纵向神经影像大数据研究揭示人脑功能连接组个体差异变化规律

关键词:神经影像；人脑功能；个体差异

人们在日常生活中的心理和行为每时每刻都在变化。尽管长期以来科学家相信这样一个普通生活现象的脑科学基础是脑功能的个体差异，但是局限于神经影像领域一直缺乏纵向采样大数据，这些个体差异未被系统研究。个体差异通常包括两个部分：横向个体间差异（即不同人之间变化）和纵向个体内差异（即同一个人不同时间的变化）。在任何与人有关的研究中，上述个体差异均扮演着极为重要的角色，尽管形形色色的实验设计可以调控实验变量在两个个体差异成份间的分布，但是实验设计和与之相关的数据分析都应该细致而谨慎地处理个体差异。另一方面，临床研究需要高信度的神经生物学指标来指导疾病的诊断实践，高信度要求一项指标既在不同场合与时间测量非常稳定（即个体内差异小）又易于区分不同的人（即个体间差异大）。因此，纵向神经影像大数据是揭示人脑功能个体差异变化规律的物质基础，解读正常人群的人脑功能个体差异变化规律对于将现代神经影像技术应用于临床重大神经与精神疾病研究具有重要价值。

厦门大学信息与工程学院、杭州师范大学认知与脑疾病研究中心和中国科学院心理研究所行为科学重点实验室左西年研究组的一项合作研究，通过横纵向混合设计采集了30名健康被试的多模态脑成像数据。在一个月时间内，每名被试每三天进行一次脑成像扫描，获取关于人脑形态学、结构纤维、静息态血氧依赖水平、静息态脑血流等结构功能样本，共300个纵向多模态脑成像数据，提供了目前世界范围内样本量最大的兼顾个体间与个体内采样脑成像数据，这套数据已经通过“国际神经影像信度与可重复性联盟（CoRR）”公开共享。基于这个大数据，该合作研究采用人脑功能连接组学方法，在多尺度、多指标上系统地揭示了人脑功能的个体差异及其重测信度分布规律，以及与人类认知成份的关系：1）相比局部性脑指标，全局性脑功能指标的个体内差异更大，或更趋于动态变化；2）工作记忆、抑制和注意功能、语言及其相关脑网络表现较高的个体内差异；3）边缘系统、默认网络、额顶控制网络和视觉网络及其相关认知成分则表现出较高的个体间差异；4）各种人脑功能连接组学指标的重测信度分析不仅验证了以前基于元分析的结果，而且基于皮层表面的计算方法改进了重测信度。下图展示了人脑功能连接组七大功能模块空间分布和功能连接及其个体差异和重测信度分布。所有的计算和分析均通过自主研发的人脑连接组计算系统实现。