经颅随机噪声刺激对健康成人认知功能的影响：系统综述与荟萃分析证据

摘要

该荟萃分析表明，经颅随机噪声刺激对健康成年人的认知功能产生微小且无显著影响。在线刺激显示出最有前景的模式，而刺激部位、持续时间和认知领域的效果则应谨慎解读。

摘要

经颅随机噪声刺激（tRNS）作为神经调节工具越来越受到关注;然而，关于其认知效应的研究结果仍然不一致。本研究系统性回顾并进行荟萃分析，分析了tRNS对健康成年人认知功能的影响。截至2025年9月15日，对Cochrane图书馆、PubMed、EMBASE和Web of Science数据库进行了全面检索。纳入了使用平行或交叉设计的随机对照试验。数据采用随机效应模型进行分析。共有13项随机对照试验，共403名参与者，符合纳入标准。合并分析显示tRNS对认知功能存在小幅但不显著的整体正面效应（Hedges' g = 0.17,95% CI [-0.06， 0.40]，p = 0.145）。亚组分析显示，在线刺激产生显著积极效果（Hedges' g = 0.37,95% CI [0.04， 0.70]， p = 0.026），而线下刺激则无;然而，亚组间的差异在统计学上并不显著。在认知领域、刺激部位或刺激持续时间之间未观察到显著差异。埃格尔回归检验未显示显著的发表偏差。总体来看，现有证据表明tRNS对健康成年人认知功能的影响有限且不确定。需要更大规模、更有能力的研究，采用标准化方案并纳入神经生理学结果。

引言

经颅随机噪声刺激（tRNS）是一种经颅电刺激（tES），通过随机变化的频率和幅度的振荡电流来调节大脑活动和行为。自2008年引入人体研究^以来，tRNS作为一种非侵入性神经调节技术越来越受到关注。与经颅直流电刺激（tDCS）相比，tRNS具有极性无关性，通常被认为更舒适，且非常适合双盲实验设计。尽管其潜在机制尚未完全明了，但提出的解释包括随机共振，即增强神经^元活动的信噪比3，以及调节电压门控钠通道，从而增加皮层兴奋性⁴。

tRNS已在神经精神病学、感觉、运动和认知领域被广泛研究。此前的研究探讨了其在重度抑郁障碍⁵、精神分裂症⁶、耳鸣⁷、轻度认知障碍帕金森病^8以及多发性硬化相关疲劳⁹中的潜在应用。许多疾病涉及认知处理障碍或依赖认知控制机制，表明认知是tRNS相关调节的核心领域。

认知功能源于分布式神经网络间的协调活动，而非来自孤立的大脑区域¹⁰。作为一种神经调节技术，tRNS已被应用于包括工作记忆¹¹、抑制控制¹²和技能学习¹³在内的认知领域。然而，研究结果仍然不一致。一些研究报告认知功能有所改善，而另一些则显示无可测量的效果。证据表明，结局可能取决于方法学因素，包括刺激参数、刺激部位、任务特征以及刺激的时间与任务表现的关系（14,15,16）。例如，刺激背外侧前额叶皮层（DLPFC）对^{工作记忆既}有正面效应也有无效影响，而小脑刺激并未持续改善视觉运动表现¹⁷。这种变异限制了得出明确结论的能力。

尽管随机对照试验数量增加，但关于tRNS对健康成人认知功能影响的大小或可靠性尚无明确共识。单个研究常受限于样本量小和方法学异质性，降低统计学权威和可比性。因此，系统且定量地综合现有证据，是评估整体影响并考察潜在变异来源的必要条件。

本研究通过系统综述和荟萃分析随机对照试验，评估tRNS对健康成年人认知功能的影响。目标是量化整体效应规模，并考察刺激特征和认知领域对观察结果的影响。

方案

本研究按照系统评价与荟萃分析首选报告项目（PRISMA）指南^进行。该协议于2025年9月18日在PROSPERO数据库中被预先注册（注册编号：CRD420251150327）。所有程序均设计以确保研究选择、数据提取和统计分析的可重复性和透明度。由于本研究涉及对已发表数据的二次分析，因此无需伦理审批或知情同意。本协议中使用的研究工具列于 材料表中。

1. 资格标准

研究资格通过PICOS框架确定，包括参与者、干预措施、对照组、结局及研究设计。符合条件的研究包括接受经颅随机噪声刺激（tRNS）或高清tRNS（HD-tRNS）与假刺激的18至60岁健康成年人。需要结局评估认知功能，包括工作记忆、技能学习和抑制控制。仅纳入采用交叉或平行组设计的随机对照试验。如果研究是综述、会议摘要、论文、病例报告或动物研究，则被排除。仅考虑了用英语发表的研究。研究筛选过程总结于 图1。

图1：研究选择的PRISMA流图。 流程图展示了荟萃分析中研究的识别、筛选、资格评估及纳入过程，包括各阶段检索、排除和纳入的记录数量。 请点击此处查看该图的放大版本。

2. 信息来源与搜索策略

截至2025年9月15日，利用PubMed、EMBASE、Web of Science和Cochrane图书馆进行了全面的文献检索。没有任何限制或过滤。检索词包括“经颅随机噪声刺激”、“tRNS”、“高清tRNS”以及“工作记忆”、“技能学习”和“抑制控制”等认知相关术语的组合。搜索策略根据每个数据库的语法进行了调整。

3. 研究选择

所有检索的记录都导入参考文献管理系统，重复记录被删除。标题和摘要由两位评审者独立筛选，随后进行全文评估以确定资格。差异通过与第三位评审员的协商解决。当无法获得全文文章时，会联系通讯作者。若三次尝试后未获响应，则排除研究。

4. 数据提取

数据提取由两位评审者独立完成，采用标准化方法。提取的变量包括参与者特征、研究设计、刺激参数和认知结局指标。结局指标包括准确率、d-prime评分和基于误差的指标。分歧通过讨论解决，以确保一致性和准确性。

5. 质量评估

偏倚风险评估采用Cochrane偏倚风险工具，参考《Cochrane干预系统评价手册^》19。评估涵盖随机化、分配隐蔽、盲法、不完整结局数据、选择性报告及其他偏倚等多个领域。每个领域被归类为低风险、高风险或不明确风险。评估由两位评审者独立进行，分歧通过共识解决。

6. 统计分析

荟萃分析使用R中的metafor包进行。对于较低的指标表示表现更好，数值被转换，使正效应量持续反映积极刺激下的表现提升。效应量以Hedges的g计算，置信区间为95%。采用了最大似然估计受限的随机效应模型。异质性通过考克伦Q和^I2 统计量进行评估。亚组分析考察了认知领域、刺激部位、刺激持续时间和刺激时间的影响。进行了荟萃回归以评估作为持续调节因子的刺激持续时间。通过漏斗图和埃格回归检验评估了发表偏差。敏感性分析采用了去除一方法。统计显著性定义为p < 0.05。

结果

总体分析

总体荟萃分析包含13项随机对照试验。由于采用交叉设计，森林图中的参与者计数反映了特定病症的样本量，而非独特个体。

随机效应模型显示经颅随机噪声刺激（tRNS）对健康成年人认知功能有小幅正面但不显著的整体影响（Hedges' g = 0.17,95% CI [-0.06， 0.40]， p = 0.145），异质性中等（I² = 48.63%）（见图2）。漏斗图检查未显示明显不对称（见图3），Egger回归检验也无显著性（p = 0.940）（见图4）。

图2：tRNS对认知功能整体影响的森林图。 森林图，显示个别研究的效应量及使用随机效应模型的合并效应估计。方格表示研究特异性效应大小，大小与研究权重成正比;横线表示95%置信区间;菱形代表整体的综合效应。 请点击此处查看该图的放大版本。

图3：评估发表偏差的漏斗图。 包含研究的效应量与标准误的漏斗图。积分分布用于可视化评估潜在的发表偏差。 请点击此处查看该图的放大版本。

图4：发表偏差的埃格回归图。 回归图展示了标准化效应量与其精度之间的关系，用于利用埃格检验评估漏斗图的不对称性。 请点击此处查看该图的放大版本。

按刺激部位进行亚组分析

按刺激部位进行亚组分析，显示所有区域均无统计学显著效应。合并效应值为：背外侧前额叶皮层刺激为0.11（95% CI [-0.23， 0.44]， p = 0.53）， 初级运动皮层刺激为-0.01（95% CI [-0.56， 0.54]， p = 0.96）， 下额叶回刺激为0.54（95% CI [-0.10， 1.19]， p = 0.100）， 小脑刺激为0.47（95% CI [-0.48， 1.43]， p = 0.33）。未观察到亚组间显著差异（p = 0.52）（见图5）。

图5：按刺激点进行子组分析的森林图。 森林图显示不同刺激部位的合并效应量，包括背外侧前额叶皮层、初级运动皮层、下额回和小脑，并附有对应置信区间。 请点击此处查看该图的放大版本。

按刺激持续时间进行亚组分析

在刺激持续时间内未观察到统计学显著效应。10分钟方案的效应值为0.06（95% CI [-0.48， 0.60]， p = 0.83）、15分钟方案0.04（95% CI [-0.99， 1.06]， p = 0.94）、20分钟方案0.23（95% CI [-0.12， 0.57]， p = 0.20），22分钟方案0.22（95% CI [-0.73， 1.17]， p = 0.66）（见图6）。荟萃回归分析未发现刺激持续时间与效应量之间存在显著关联（β = 0.02，p = 0.53）（见图7）。

图6：按刺激持续时间进行子组分析的森林图。 森林图展示了不同刺激持续时间的合并效应量，包括10分钟、15分钟、20分钟和22分钟的方案。 请点击此处查看该图的放大版本。

图7：刺激持续时间和效应量的荟萃回归。 散点图展示了刺激持续时间与效应量之间的关系，拟合回归线代表荟萃回归分析。 请点击此处查看该图的放大版本。

按认知领域的子群体分析

基于认知领域的亚组分析未发现统计学显著效应。工作记忆（Hedges' g = 0.31,95% CI [-0.11， 0.72]， p = 0.15）效果最大，其次是技能学习（Hedges' g = 0.11,95% CI [-0.36， 0.58]， p = 0.66）和抑制性对照（Hedges' g = 0.09， 95% CI [-0.32， 0.50]， p = 0.67）（见图8）。

图8：按认知领域的子群分析森林图。 森林图显示了跨认知领域的合并效应量，包括工作记忆、技能学习和抑制控制。 请点击此处查看该图的放大版本。

通过刺激时序进行子组分析

基于刺激时间的亚组分析显示，在线刺激产生了统计学显著的效果（Hedges' g = 0.37,95% CI [0.04， 0.70]， p = 0.03），而离线刺激则无（Hedges' g = 0.00,95% CI [-0.30， 0.30]， p = 0.98）。亚组间差异无统计学显著性（p = 0.10）（见图9）。

图9：通过刺激时间进行子组分析的森林图。 森林图比较在线与线下刺激条件下的合并效应量及对应置信区间。 请点击此处查看该图的放大版本。

敏感性分析

排除一项分析显示，大多数情况下，移除个别研究后整体效应仍保持不显著。然而，排除Hasanvand等人（2025）后，结果显示出统计学上显著的合并效应（Hedges' g = 0.24,95% CI [0.05， 0.43]， p = 0.01）。

偏倚风险

偏倚风险评估显示，所有研究中随机序列生成、选择性报告及其他偏倚领域风险较低。所有试验中分配隐蔽性均不明确。一项研究因采用单盲设计被评为参与者和人员盲法高风险，其余研究则被归类为该领域低风险。若干研究缺乏关于结局评估盲法的信息，被归类为风险不明。一项研究因结局数据不完整被评为高风险。总体而言，纳入的研究显示出普遍可接受的方法学质量，尽管关于盲法和分配隐蔽仍存在一些担忧（见图10）。

图10：纳入研究的偏倚风险总结。 涵盖研究中偏倚风险评估的图示总结，显示各领域的判断，包括随机化、分配隐蔽、盲法、不完整结局数据和选择性报告。 请点击此处查看该图的放大版本。

纳入研究的特征，包括参与者人口统计学、刺激参数和结局指标，汇总于 表1。

学习	研究设计	参与者（N，男性）	平均年龄（年份）	刺激参数	持续时间（分钟）	刺激部位（平方厘米）	任务 / 结果	时间安排	报告效果
Mulquiney 等，2011²⁰	跨界	20 (4)	29.5 ± 5.9	1毫安，101–640赫兹	10	DLPFC（35）	OCL / 1-back / 2-back，ACC	在线	对工作记忆没有显著影响
Brauer 等，2018¹⁶	跨界	23 (7)	22.91 ± 3.44	1毫安，0.1–640 Hz	20	IFG（25）	大尼加纳，内布拉斯加州	在线	对抑制性控制无显著影响
Brevet-Aeby 等，2019¹²	并行	33 (16)	24.72 ± 4.32	2毫安，100–500赫兹	20	DLPFC（35）	GN，RT	离线	反应时间显著提升
Albuquerque 等，2019¹⁵	并行	34 (34)	23.1 ± 2.8	2毫安，101–640赫兹	20	男1/伴侣（35岁）	GPT，EE	在线	对技能学习没有显著影响
Murphy 等，2020²¹	并行	33 (11)	25.25 ± 7.73	1毫安，101–640赫兹	22	DLPFC/特种作战士（35）	SWM，ACC	离线	工作记忆显著改善
Sallard 等，2021³⁷	跨界	19 (5)	28 ± 6	1毫安，101–640赫兹	10	IFG（16岁）	GN，FA	离线	对抑制性控制无显著影响
Yamashiro等，2023²²	跨界	16 (16)	20.6 ± 0.9	1.5毫安，101–640赫兹	15	DLPFC（25）	GN，CE	离线	对抑制性控制无显著影响
Ai 等，2024¹⁴	跨界	33 (9)	22.17 ± 1.78	1.5毫安，0–200赫兹	20	DLPFC（北美）	VWM，ACC	离线	对工作记忆没有显著影响
Tokikuni 等，2024¹¹	并行	59 (30)	22.79 ± 2.01	2毫安，101–640赫兹	20	DLPFC/OC（35）	2-back，DPS	在线	工作记忆显著改善
Kawakami 等，2024¹⁷	并行	34 (17)	21.7 ± 1.0	1毫安，0.1–640 Hz	20	小脑（35岁）	VTT，LR	在线	对运动学习没有显著影响
Hasanvand 等，2025⁴⁶	并行	32 (32)	22.91 ± 3.44	1毫安，101–640赫兹	20	DLPFC/OC（25）	SST，SSRT	离线	对抑制性控制无显著影响
Scaramuzzi 等，2025¹³	并行	37 (31)	26.26 ± 9.2	2毫安，100–640 Hz	20	M1（18.49）	DT，RE	在线	径向误差的减少
Frankel 等，2025⁴⁷	跨界	30 (15)	24.53 ± 2.37	1毫安，101–640赫兹	10	男1/伴侣（35岁）	蒙大拿州SPPM	离线	运动性能显著提升

表1：纳入研究、参与者及tRNS方案的特征。 下表总结了纳入的随机对照试验特征，包括研究设计、参与者人口统计、刺激参数（强度、频率范围、持续时间和电极位置）、认知任务、结局测量以及刺激时间（线上/离线）。 请点击此处下载此表格。

缩写： 男性;女性，女性;标准差，标准差;ACC，准确性;DPS，d-prime分数;EE，端点错误;MT，移动时间;LR，学习速度;RE，径向误差;NE，错误数;RT，反应时间;SSRT，停止信号反应时间;FA，虚惊一场;CE，委托错误;眶额皮层OC;SO，眼眶上区;IFG，下额回;VWM，视觉工作记忆;未报告;OCL，单卡学习任务;SWM，斯特恩伯格工作记忆;GPT，高尔夫推杆任务;SPPM，顺序点对点移动任务;VTT，视觉运动追踪任务;防守截锋，投掷飞镖任务;GN，Go/No-Go任务;SST，停止信号任务。

数据可用性：

目前系统综述和荟萃分析所用的所有原始数据均可通过开放科学框架（OSF）公开获取，时间为 https://doi.org/10.17605/OSF.IO/7QD63。

讨论

根据目前的知识，本研究通过全面的定量综合方法，定量评估经颅随机噪声刺激（tRNS）对健康成年人认知功能的影响。基于13项随机对照试验，观察到一个小幅但不显著的整体效应。尽管在线刺激显示出统计学上显著的效果，但亚组间无显著差异，表明该发现应谨慎解读。

观察到的效应量（Hedges' g = 0.17）很小，在当前实验条件下，现实环境中不太可能代表有意义的认知提升。整体观察到的效应规模较为适中。多种方法学因素可能解释了这一模式，包括单次会谈设计的主导、样本量相对较小以及使用受控实验室认知任务。此外，各研究间存在显著异质性，包括刺激参数、目标区域、任务范式和结局指标的差异，可能导致结果的变异性。这些局限性可能降低统计学功效和外部效度。尽管如此，tRNS仍是一种非侵入性且负担低的干预方式，其效果在反复训练范式或优化方案等优化条件下可能更加明显。例如，一项为期两周的干预措施将tRNS与认知训练结合，已被证明能改善多动症儿童的神经振荡活动和睡眠结果²³。

在认知领域中，工作记忆、技能学习或抑制控制方面未观察到统计学显著的亚组效应。尽管工作记忆显示了最大的点估计，但该效应未达到统计显著性，且多项纳入研究报告了^{14、15、16、17、18、19、20}的无效结果。工作记忆高度依赖分布式额叶网络，尤其是背外侧前额叶皮层（DLPFC），该神经系统参与信息的维护和操作（^43,44）。缺乏一致效应表明，在异质刺激条件下，这种复杂的网络级过程可能难以调制。同样，抑制控制和技能学习缺乏显著效应，可能反映了特定领域的神经需求以及亚组统计能力有限。以往研究表明tRNS12在抑制控制方面有望改善;然而，这些效应在当前分析中并未一致复现。

基于刺激方案的亚组分析未发现刺激部位或持续时间间的统计学显著差异。尽管在某些条件下观察到数值上更大的效应，但这些模式并不一致。DLPFC因其与皮层和皮层下区域的广泛连接而被视为高阶认知过程的中心枢纽。^30、31、32，该区域的刺激与神经振荡和功能连接性的变化^相关。然而，本分析未观察到DLPFC刺激有显著优势。同样，刺激M1、IFG和小脑未产生显著效果，这可能反映了各亚组功能专精差异或研究数量有限，15'34,35,36,37,38。

刺激持续时间与效应量无显著关系。先前证据表明，tRNS效应可能依赖于达到最小刺激阈值，且可能呈非线性剂量-反应模式（^39'40）。在当前分析中，尽管较长时长如20–22分钟显示出数值上更大的效应，但荟萃回归并未支持显著的线性关联。这表明刺激持续时间很可能与其他因素相互作用，包括任务需求和个体差异，而非独立产生影响。

在线刺激显示显著效果，而线下刺激无显著效果的发现，可能有助于揭示其潜在机制。在任务执行过程中应用的tRNS可能通过随机共振增强神经处理，提高任务相关信号的检测和传输能力^11,25。相比之下，离线刺激更常伴随由钠通道活动介导的皮层兴奋性短暂性增加^26,27，但这未必能持续转化为行为改善。然而，鉴于亚群之间缺乏显著差异，这一解释仍属初步，应视为探索性质。

需要承认若干局限性。各研究方法学的异质性，尤其是在刺激参数和认知任务方面，可能限制了可比性。许多纳入的研究样本量较小，降低统计学能力，增加了I型和II型错误的可能性。神经生理学证据仍然有限，只有部分研究纳入了脑电图或功能性成像等测量方法。此外，未系统性地考察包括性别差异和基线认知能力在内的潜在调节因素。这些局限性可能限制了研究结果的普遍性。

未来的研究应致力于标准化刺激方案和实验设计，以提高研究间的可比性。需要更大、且具备充分功效的随机试验，以提供更精确的效应估计。行为和神经生理指标的整合，如脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI），可能有助于澄清tRNS效应背后的机制。此外，系统性评估个体差异，包括基线表现和人口统计因素，可能有助于加深对刺激反应变异性的理解。

结论：

本系统综述和荟萃分析表明，经颅随机噪声刺激可能对健康成年人的认知功能产生一定的积极影响;但总体效应并不具有统计学显著性。尽管在线刺激显示出更有利的模式，但在认知领域、刺激部位或刺激持续时间之间未观察到显著差异。目前的证据不足以支持tRNS具有强有力的认知增强效应。未来研究应纳入更大样本量、标准化方案、明确定义的刺激范式，以及结合行为和神经生理结果，以更好地确定tRNS的疗效和机制。

材料

本文使用的材料清单

姓名	公司	目录编号	评论
带 metafor 包的 R 软件	R统计计算基金会	无	用于进行荟萃分析，包括效应量计算、随机效应模型、亚组分析、荟萃回归、Egger'S回归检验，以及省略一漏的敏感性分析。
评测经理 5.4	考克伦	无	用于偏倚风险评估和偏倚风险数据的编制。