科罗拉多大学(CU)博尔德分校的研究人员发现了一种脑识别信号，能够以93%的准确度识别出纤维肌痛患者，这对于将来的临床诊断和高度流行的疾病的治疗是一个潜在的突破。

纤维肌痛通常定义为慢性广泛性肌肉骨骼疼痛，伴有诸如疲劳，焦虑和情绪障碍等症状。美国疾病控制与预防中心(CDC)估计，纤维肌痛在美国每年影响超过500万成年人，女性的发病率明显高于男性。

历史上，由于缺乏分类良好的组织病理学和与其他常见慢性疾病重叠的症状，纤维肌痛一直难以诊断和治疗。

CU Boulder研究人员使用功能性MRI扫描(fMRI)研究了一组37名纤维肌痛患者和35名对照患者的大脑活动，因为他们暴露于各种非痛苦的视觉，听觉和触觉提示以及痛苦的压力下。

通过多感官测试，研究人员可以鉴定出一系列三个子标志物或神经系统模式，这些标志物与对纤维肌痛的痛觉过敏有关。

CU博士后研究员MarinaLópez-Solà说：“这项研究的新颖之处在于，它提供了潜在的基于神经影像的工具，可用于新患者，以告知其疼痛症状背后的某些神经病理学程度。”博尔德的认知与情感控制实验室和这项新研究的主要作者。“这套工具可能有助于识别患者亚型，这对于根据个人情况调整治疗选择可能很重要。”

这些发现最近发表在国际疼痛研究协会出版的《疼痛》杂志上。

认知和情感控制实验室主任托尔·瓦格说：“尽管许多疼痛专家已经建立了诊断纤维肌痛的临床程序，但临床标签并不能从神经学角度解释正在发生的事情，也不能反映患者痛苦的全部个性。”“像我们在这里开发的那样，采取大脑措施的潜力是，它们可以告诉我们有关导致个体痛苦的特定大脑异常的信息。这可以帮助我们双方认识到纤维肌痛的实质-中枢神经系统疾病-并更有效地对待它。”