Nature Electronics | 用于适应性疼痛管理的超声诱导无线植入式刺激器

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医工学人评论

巧妙地结合了超声无线供能、柔性植入材料与人工智能，为开发个性化、自适应的慢性疼痛闭环管理系统迈出了重要一步。



数百万慢性疼痛患者长期依赖阿片类药物，但这往往伴随着成瘾和副作用的风险。传统的植入式电刺激器虽然提供了一种替代方案，但其笨重的电池、有线的连接以及侵入性手术的必要性，极大地限制了它们的广泛应用和患者的接受度。现在，一项突破性的研究展示了一种柔性、无线、由超声波供能的植入物，结合人工智能，有望为个性化、自适应的慢性疼痛管理开辟新途径。

5月12日，来自南加州大学和加州大学洛杉矶分校等机构的研究团队，研发了一种“超声诱导无线植入式刺激器”（UIWI刺激器），该系统巧妙地集成了能量采集、疼痛感知与闭环治疗功能，该研究发表在《自然·电子学》[1]。


图1 UIWI刺激器

01

超声驱动的智能植入系统

该系统的核心理念是实现一个闭环的个性化疼痛管理方案。首先，通过脑电图（EEG）记录不同疼痛刺激下的大脑信号。这些信号随后被输入一个机器学习模型进行分析和分类，将疼痛分为轻微、中度和极端三个等级。根据识别出的疼痛等级，一个体外的可穿戴超声波发射器（WUT）会调整其发射的超声波能量。植入在脊髓附近的UIWI刺激器接收这些超声波能量，将其转化为电信号，对脊髓进行精确的电刺激（SCS），从而阻断疼痛信号向大脑的传递，实现疼痛缓解。


图2 UIWI刺激器的特征


UIWI刺激器的精妙之处在于其微型化、柔性化设计（图1d，图2a）。它主要由三部分构成：

  • 压电接收元件： 采用1-3复合压电材料（PZT）制成，优化了声-电转换效率，能高效接收WUT发出的超声波并将其转换为电能。这种材料的选择及其结构设计（如图2b所示的仿真电位分布）是实现高效无线供能的关键。

  • 整流电路： 将压电元件产生的双向交流电转换为单向直流电，以适应神经刺激的需求。

  • 柔性刺激电极： 集成在柔性印刷电路板（F-PCB）上，使其能够弯曲、扭转，更好地贴合脊髓表面，实现微创植入和稳定的神经接触（如图1f-i所示的柔韧性）。


脊髓电刺激（SCS）并非新鲜事物，其原理在于通过电刺激调节脊髓背角神经回路的功能。在慢性疼痛状态下，兴奋性通路异常增强，而抑制性功能减弱。SCS通过激活局部的节段性机制和下行的超脊髓机制，重建伤害性与抗伤害性输入之间的平衡，有效抑制疼痛信号的上传，从而达到镇痛效果。


02

动物实验


研究团队在大鼠模型上验证了UIWI系统的有效性。他们首先通过手术诱导大鼠产生慢性神经病理性疼痛。


图3 机械性疼痛刺激的慢性神经性疼痛管理


机械痛刺激下的表现： 通过冯·弗雷（Von Frey）细丝对大鼠足底施加不同强度的机械刺激，以模拟轻微、中度和极端疼痛。在施加UIWI刺激器治疗前，大鼠对这些刺激表现出高频率的缩足反射（图3b，”Withdraw rate”中的”-“组）。同时，其大脑前扣带皮层（ACC）记录到的神经元放电峰值幅度和频率也显著增高（图3c, 3d）。经过对应等级的SCS治疗后（”+”组），大鼠的缩足反射率大幅下降，ACC神经元活动也显著减弱，表明疼痛得到有效控制。


图4 热痛刺激的慢性神经性疼痛管理


热痛刺激下的表现： 类似的，研究人员使用红外辐射产生不同强度的热刺激。结果与机械痛实验一致：在SCS治疗后，大鼠对热刺激的疼痛反应（缩足行为、ACC神经元活动）均得到显著抑制（图4b-d）。


03

AI赋能：迈向真正的个性化医疗

图5 热痛刺激的慢性神经性疼痛管理

该系统的智能化核心在于其疼痛检测与分类模块。研究者采用了深度卷积神经网络ResNet-18模型，对采集到的EEG信号进行端到端的自动分类。该模型能够将复杂的EEG特征图（如图5a中Machine learning部分所示的输入）准确对应到预设的三个疼痛等级（图5a中Stimulation mode classification部分）。


分类精度与闭环验证 (图5b, 5c, 5d-g) 在测试数据集中，ResNet-18模型对三种疼痛等级的区分准确率极高（混淆矩阵如图5b所示，整体准确率达94.8%）。训练过程中的准确率曲线也显示出良好的收敛性（图5c）。


为了验证整个闭环系统的实际效果，团队进行了经典的条件性位置厌恶（CPA）实验（图5d）。结果显示，当疼痛管理系统开启时，大鼠明显倾向于在与有效疼痛缓解相关联的区域（Chamber B）停留更长时间（图5f, 5g），这直观地证明了该闭环系统在自主管理疼痛方面的有效性。


04

未来展望与行业启发

这项研究无疑为慢性疼痛的治疗提供了一个极具吸引力的新方向。通过无线超声供能克服了电池的限制，柔性设计实现了更好的生物相容性，而AI的引入则使得个性化、自适应治疗成为可能。


然而，从实验室走向临床应用，仍有诸多工作要做。例如，植入物的进一步微型化以便于通过注射等方式进行超微创植入 ；可穿戴超声发射器的优化，如发展为二维超声阵列贴片（WUAP），以实现对植入物阵列的分布式调控和实时定位成像；提升机载AI算法的效率和鲁棒性，并确保神经信号记录的长期稳定性和安全性。


近年来相关领域的创新研究，对于关注这一领域的研究者和创业者而言，以下几个方向的最新进展尤为值得关注：


  1. 超声波在生物医学中的新应用：

    1. 无线能量传输： 除了疼痛管理，超声波无线充电技术正被探索用于驱动更广泛的植入式医疗设备，如心脏起搏器、神经刺激器和药物输送泵。斯坦福大学的研究团队曾展示过毫米级的植入式设备，可通过超声波进行无线充电和通信[2]。

    2. 神经调控： 低强度聚焦超声（LIFU）本身作为一种非侵入性神经调控技术也备受关注，可以直接作用于大脑或外周神经，用于治疗帕金森病、癫痫、抑郁症等。相关研究正致力于提高其空间分辨率和刺激效果[3]。

    3. 药物递送与血脑屏障开放： 聚焦超声结合微泡技术，可以暂时性地、局部地打开血脑屏障，从而允许大分子药物进入大脑，为脑部疾病的治疗提供了新途径。例如，Insightec公司的Exablate Neuro平台已获FDA批准用于此目的[4]。


  2. 生物集成电子与柔性材料：

    1. 可吸收生物电子： 美国西北大学John Rogers教授团队在可生物降解电子材料和设备方面取得了系列突破，开发出在完成功能后可被人体安全吸收的植入物，避免了二次手术取出的麻烦 [5]。这类技术与无线供能结合，潜力巨大。

    2. “电子皮肤”与类器官接口：柔性、可拉伸的电子材料使得传感器和刺激器能够像“创可贴”一样贴附在皮肤或器官表面，实现生理信号的长期监测和精准调控 [6]。与干细胞衍生的类器官结合，可用于药物筛选和疾病建模。


  3. AI在神经科学与疼痛管理中的深度融合：

    1. 基于生理信号的智能诊断： 利用AI分析EEG、fMRI、甚至可穿戴设备收集的生理数据（如心率变异性、皮电活动），以更客观地评估疼痛程度、预测疼痛发作，或识别不同疼痛亚型，从而指导个性化治疗[7]。

    2. 闭环神经调控算法：开发更先进的AI算法，实时解码神经活动模式，并据此自动调整刺激参数（如本文所示），以达到最佳治疗效果并减少副作用。Neuralink等公司正致力于开发高通量的脑机接口，并探索其在多种神经系统疾病中的应用。

    3. 数字疗法（Digital Therapeutics）：基于APP的认知行为疗法、虚拟现实（VR）疼痛缓解方案等数字工具，在AI的辅助下，正成为慢性疼痛综合管理的重要组成部分。例如，AppliedVR公司的EaseVRx已获得FDA授权，作为一种基于VR的处方疗法用于慢性下背痛 [8]。


  4. 初创企业与产业动态：

    1. Neuromodulation领域： Saluda Medical公司开发的Evoke® ECAP-Controlled SCS System是首个也是唯一一个能够实时测量脊髓对刺激的反应（通过ECAPs）并自动调整刺激的脊髓刺激系统 [9]。

    2. 超声技术公司： Butterfly Network的便携式超声成像设备Butterfly iQ [10]，展示了超声技术小型化和普及化的趋势，未来可能与治疗性超声进一步结合。

    3. AI驱动的健康科技公司： 众多初创公司正利用AI分析生物标志物，以期在疼痛、神经退行性疾病等领域实现早期诊断和个性化治疗方案推荐。


总结而言，本文所展示的AI驱动的超声无线植入物，不仅为慢性疼痛患者带来了新的希望，也为生物医学工程、材料科学和人工智能等交叉领域的研究者和创新者指明了富有潜力的发展方向。通过多学科协作，有望在未来数年内看到更多智能、微创、个性化的医疗解决方案从实验室走向临床，真正改善患者的生活质量。


参考资料：

[1] Zeng, Y., Gong, C., Lu, G. et al. A programmable and self-adaptive ultrasonic wireless implant for personalized chronic pain management. Nat Electron (2025). https://doi.org/10.1038/s41928-025-01374-6

[2] https://www.sohu.com/a/227622056_102883

[3] Legon, W., Strohman, A. Low-intensity focused ultrasound for human neuromodulation. Nat Rev Methods Primers 4, 91 (2024). https://doi.org/10.1038/s43586-024-00368-6

[4] https://zhuanlan.zhihu.com/p/593963964 https://doi.org/10.1038/s41928-024-01325-7

[5] https://www.sohu.com/a/726161861_121124715

[6] Weichen Wang et al. , Neuromorphic sensorimotor loop embodied by monolithically integrated, low-voltage, soft e -skin.Science380,735-742(2023).DOI:10.1126/science.ade0086

[7] Peng CK, Cui X, Zhang Z, Yu M. [Wearable devices: Perspectives on assessing and monitoring human physiological status]. Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi. 2023 Dec 25;40(6):1045-1052. Chinese. doi: 10.7507/1001-5515.202303043. PMID: 38151926; PMCID: PMC10753302.

[8] https://www.appliedvr.io/product

[9] https://www.saludamedical.com/international/press-releases/saluda-medical-announces-european-commercial-launch-of-evoke-the-first-and-only-ecap-controlled-closed-loop-scs-system-for-chronic-pain-relief/

[10] https://www.innomd.org/article/5f891779218ba1179267dfb0


END

编辑 | 罗虎

审核 | 医工学人理事会


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