这项发表在《Nature Neuroscience》上的研究通过功能磁共振成像（fMRI）技术，成功开发出能够预测慢性疼痛患者自发性疼痛强度的个性化脑解码模型。研究人员对纤维肌痛患者进行了长达半年的深度纵向采样，发现模型可以精准追踪从分钟到天级尺度的疼痛波动。实验结果强调，大量的训练数据对提高预测准确性至关重要，且模型依赖于每个人独有的脑部特征，无法在不同个体间通用。这种患者特异性方法克服了传统临床评估过度依赖主观报告的局限性，为慢性疼痛的客观生物标志物开发提供了新途径。该成果展示了神经影像学在实现精准医疗和优化疼痛管理方案方面的巨大潜力。

References:

• Lee J J, Jo S, Cho S, et al. Personalized brain decoding of spontaneous pain in individuals with chronic pain[J]. Nature Neuroscience, 2026: 1-7.