为了探明全身麻醉下意识状态，防范麻醉觉醒，研究人员找到了一种更好的方法来测量意识

因为需要手术进行全身麻醉时，先使用药物使病人意识丧失，进行气管内插管，麻醉机辅助呼吸同时吸入麻醉药控制麻醉深度及时间，再辅助静脉药物维持麻醉，直到手术完成，再停止吸入麻醉药，逐渐复苏，待意识基本恢复后拔出气管内插管，这就是全麻的大概过程。仅在美国，每年就有数百万人接受全身麻醉，但要判断他们是否真的失去知觉并不容易。

当外科手术进行全身麻痹的时候，病人的运动神经被麻痹而意识却依旧清醒。这个时候在外人看来，病人不会对外界作出任何反应，但实际上他的意识是清醒的。如果在这种状态下进行手术，那么每一次切割，结扎，穿刺，上药……病人都会清楚地感觉到。而可怕的是，仅在美国每年就有大概6万人经受这样噩梦般手术的摧残。

这些病人中有一小部分在医疗过程中恢复了一些意识，但是一项代表意识的大脑活动的新研究可以防止潜在的创伤。它也可以帮助昏迷中的人和科学家努力确定大脑的哪些部分可以声称是意识心理的关键。

近100年来，人们已经证明，在像睡眠这样的无意识状态下，大脑中的这些缓慢的电波活动是存在的。但这些信号可能并不适合我们利用。在许多情况下(使用不同的麻醉药物、昏迷患者、脑损伤患者或其他临床情况) ，也可能有高频活动。

威斯康星大学麦迪逊分校的研究人员在威斯康星州国家灵长类动物研究中心记录了一对猴子在几种意识状态下的大脑100个位点周围约1000个神经元的电活动: 药物诱导麻醉、浅睡眠、休息时清醒，以及通过大脑深处一个点的电刺激从麻醉状态唤醒到清醒状态(研究人员在2020年描述了这一过程)。

利用跨越多个大脑区域和不同意识状态的数据，我们可以将传统上与意识相关的所有信号(包括大脑不同区域的节奏有多快或多慢)放在一起，采用更多的计算指标来描述这些信号的复杂程度，以及不同区域的信号如何相互作用。

为了筛选出最能表明猴子是有意识还是无意识的特征，研究人员使用了机器学习。他们将大量的数据交给计算机，告诉计算机哪种意识状态产生了每种大脑活动模式，并询问计算机大脑的哪些区域和电活动模式与意识最为相似。

研究结果指向了额叶皮层以外的区域，这部分大脑通常被用来监测人类患者的全身麻醉状态，而最有可能出现长期以来被认为是无意识的典型活动的缓慢波动。

现在临床上，麻醉师可以在病人的额头上放置电极,我们认为后脑勺对于这些电极来说更为重要，因为我们已经了解到大脑后部和大脑深部区域比前部更能预测意识状态。虽然低频率和高频率的活动都可以出现在无意识状态，但复杂性最能表明清醒的头脑。

过去人们认为全麻术中知晓是全麻罕见的并发症,但随着对术中知晓尤其是内隐记忆的深入研究和心理学测试方法的不断发展,全麻病人术中知晓的发生率有逐渐增多的趋势。

对麻醉病人进行更精确的测量是新发现的一个可能的结果，研究人员是美国国家科学基金会支持的应用关键大脑区域知识的合作项目的一部分。

除了检测意识状态，这些想法可以改善意识障碍患者的治疗结果,可以利用我们所学到的知识，通过精确的大脑刺激来优化电流模式，帮助处于昏迷状态的人保持持续的意识水平。

参考文献： Mohsen Afrasiabi et al. Consciousness depends on integration between parietal cortex, striatum, and thalamus. Cell Systems. March 16, 2021