SPARC 十年歷程與超過 3.5 億美元資助：從神經定位到精準迷走神經調節

簡介

心跳、胃腸蠕動與膀胱充盈，都受到自律神經系統調節。研究人員希望透過電刺激影響神經活動，為器官功能障礙開發新的介入方式。然而，要準確地將刺激導向與疾病相關的神經纖維，並產生可重複的器官反應，仍需要回答幾個具體問題。神經會投射到哪些位置？不同個體之間的差異有多大？刺激後哪些功能會改變？又要如何及時偵測刺激目標以外的影響？

2026 年，Bhavesh Patel 及其同事在 Bioelectronic Medicine 發表綜述，整理美國國立衛生研究院（NIH）Stimulating Peripheral Activity to Relieve Conditions（SPARC）計畫的主要成果。該計畫於 2015 年啟動，向近 100 個研究項目提供超過 3.5 億美元資助，並促成 500 多篇出版物。

這篇綜述說明，神經圖譜、科技工具與開放資源如何共同支持精準神經調節。文章也指出，將基礎研究轉化為臨床應用時，仍然存在許多挑戰。

精準神經調節的主要挑戰

迷走神經將大腦與多個內部器官連接起來，是生物電子醫學的重要目標。然而，單一神經內含有走向與功能不同的神經纖維，因此刺激可能同時影響目標器官與其他生理過程。電極放置位置、神經束組織方式與刺激參數，會共同決定哪些神經纖維被招募。

綜述所整理的跨物種研究發現，人類、豬與大鼠的迷走神經在形態上存在差異，其中人類樣本的個體差異更大。模型研究進一步顯示，即使使用相同參數，也可能在同一物種的不同個體之間，以及不同物種之間，產生明顯不同的神經反應。因此，直接沿用或按比例調整動物實驗中的刺激參數，並不能保證在人類身上產生相同的神經招募效果。這也是 SPARC 同時推動解剖學定位、功能記錄與計算模型的原因之一。了解神經結構與刺激反應，有助於更有依據地選擇電極與刺激參數。

研究架構與各階段目標

SPARC 第一階段從 2015 年持續至 2021 年，重點包括解剖與功能定位、技術開發、轉譯研究及資料基礎建設。早期定位工作主要涵蓋心臟、肺部、胃、大腸與膀胱，之後逐步擴展到其他器官、大型動物與疾病模型。

第二階段於 2022 年啟動，更重視人類迷走神經。Reconstructing Vagal Anatomy（REVA）計畫利用人類遺體解剖與多尺度影像技術，分析迷走神經沿途及分支位置的特徵，並比較神經直徑、神經束數量與神經束膜厚度等因素。

Vagus Nerve Stimulation（VNS）Endpoints from Standardized Parameters（VESPA）研究，會在接受植入式 VNS 裝置的患者中，收集標準化刺激下多個器官的生理反應。這類研究有助於建立刺激參數與生理反應之間的關係。不過，這篇綜述並未提供用於跨適應症評估療效的共同樣本數、統一對照設計或主要結果指標。該計畫於 2025 年正式結束後，部分工作仍透過免費延長計畫、資料共享及相關倡議持續進行。

神經定位與科技的進展

SPARC 的成果之一，是將過去分散的神經連結知識整理成可搜尋的圖譜。研究人員可以在三維全身解剖模型中選擇一條神經，並檢視與其相關的神經元群及其訊號途徑。

圖 1。三維全身解剖與神經連結圖譜。 左側面板顯示三維全身模型中被選取的左側第二腰部內臟神經。右側面板顯示在女性與男性連結圖譜中，沿著該神經傳遞的相關神經元群。平台將空間解剖結構與連結資訊結合，可支援解剖查詢與假設建立。

科技開發也進一步將結構資訊納入刺激設計。Automated Simulations to Characterize Electrical Nerve Thresholds（ASCENT）結合特定樣本的解剖結構、電極幾何形狀與刺激參數，以預測神經活化情況，協助研究人員在進行實驗前比較不同方案。模型預測仍需要透過實驗記錄加以確認。

另一個研究方向是將刺激與生理回饋整合。OpenNerve 系統採用模組化設計，支援神經刺激與多種類型生物訊號的擷取。閉迴路調節希望利用器官狀態，決定何時開始、停止或調整刺激，同時監測可能出現的非目標效應。系統能力與其在特定疾病中的長期效益，仍需要分別驗證。

圖 2。神經刺激與器官訊號感測系統。 藍色導線連接神經刺激電極，紅色導線則擷取內部器官的訊號。植入式脈衝產生器會透過 Bluetooth Low Energy 與外部控制器，例如智慧型手機，進行通訊。透過整合刺激與生理訊號擷取，這套系統為閉迴路調節提供技術基礎。這是系統示意圖；臨床效益仍需針對每項適應症分別建立證據。

開放資源是該計畫的另一項重要成果。截至 2026 年 2 月，SPARC Portal 已發布 414 組資料集，總量超過 86 TB，包括 308 組研究資料集、55 個計算模型與 51 個解剖模型。這些資源涵蓋 7 個物種、77 個解剖結構與 26 種實驗方法，讓不同團隊可以重新利用現有實驗與模型，進行跨物種比較及刺激策略評估。

圖 3。開放資料與模型資源概覽。 左側面板整理了 414 組已發布資料集，總量超過 86 TB，包括 308 組研究資料集、55 個計算模型與 51 個解剖模型。這些資源涵蓋 77 個解剖結構、7 個物種與 26 種實驗方法。統計資料截至 2026 年 2 月。右側面板顯示訪客的地理分布與年度訪客數，統計資料截至 2025 年 12 月。

轉譯證據的範圍與限制

轉譯研究已提供多項概念驗證。例如，綜述中引用的一項麻醉貓研究，利用從背根神經節記錄到的膀胱感覺回饋，觸發閉迴路骶神經刺激。研究報告指出，與開迴路刺激相比，這種方式可改善膀胱容量，並將刺激時間減少超過 50%。這些結果支持進一步研究由回饋驅動的調節方式。不過，這些是動物資料，刺激目標也不是迷走神經，因此不能解讀為 VNS 或經皮耳部迷走神經刺激（taVNS）具有臨床療效的證據。

從作用機制來看，SPARC 的貢獻在於逐步連結神經結構、神經纖維招募與器官反應。解剖圖譜有助於定位，模型有助於預測，而生理記錄則可以檢驗刺激是否產生預期反應。這些方法結合後，可以協助後續的機制研究與參數最佳化，但並不能建立一條適用於所有疾病的單一治療途徑。

這篇文章不是療效系統性綜述，也沒有提供標準化的文獻搜尋與篩選流程，或合併後的效果估計。文章中的例子涵蓋不同物種、裝置與研究階段，不能合併成一個整體療效結論。作者披露了與企業任職、持有股票及專利授權相關的關係。因此，評估這些技術的前景時，也應同時考慮獨立驗證、感測器可靠性，以及植入式裝置的長期穩定性。

ZenoWell：將耳部 taVNS 轉化為穿戴式保健方案

ZenoWell 將經皮耳部迷走神經刺激（taVNS）應用於耳戴式設計，讓使用者能將它融入日常保健習慣。裝置透過放置在外耳上的接觸點提供電刺激，針對與迷走神經耳支相關的區域。根據不同型號，使用者可以選擇睡前準備、放鬆、冥想及其他日常模式。相容的 ZenoWell 工具也支援心率與心率變異性（HRV）追蹤，協助使用者觀察長期生理趨勢。不過，單靠 HRV 變化並不能證明迷走神經受到直接活化，也不能證明具有臨床療效。ZenoWell 的產品與 NIH SPARC 計畫彼此獨立，基礎神經定位與計算模型研究結果也不應被解讀為對任何特定消費型裝置的驗證。要確立產品本身的療效與安全性，仍需要進行產品特定的對照研究。

進一步驗證的優先方向

未來研究可以將人類解剖差異與標準化生理記錄結合，以測試模型是否能預測個體對刺激的反應，以及參數選擇能否在獨立族群中重複。閉迴路系統也需要在真實環境中評估感測穩定性、誤觸發與非目標效應，之後再透過適當控制的人體研究，確認症狀、功能與生活品質是否能持續改善，同時記錄長期不良事件與裝置維護需求。此外，開放資料與模型應保留清楚的版本歷史、實驗條件及資料來源，讓不同團隊可以驗證研究結果，並逐步判斷哪些技術適合臨床使用，以及適合哪些患者。

參考文獻

Patel B, Pikov V, Damaser MS, et al. Accelerating the development of bioelectronic medicine: outcomes and innovations from the NIH SPARC initiative. Bioelectronic Medicine. 2026;12:20.

DOI: https://doi.org/10.1186/s42234-026-00213-z.

資源：SPARC Portal (https://sparc.science)