研究背景

脑卒中（中风）是种常见的脑管，它不仅会对身体造成影响，还可能致语言障碍，让患者在处理语音时遇到困难。这种语言障碍被称为失语症，它会严重影响患者的沟通能力和生活质量。那么，脑卒中后，患者的大脑究竟发生了怎样的变化，致他们法像正常人样理解和表达语言呢？

随着经科学的发展，研究者们逐渐认识到语言处理是个复杂的经动态过程，涉及语音的编码、解码和整。2025年12月，The Journal of Neuroscience杂志发表了篇题为“The Spatio-Temporal Dynamics of Phoneme Encoding In Aging and Aphasia”的研究文章，入探讨了语音编码在老化和失语症中的时空动态变化，为理解语言障碍的经机制提供了新的视角。

研究法

本研究是项基于脑电图（EEG）的经科学研究，旨在探讨老化和失语症患者在语音编码过程中的时空动态变化。研究共纳入39名失语症患者（平均年龄69.5岁，13名女）和24名年龄匹配的健康对照组（平均年龄71.5岁，8名女）。所有参与者均被要求在安静环境下聆听段25分钟的自然故事，同时记录其脑电活动。研究使用了64通道的EEG系统，采样频率为8192Hz，并通过多种信号处理技术去除眼动伪迹等干扰。

研究中，语音编码的分析基于“分层动态编码”（HDC）框架，通过时间泛化（TG）法评估语音特征在不同时间点的解码能。该法不仅考察语音特征在特定时间点的解码能力，还通过比较训练时间和测试时间的解码矩阵，评估语音信息在经群体间的传递速度和维持时间。此外，研究还分析了语音编码在不同电位置的空间分布，以及在、低词汇不确定条件下的动态变化。

研究结果

健康老年组语音编码的稳健与动态

研究发现，健康老年组的语音特征在EEG信号中可被稳健解码，平均解码时间为0.53秒（图1），显著过语音本身的持续时间（中位数为0.07秒）。这结果表明，语音编码在大脑中具有动态，信息在不同经群体间快速传递和新，每次新周期约为0.07秒。这种动态使得大脑能够在短时间内处理多个语音信息，从而支持连续的语言理解。这发现与年轻受试者的研究致，进步证实了语音编码的动态在不同年龄段的健康人群中是普遍存在的。

图1 健康老年人脑电图数据的语音特征解码

失语症患者语音编码的维持时间缩短

与健康对照组相比，失语症患者在语音起始后0.08至0.25秒内的语音特征解码能显著降低（P

图2 组间语音解码的比较

这发现对理解失语症的语言障碍机制具有重要意义。语音编码的维持时间缩短可能致患者在语言理解过程中法有地整语音信息，从而影响词汇识别和句子理解。这种机制的揭示为未来的康复疗提供了新的向，提示疗策略应着重于增强语音信息的维持能力，万能胶生产厂家以患者的语言理解能力。

健康人群的自适应编码机制缺失于失语症患者

研究还发现，健康对照组在面对词汇不确定（即词汇识别难度较）的语音时，会延长语音特征的编码时间，以帮助识别词汇。然而，这机制在失语症患者中并未观察到。具体而言，健康对照组在词汇不确定条件下的语音编码时间显著长于低词汇不确定条件（P

这结果表明，健康人群能够根据词汇不确定灵活调整语音编码时间，以优化语言理解过程。然而，失语症患者可能法进行这种自适应调整，致他们在处理词汇不确定语音时面临大的困难。这种自适应编码机制的缺失可能是失语症患者语言理解障碍的重要原因之。

此外，研究还发现，健康对照组在词位置的语音特征维持时间长，而失语症患者则未表现出这种模式。这可能与词位置的语音通常具有的词汇不确定有关，健康人群通过延长编码时间来好地识别词汇，而失语症患者则法做到这点。

语音编码的空间分布差异

在空间分布面，研究发现健康对照组的语音编码主要集中在左侧颞叶电位置，而失语症患者的编码强度较弱，且分布为弥散。这种空间分布的差异可能与失语症患者大脑结构和的变化有关。例如，脑卒中可能致左侧颞叶等关键语言区域的损伤，从而影响语音编码的率和准确。

此外，研究还发现，失语症患者的语音编码在左侧颞叶电位置的解码能显著低于健康对照组（P

结语

脑卒中后的语言障碍并非仅仅是“听不懂”或“说不出”，而是大脑在处理语音信息时失去了关键的“时间感”。这项研究揭示了失语症患者大脑中的语音编码机制，为未来的康复疗提供了新的向。通过增强语音信息的维持能力，或许能让患者重新找回语言的“时间感”，从而他们的沟通能力，提升生活质量。

参考文献

KRIES J, VANDERMOSTEN M, GWILLIAMS L.The spatio-temporal dynamics of phoneme encoding in aging and aphasia[J]. J Neurosci,2025:e1001252025.DOI:10.1523/JNEUROSCI.1001-25.2025

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审核：白术

排版：半夏

封面图源：由AI生成

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