當一個人“沒有反應”躺在床上時,我們日常只會用幾種樸素的說法:昏迷了、麻醉沒醒、變成“植物人”了。但在意識科學和神經科學里,這三種狀態完全不是一回事。
要真正理解“意識喪失”,必須回答兩個問題:第一,大腦在這些狀態下到底發生了什么樣的網絡變化?第二,我們說一個人“有意識”或“沒意識”,在神經層面到底在說什么?
![]()
一
意識不是一個開關,
而是“喚醒 + 覺知”兩條軸
現代意識研究通常把“意識”拆成兩部分:
喚醒度(arousal)是否清醒、是否有睡–醒節律,眼睛能否睜開,腦干和丘腦等維持清醒的系統是否在工作。
覺知(awareness)這個“清醒著”的系統里,到底有沒有主觀體驗、自我感、對環境的有意義反應。
簡單說:昏迷 = 喚醒度低 + 覺知缺失;典型植物狀態 = 有一定喚醒度(可以睜眼、有睡–醒周期)+ 幾乎沒有覺知;全身麻醉 = 藥物暫時同時壓低喚醒度和覺知。
臨床上還會再區分“最小意識狀態”(MCS)——有非常微弱但可重復的意識跡象,以及“全身鎖定綜合征”(locked-in)——完全清醒,卻幾乎無法動彈,這兩者和植物狀態在行為表現上容易混淆,卻在大腦運作上非常不同。
二
昏迷
大腦“全網掉線”,
像極深層睡眠被卡住
昏迷一般發生在嚴重腦損傷、缺氧、中毒、嚴重代謝紊亂之后。此時的核心問題,不只是某一個小地方壞了,而是維持整個大腦“點亮”的關鍵網絡塌陷了。
網狀激活系統和丘腦–皮層環路受損
保持清醒,很大程度靠腦干網狀激活系統和丘腦–大腦皮層之間的循環活動,它們像一個“總電源”和“總交換機”,不斷把激活信號送向大腦皮層。大范圍損傷腦干、丘腦,或者廣泛皮層受損,都可能讓整個系統陷入“掉電”狀態。
前額–頂葉高階網絡斷聯
大量研究發現,不管是昏迷、深度睡眠,還是深麻醉,有一個共同特征:本來在清醒時非常活躍的“前額–頂葉網絡”以及默認模式網絡(DMN)中的關鍵樞紐(如后扣帶皮層、楔前葉)之間的有效連接明顯下降。
意識不是某個局部“亮點”,而是不同腦區之間高復雜度、可整合的信息流動。當這些前后、左右的大尺度通路被破壞或嚴重減弱時,大腦可以仍然有一些局灶電活動,但已經難以支撐連續的主觀體驗。
腦電變得緩慢、單一、缺乏“復雜度”
在昏迷患者身上,腦電圖常常表現為:慢波占主導,有時接近“爆發–抑制”模式,整體圖樣高度重復、缺乏豐富變化。
近年來,人們開始用“復雜度”指標來量化這種差異——例如用熵、Lempel–Ziv 復雜度、甚至用經顱磁刺激 + EEG 計算“擾動復雜度指數(PCI)”,結果發現:昏迷、深麻醉、慢波睡眠等狀態的腦活動復雜度,明顯低于清醒狀態。
從明犀的語言來說:昏迷時,大腦并非完全“黑屏”,而是陷入一種大范圍同步、反應單一、難以分化的低級動態,很難再容納清晰的自我體驗。
三
麻醉
用藥物暫時“拔掉”大腦的整合能力
全身麻醉的神奇之處在于:在短時間內、可逆地讓絕大多數人失去意識,而不必破壞大腦結構。
麻醉藥在做什么?
不同麻醉藥作用機制不盡相同,但一個共同趨勢是:它們通過調節 GABA、谷氨酸等受體,讓神經元更難產生有序的放電模式,從而削弱大腦不同區域之間的信息整合和長程通訊。
成像研究顯示,在丙泊酚、七氟醚等麻醉下:– 高階丘腦–皮層、皮層–皮層連接明顯減弱,尤其是前額–頂葉、默認模式等關鍵網絡;– 感覺區可能仍有一定輸入,但這些信號難以被“廣播”到全腦形成統一體驗。
有研究甚至發現,在麻醉下,不同個體大腦功能連接圖譜之間的差異被“抹平”了——每個人的大腦在麻醉狀態下變得更像“同一張模板”,這被解釋為個體化、精細化動態的消失。
從腦電和復雜度看麻醉
和昏迷類似,深麻醉狀態下的腦電也表現為強烈慢波、節律性增強,同時整體復雜度下降。利用 PCI 等指標,可以可靠地區分清醒與不同麻醉深度,甚至不同麻醉藥之間的差別。
有意思的是,某些特殊藥物(如氯胺酮)在麻醉劑量下仍能維持相對較高的復雜度,并伴隨夢境樣、幻覺樣體驗,這提示:意識的“有無”和內容特性,與不同的網絡模式密切相關,而不是單一維度的“關掉/打開”。
從機制上看,昏迷和麻醉在大尺度電路層面存在驚人的相似性:兩者都涉及丘腦–皮層環路、前額–頂葉和默認模式網絡的“解體”,只是麻醉是藥理性、可控的“暫時斷網”,而昏迷往往由損傷或疾病引起。
四
植物狀態
眼睛睜著,
但“內在劇場”停擺
所謂“植物狀態”,現在更推薦的術語是不知覺蘇醒狀態(Unresponsive Wakefulness Syndrome, UWS),它的典型特征是:患者可以睜眼、存在睡–醒周期,但沒有任何可靠的、持續的環境意識或自我覺知跡象。
對家屬來說,沖擊最大的是:“看上去像醒著,卻完全叫不應。”
大腦受損的方式很特殊
植物狀態往往出現在重度腦損傷之后,例如大范圍缺氧、腦外傷、腦出血等。許多病例中,腦干和部分基本生理調節系統相對保留,能夠維持呼吸、循環和基本喚醒度,但大腦半球特別是整合高階信息的網絡受損嚴重。
PET、fMRI 和 EEG 研究顯示:– 植物狀態患者的全腦代謝水平通常顯著下降,多集中在正常人的 30–50% 左右;– 默認模式網絡、前額–頂葉網絡等整合性網絡的功能連接大幅減弱或斷裂。
“清醒的外觀 + 睡樣的內部”
有一批非常重要的研究提出了一個畫面:植物狀態的大腦,表面上是“醒著”的——因為有睜眼和節律,但皮層內部卻頻繁出現類似深度睡眠的“OFF 期”,即大片神經元突然一起短暫沉默,像慢波睡眠那樣讓網絡不斷掉線。
當 OFF 期在全腦過于頻繁地隨機出現時,任何復雜的信息流都難以維持足夠長時間,很難形成連續、自我整合的體驗。
復雜度指標與“殘余意識”
在區分完全無意識的植物狀態與存在一些覺知痕跡的最小意識狀態時,行為評估常常不可靠:有些患者無法用肢體表達,但內部可能仍有一定體驗。
這促使研究者轉向基于腦信號的指標,例如 EEG 復雜度和 PCI:– 植物狀態患者的腦信號復雜度通常很低,接近深睡或深麻醉;– 如果有患者的復雜度接近或部分接近清醒水平,他們往往預后更好,有更高概率恢復一定意識。
這告訴我們:“沒有行為”不等于“完全沒有意識”,但普遍趨勢是:網絡越碎片化、越同步化、越缺乏復雜度,可持續的意識就越難存在。
五
用“復雜度 + 整合性”
來統一理解三種狀態
過去,人們習慣用很粗的詞來描述意識:醒著 / 睡著、有意識 / 無意識。
近年來,從昏迷、麻醉到植物狀態的研究越來越指向同一套語言:大腦作為一個整體系統,它的“復雜度”和“整合程度”下降到某個門檻之下時,主觀意識就難以維持。
這里的“復雜度”,不是指你思考問題多“復雜”,而是指:在受到擾動時,大腦能否產生既廣泛傳播又細致分化的響應。
一臺有意識的大腦:– 不同區域之間有豐富的因果互動;– 既不是完全各自為政的“碎片”,也不是一片整齊劃一的“齊步走”;– 既有統一的場,又有豐富多樣的局部結構。
昏迷、深麻醉、植物狀態則各自以不同方式,讓這套整合–分化的平衡坍塌:– 昏迷:全局喚醒度都很低,網絡幾乎整體掉電;– 深麻醉:藥物有針對性地削弱前額–頂葉、丘腦–皮層的整合能力,讓信息難以在全腦“廣播”;– 植物狀態:部分喚醒機制尚在,但高階網絡破裂,皮層經常陷入局部“睡眠樣 OFF 期”,無法維持長程、穩定的信息流。
六
對家屬、醫生和“意識研究”
分別意味著什么?
對家屬:看見“狀態差異”,也看見邊界與可能
對很多家屬來說,最痛苦的是:“他到底還有沒有意識?”
現有科學不能給出 100% 確定的答案,但至少可以告訴你:– 昏迷、麻醉、植物狀態,不是同一種狀態,也不是同一種可能性;– 腦電復雜度、PCI 等指標,正在成為幫助醫生判斷“殘余意識潛力”和預后的重要工具,而不是只看外在反應。
對醫生:從“醒沒醒”走向“網絡層級的評估與干預”
越來越多研究嘗試用經顱磁刺激、功能影像、超聲 neuromodulation 等方法直接“敲一敲網絡”,看大腦是否還能展現出足夠復雜的響應,并探索是否有可能借助藥物、刺激等方式,重啟部分整合網絡。
這代表一種范式轉變:從只看行為表現,轉向把大腦當作一個可測、可干預的整體網絡系統。
對意識研究:把“本體討論”落回到可觀測的動態
從明犀意學/意識科學的角度,昏迷、麻醉和植物狀態研究提供了一個重要線索:
主觀體驗的有無,和大腦作為一個整體系統的“動態層級”高度相關——不是某個單一結構的存在與否,而是整張網絡在時間中的組織方式。
這并不能直接回答“意識究竟是什么”這種終極問題,但它逼著我們承認:
只要我們還使用人類大腦作為意識的主要載體,所謂“意識喪失”,在很大程度上就是:這張網絡暫時或長期失去了支撐復雜體驗所需的整合能力。
結語
當我們問:“昏迷、麻醉、植物狀態時,大腦發生了什么?”從當代神經科學到明犀的整合視角,答案正在變得越來越清晰:
意識并不是一盞簡單的臺燈,而更像一座城市的燈光網絡。– 昏迷時,是整座城市大面積斷電;– 深麻醉時,是電網被藥物有計劃地“降壓”,只保留最基礎的供電;– 植物狀態時,是表面有些燈還亮著,但關鍵的交通樞紐、指揮中心已經失去協調能力,城市不再真正“運轉”。
理解這些,不只是為了技術和診斷,更是為了在面對生命最脆弱的時刻時,我們能多一點清醒的看見:到底是哪里“熄滅”了,哪里也許仍然在微弱發光。
特別聲明:以上內容(如有圖片或視頻亦包括在內)為自媒體平臺“網易號”用戶上傳并發布,本平臺僅提供信息存儲服務。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.