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更新日期:104年9月10日

臺大團隊心腦對話可行性研究刊載 Scientific report

長期以來,腦與心之間的交互作用為科學界所探討與好奇,至今尚未有突破性的研究顯露兩者之間溝通的可能性與運行秘密。臺大團隊日前透過新的分析運算方式,僅靠心電圖解析出腦波,發現準確率高達七成,提出了心腦交會的可能性。

此一研究是由臺大醫院遠距照護中心的何奕倫教授領導的團隊完成,這組跨領域團隊成員包括清華大學電機系、臺大醫院心血管中心及神經內科;中央大學數據分析方法研究中心以及哈佛大學複雜訊號實驗室(Rey lab)的成員。本研究探討腦與心之間的對話,認為心電活動的複雜性可以提供腦波的預測依據,亦即兩者之間在面對壓力後的相互影響。這個計畫找來了117位接受心導管手術的病患為受測者(最後實際進行分析的樣本為84位),利用術前的腦波與心電圖,以及測定血清神經傳導物質等指標來預測術後的腦波放鬆情形(以腦波的α波代表)。

為了提高人體放鬆狀態時的預測準確性,何主任帶領找出了全新的方法進行實驗操作。實驗方法為在受試者接受心導管手術之前與之後,各進行一次腦波與心電圖檢查;並測定血清神經傳導物質(orphanin-FQ、dopamine、serotonin) 來做比對。在心律分析方面,考量傳統的線性方法研究過於簡單及單調,可能無法涵蓋心率的所有複雜情況;團隊另外導入了非線性的分析方法,包括「消除趨勢波動分析法」(detrended fluctuation analysis,DFA)及「多尺度熵分析」(multiscale entropy,MSE)來分析心律。前者用來評估因交互式調節機制導致心臟速率波動的碎形關係,後者則通過分析定量內涵與個體對象之間的相互作用,所提供的時間序列規律性圖案累加來得悉預測結果。

透過分析發現,以臨床資料結合心律分析及術前腦波所建立的模型參數,其分析後的統計模型準確率高達87%。為了進一步達到只需使用心電圖就能預測出腦波的主要目標,團隊接著刪除了術前腦波的資料,以臨床資料結合心律分析及血清神經傳導物質的回歸模型,結果亦出現70.6%的準確率。團隊將這個結果以“Complexity of cardiac signals for predicting changes in alpha-waves after stress in patients undergoing cardiac catheterization” 為名發佈,並於2015年8月19日的線上知名期刊Scientific report刊登。(連結網址: http://www.nature.com/articles/srep13315)

透過DFA與MSE等方法,發現出腦波α波是可由心律的分析來預測出的;這也證明了腦與心之間的密切關係。這個創新的發現,證明了心臟的活動是可能影響大腦運作情形的,在人類腦科學與心理學相關領域間開啟了一扇新窗口,延伸出許多可能性,未來可進一步應用在臨床實驗方法,這個嶄新的發現也可能可與產業界合作,將本研究的發現製成相關新技術,並進一步將技術商品化,推動生醫領域的新發展。

  • 由臺大醫院遠距照護中心何奕倫教授(右五)領導臺大團隊透過新的分析運算方式,提出了心腦交會的可能性。

    由臺大醫院遠距照護中心何奕倫教授(右五)領導臺大團隊透過新的分析運算方式,提出了心腦交會的可能性。

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