个体化神经调控治疗癫痫的挑战与融合式未来

张春青; 吴炬

doi:10.16016/j.2097-0927.202603037

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个体化神经调控治疗癫痫的挑战与融合式未来

专家述评 | 更新时间：2026-05-30

- 个体化神经调控治疗癫痫的挑战与融合式未来
- Personalized neuromodulation in epilepsy: navigating challenges toward a convergent future
- 陆军军医大学学报 2026年48卷第10期页码：1289-1297
- 作者机构：
  
  陆军军医大学（第三军医大学）第二附属医院神经外科，全军癫痫病诊治中心，CAAE国家三级综合癫痫中心，重庆
- 作者简介：
  
  张春青，主任医师，教授，博士研究生导师。中国抗癫痫协会谭启富外科评估与手术技术专委会副主任委员、中国抗癫痫协会青年委员会副主任委员、重庆市抗癫痫学会副会长、重庆市医师协会神经调控分会常务委员兼秘书以及神经外科分会委员。主持国家自然科学基金项目5项，省部级项目10余项。入选军队青年科技英才、重庆英才·创新领军人才，并荣获王忠诚中国神经外科医师青年医师奖；先后获得军队医疗成果一等奖1项、重庆市科技进步一等奖2项、四川省科技进步一等奖1项。撰写并参与制定行业指南共识5部。主要从事癫痫外科与神经调控治疗。E-mail： cqzhang@tmmu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金面上项目(82571673);重庆市自然科学基金面上项目(CSTB2023NSCQMSX0216);重庆科卫联合中青年高端人才项目(2024GDRC013)
- DOI：10.16016/j.2097-0927.202603037
  中图分类号： R741.05;R742.1
- 收稿：2026-03-06，
  
  修回：2026-03-29，
  
  录用：2026-03-29，
  
  纸质出版：2026-05-30
- 稿件说明：
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张春青，吴炬.个体化神经调控治疗癫痫的挑战与融合式未来［J］.陆军军医大学学报，2026，48（10）：1289-1297.DOI：10.16016/j.2097-0927.202603037.

ZHANG C Q，WU J.Personalized neuromodulation in epilepsy： navigating challenges toward a convergent future［J］.J Army Med Univ，2026，48（10）：1289-1297.DOI：10.16016/j.2097-0927.202603037.
张春青，吴炬.个体化神经调控治疗癫痫的挑战与融合式未来［J］.陆军军医大学学报，2026，48（10）：1289-1297.DOI：10.16016/j.2097-0927.202603037. DOI：

ZHANG C Q，WU J.Personalized neuromodulation in epilepsy： navigating challenges toward a convergent future［J］.J Army Med Univ，2026，48（10）：1289-1297.DOI：10.16016/j.2097-0927.202603037. DOI：

摘要

癫痫治疗中，约三分之一的患者最终发展为药物难治性癫痫，而常规切除性手术的临床应用常受各种因素的严格限制。近年来，神经调控技术逐渐进入临床，为这类患者带来了新的治疗希望，但疗效仍远未臻理想。当前神经调控技术的发展正经历从经验性到数据驱动、再到模型驱动的范式演进，最终将走向数据与模型的深度融合。数据驱动方法以立体脑电等临床多模态数据为基础，从中识别个体癫痫网络的关键节点，模型驱动方法则通过构建“数字孪生脑模型”对干预方案进行模拟与优化。文章系统评述了当前植入式闭环技术的临床证据与个体化实践，同时分析了以时域干涉刺激为代表的无创深部调控技术进展及其多模态协同潜力。在此基础上，重点阐述了数据驱动与模型驱动两种范式的本质区别与互补关系，提出以“数字孪生脑模型”为整合平台，实现从现象发现到机制模拟、再到疗效预测的完整闭环。最后，文章系统梳理了当前在技术、方法学与临床层面存在的挑战，旨在为癫痫个体化精准调控提供理论框架与实践方向。

Abstract

Approximately one-third of patients with epilepsy develop drug-resistant epilepsy

where conventional resective surgery faces stringent clinical limitations. Recent years have witnessed neuromodulation techniques emerging as clinical alternatives

offering new therapeutic prospects for this population

though suboptimal efficacy persists. Current neuromodulation paradigms are evolving from empirical to data-driven and model-driven approaches

progressing toward their deep integration. Data-driven methods leverage clinical multimodal data

such as stereoelectroencephalography

to identify pivotal nodes within individual epileptic networks

while model-driven approaches simulate and optimize intervention strategies through constructing a “digital twin brain model”. This review systematically evaluates clinical evidence and individualized practices of implantable closed-loop technologies

alongside advances in noninvasive deep brain modulation techniques—exemplified by temporal interference stimulation—and their multimodal synergies. Crucially

we delineate the fundamental distinctions and complementary relationships between data-driven and model-driven paradigms

proposing a unified framework centered on “digital twin brain models” to establish a closed loop from empirical observations to mechanistic simulations and treatment outcome projections. Finally

we synthesize current challenges across technological

methodological

and clinical domains

aiming to provide a theoretical foundation and actionable roadmap for personalized precision neuromodulation in epilepsy.

关键词

Keywords

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