Pain is a complex, multidimensional experience that involves dynamic interactions between sensory-discriminative and affective-emotional processes. Pain experiences have a high degree of variability depending on their context and prior anticipation. Viewing pain perception as a perceptual inference problem, we propose a predictive coding paradigm to characterize evoked and non-evoked pain. We record the local field potentials (LFPs) from the primary somatosensory cortex (S1) and the anterior cingulate cortex (ACC) of freely behaving rats—two regions known to encode the sensory-discriminative and affective-emotional aspects of pain, respectively. We further use predictive coding to investigate the temporal coordination of oscillatory activity between the S1 and ACC. Specifically, we develop a phenomenological predictive coding model to describe the macroscopic dynamics of bottom-up and top-down activity. Supported by recent experimental data, we also develop a biophysical neural mass model to describe the mesoscopic neural dynamics in the S1 and ACC populations, in both naive and chronic pain-treated animals. Our proposed predictive coding models not only replicate important experimental findings, but also provide new prediction about the impact of the model parameters on the physiological or behavioral read-out—thereby yielding mechanistic insight into the uncertainty of expectation, placebo or nocebo effect, and chronic pain.

疼痛是一种复杂的、多维的体验，它涉及感觉-辨别和情感-情绪过程之间的动态相互作用。疼痛经历具有高度的可变性，具体取决于其背景和先前的预期。将疼痛感知视为感知推理问题，我们提出了一种预测编码范式来表征诱发和非诱发疼痛。我们记录了自由行为大鼠的初级体感皮层 (S1) 和前扣带皮层 (ACC) 的局部场电位 (LFP)，这两个区域分别编码疼痛的感觉辨别和情感情感方面。我们进一步使用预测编码来研究 S1 和 ACC 之间振荡活动的时间协调。具体来说，我们开发了一个现象学预测编码模型来描述自下而上和自上而下活动的宏观动态。在最近的实验数据的支持下，我们还开发了一个生物物理神经质量模型来描述 S1 和 ACC 群体中的介观神经动力学，在幼稚和慢性疼痛治疗的动物中。我们提出的预测编码模型不仅复制了重要的实验结果，而且还提供了关于模型参数对生理或行为读数的影响的新预测——从而对预期的不确定性、安慰剂或反安慰剂效应以及慢性痛。我们还开发了一个生物物理神经质量模型来描述 S1 和 ACC 群体中的介观神经动力学，在幼稚和慢性疼痛治疗的动物中。我们提出的预测编码模型不仅复制了重要的实验结果，而且还提供了关于模型参数对生理或行为读数的影响的新预测——从而对预期的不确定性、安慰剂或反安慰剂效应以及慢性痛。我们还开发了一个生物物理神经质量模型来描述 S1 和 ACC 群体中的介观神经动力学，在幼稚和慢性疼痛治疗的动物中。我们提出的预测编码模型不仅复制了重要的实验结果，而且还提供了关于模型参数对生理或行为读数的影响的新预测——从而对预期的不确定性、安慰剂或反安慰剂效应以及慢性痛。