSP) method for feature extraction and classification.
Results indicated significant differences in DA among diagnostic groups, with the LIS group achieving higher DA than both MCS and UWS, particularly in the Q&A phase where participants responded to biographical and logical questions. Statistical analyses, including Kruskal-Wallis tests and Dunn post hoc comparisons, confirmed these findings, highlighting the potential of MI-BCI as a cognitive assessment tool and communication aid for patients with DoC. The study’s methodology and statistical rigor, including the use of robust statistical techniques and cross-validation, underscore the reliability of the findings, which suggest that MI-BCI may facilitate intentional modulation of neural activity in patients with severe cognitive impairments.