大脑发育图揭示脑发育的“黄金”期|研究速递
大脑一生面临的挑战重重，从出生到成熟，从衰老到死亡，外界环境时常波动，身体结构也一直在变化。6岁时儿童的大脑成熟度超过90%。因此，6岁之前被认为是脑发育的“黄金”期，是感知觉经验和智力发育的核心阶段。多种遗传、环境因素引起的脑发育异常（如自闭症），多于此年龄阶段累积并呈现症状。童年脑发育与功能的完善，不仅是人脑早期发展与重塑的基石，也是人生意义和价值判断形成的生理基础，是毕生幸福感的源泉。
长久以来，受到临床检查手段、家长与儿童配合度、神经影像模型构建方法等限制，人脑发育期的影像图谱研究多集中在6岁以后的年龄段，严重制约了人们对脑发育关键期的机制理解，也阻碍了基于影像技术对脑发育疾病的早期诊断体系的进展。因此，脑发育领域中始终缺乏“生长曲线”这一“度量衡”的构建，使得我们无法对儿童的脑发育状态实施“脑龄”、“脑发育得分“等精准评估。
来自美国宾夕法尼亚大学的一项研究收集了逾12万张脑扫描——迄今最大规模的样本群——并在此基础上绘制了第一批完整的脑发育图。这些曲线图直观体现了人类大脑如何在生命早期快速扩大，之后又随年岁增长而逐渐缩小。该研究成果2022年4月6日发表在《Nature》上，让那些苦于研究重复问题的神经科学家大为惊艳。这些研究首次为全身至关重要的器官——大脑，绘制出了综合性的标准化生长曲线图：脑图（BrainChart）。
这项研究成果直观地显示了人类大脑在生命早期如何快速膨胀，然后随着年龄增长慢慢萎缩。脑图涵盖大脑在整个人生过程中的变化，不仅能像儿科医生用的生长曲线那样评估生命初期的大脑是否正常生长发育，还可以系统评估大脑的衰老，以及受到阿尔茨海默病等疾病的影响。
研究人员在超过12万张脑扫描的基础上绘制了覆盖人类整个生命周期的大脑发育图。来源：Zephyr/SPL
由于个体之间的脑结构差异很大，因此研究人员必须收集大量的脑扫描数据，才能绘制出有统计意义的权威曲线图。研究团队一共收集到101457人的123894张磁共振扫描，从受孕后16周的胎儿一直到100岁的期颐老人。这些脑扫描涵盖了神经认知正常的人群，以及有阿尔茨海默病等疾病和存在神经认知差异（包括自闭症谱系障碍）的人群。研究团队利用统计学模型提取图像中的信息，并确保这些图像可以直接比较，无论当时使用的是哪种磁共振仪。
研究四个关键里程碑发现
- 从妊娠中期开始，灰质（脑细胞）的体积迅速增加，在六岁之前达到峰值，然后开始缓慢下降。
- 从妊娠中期到儿童早期，白质（大脑连接）的体积也迅速增加，在29岁之前达到峰值。
- 50岁后，白质体积开始加速下降。
- 皮层下的灰质（控制身体功能和基本行为）体积在14.5岁达到峰值。
研究人员最后按年龄绘制了多个主要大脑指标的曲线图。一些指标，如灰质体积和平均皮质厚度（灰质宽度）在个体发育早期达到最大值，而白质（位于大脑更深处）体积在30岁左右达到最大值（见“大脑变化”）。脑室体积（大脑中的脑脊液体积）的数据尤为惊讶，脑室体积会随年龄增长而增加，因为它一般和脑萎缩有关，在老年阶段的增加速度会这么快。全世界还有几十亿人用不上磁共振仪，因此具有多样性的脑成像数据是可遇不可求的。论文作者建立了一个网站（http://www.brainchart.io/），打算根据他们今后收到的更多脑扫描数据，对他们的曲线图进行实时更新。
另外，来自上海交通大学等机构研究团队一项基于近十年的儿童脑影像数据积累，联合发布了首个儿童1-6岁脑生长曲线模型，精细刻画了脑在发育黄金期的结构变化，发展了儿童的个体化发育状态评估方法。该研究成果2022年4月14日发表在《NeuroImage》上。
研究团队首先系统描绘了脑主要组织（皮层体积、皮层厚度、脑白质体积、皮层下核团体积）随年龄的变化规律，进一步针对各个脑区（扣带回、额叶皮层、杏仁核、海马等）实现精细分割并绘制图谱，阐明其动态变化规律。
图1. 大脑皮层厚度在发育期的动态变化
图2.不同脑区厚度与体积随年龄变化规律
进一步，研究团队致力于构建儿童脑生长曲线，以实施“个体化脑检查”与“脑发育得分”的评估。团队构建了总共90个脑形态特征的生长曲线模型，用于评估儿童的每个脑结构在同龄、同性别群体中的相对位置，即“脑发育得分”，从而显示某些脑结构的发育异常。团队结合“脑发育得分”和机器学习技术，准确识别了儿童的语言言语发展迟缓症状，准确率达87.5%。
参考文献：
1.Bethlehem, et al. Brain charts for the human lifespan. Nature; 6 April 2022; DOI: 10.1038/s41586-022-04554-y
2.Zhang H, et al. Growth charts of brain morphometry for preschool children.Neuroimage. 2022 Jul 15;255:119178. doi: 10.1016/j.neuroimage.2022.119178.
3.Marek S, et al. Reproducible brain-wide association studies require thousands of individuals. Nature. 2022 Mar;603(7902):654-660. doi: 10.1038/s41586-022-04492-9.
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