高影响慢性疼痛的诊断和预后生物标志物：开发和验证

我们的总体目标是发现和验证肌肉骨骼高影响慢性疼痛的诊断和预后生物标志物。 慢性疼痛代表着影响 50-1 亿美国人并且每年花费超过 5000 亿美元的公共卫生危机。 慢性肌肉骨骼疼痛状况占所有慢性疼痛的 70-80%。 需求最高和受影响最大的患者是那些患有严重慢性疼痛（影响约 2000 万美国人）或与工作、社交和自我护理活动严重受限相关的疼痛达六个月或更长时间的患者。 慢性疼痛——尤其是高影响慢性疼痛——通常用处方阿片类药物治疗，并且与阿片类药物使用障碍有关。 多学科慢性疼痛治疗显示人口水平的恢复不完全。 然而，部分个体在疼痛管理后完全有反应，没有改变，甚至恶化。 因此，需要可靠且经过验证的诊断和预后生物标志物来分别识别具有高影响慢性疼痛的患者并确定结果的轨迹（即恢复与持久性）。 这些生物标志物对于开发更安全、更有效的患者特异性治疗策略至关重要，特别是对于那些对当前治疗方案难以治疗的患者。

许多因素已被证明是 (1) 诊断慢性疼痛的严重程度和影响或 (2) 慢性疼痛轨迹的预后，包括与中枢神经系统（CNS；结构、功能）、社会心理相关的因素（例如，焦虑、灾难化、社会孤立）、感觉（例如，时间总和、条件性疼痛调节）、1功能（例如，加速度计）、多组学（例如，免疫、微生物组）和人口统计学。 然而，这些研究受到以下限制：（1）关联而非预测有效性； (2) 样本量小； (3) 限制外部有效性的同质人群； (4) 单一模态因素。 由于慢性疼痛是一种生物心理社会疾病，我们需要在这些多个维度上进行广泛测量；不仅要了解单个数据，还要了解它们之间的关系，才能获得最有价值的见解。 正如 HEAL 倡议所呼吁的那样，认识到在风险和治疗分层的特征发现以及慢性疼痛的新治疗靶标方面迫切需要快速、有效和临床有用的突破，我们的目标是发现可靠、经过验证的诊断和预后生物标志物通过整合中枢神经系统、多组学、感觉、功能、社会心理和人口统计学领域，研究肌肉骨骼高影响慢性疼痛的特征。