持續(xù)性疼痛可通過患者自我報告來測定，僅靠這種方式的測定阻礙診斷和治療。功能性磁共振成像（fMRI）有望辨別出疼痛的客觀指標，但尚未鑒別出針對軀體疼痛的既具有敏感性又具有特異性的腦指標。美國科羅拉多州立大學心理學和神經科學研究所的Wager博士等人對此進行了深入研究，他們發(fā)現，使用fMRI來評估健康人中有害高熱導致的疼痛強度是可行的。未來的研究需要評估該特征能否預測臨床疼痛。研究結果發(fā)表于NEJM 2013年4月份的在線版上。

在包括共有114名參與者的4項研究中，研究人員開發(fā)出一種基于fMRI、可在個體水平預測疼痛強度的指標。在研究1中，研究者用機器學習分析來辨別一種與熱致痛相關的一種神經學特征——跨腦區(qū)fMRI活動模式。該模式包括丘腦、后腦島和前腦島、第二軀體感覺皮質、前扣帶皮質、導水管周圍灰質以及其他區(qū)域。 在研究2中，研究者們在新樣本中檢測了疼痛與溫熱對比時該特征的敏感性和特異性。在研究3中，研究者評估了相對于社會痛苦的特異性，社會痛苦和軀體疼痛可激活許多相同的腦區(qū)。在研究4中，我們評估了該指標對鎮(zhèn)痛藥瑞芬太尼的反應性。

結果發(fā)現，在研究1中，神經學特征顯示從非致痛性溫熱、疼痛預期和疼痛回憶中鑒別出致痛性高熱的敏感性和特異性達94%以上[95%可信區(qū)間（CI）89%～98%].在研究2中，該特征鑒別致痛性高熱和非致痛性溫熱的敏感性和特異性達93%（95%CI 84%～100%）。在研究3中，其鑒別軀體疼痛和社會痛苦的敏感性為85%（95%CI 76%～94%）、特異性為73%（95%CI 61%～84%），在兩種條件下權衡哪一個更疼的迫選試驗中，敏感性和特異性均為95%.在研究4中，在使用了瑞芬太尼時，該特征的反應強度大幅下降。

研究人員由此得出結論，使用fMRI來評估健康人中有害高熱導致的疼痛強度是可行的。未來的研究需要評估該特征能否預測臨床疼痛。