该预印本于2026年7月13日上传至bioRxiv,来自Nova Southeastern University的研究者称,癫痫患者的发作与病理性神经同步相关,但发作前期往往表现出比正常认知状态更低的空间同步性,这一现象与大脑作为复杂动力系统、在相变前维度和韧性下降的观点相符,'临界脑假说'则将健康无标度行为的丧失与癫痫等多种疾病联系起来。
研究者利用患者颅内皮层脑电电极数据的阈值化相关矩阵,提取平均节点度、平均聚类系数等网络特征,研究发作前的变化。研究者观察到,在发作前数分钟内,特征空间中的间歇性高同步周期受到抑制,这种发作前状态下可探索超体积的收缩,提示大脑维持正常一致性的能力出现了崩溃。研究者据此用支持向量机算法预测发作概率,再通过贝叶斯更新将离散预测组合为实时连续的发作风险预测。研究者称,这一计算量轻的方法有潜力改进静态预测,为癫痫管理提供更具适应性、量化和可解释性的工具。