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心理所研究开发出衡量人脑功能活动动态稳定性的新指标
作者: 中国科学院行为科学重点实验室 严超赣研究组 ║ 日期: 2019/10/10 

  近日,中国科学院行为科学重点实验室严超赣研究组在脑成像领域顶级期刊NeuroImage发表了题为《Stability of dynamic functional architecture differs between brain networks and states》的实验论文。该文章作者开发了一种衡量人脑功能活 动动态稳定性的新指标,揭示了稳定性指标在大脑不同网络间分布的规律,证明了该指标在被试处于静息态和接收自然刺激条件时的变化模式。

  人类的大脑能够既灵活又稳定地接收和处理来自内外部环境纷繁复杂的信息,其关键在于分布式的神经连接可以对信息形成稳定的表征。虽然大脑的功能组织模式是动态变化的,但仍呈现出一定程度的稳定性,即脑功能活动或连接模式在一个连续状态内的多个时段(长度约一分钟)之间表现出相似性。虽然已有许多对脑动态性特征的研究,然而目前对脑功能稳定性的研究非常有限,对于大脑各网络的稳定性分布模式仍不清楚。

  相对于感觉运动加工的单模态脑区(unimodal region),负责高级认知加工的联合脑区(high-order association region),其功能连接更具广泛性和全局性。从动态(dynamic)角度看,高级联合脑区作为整合不同模态信息的核心脑区,需要根据特定需求适时地动态切换其与不同脑区的连接,因而它们的动态功能稳定性比单模态脑区更低。但是,已有一些研究从静态(static)的角度考察了脑功能连接在多次扫描之间的稳定性(即可重复性),揭示了不一样的模式,即高级联合脑区的稳定性更高。

  本研究拟通过实证研究,从动态的角度,逐个体素精确地描绘出脑功能稳定性的分布,检验上述两个关于脑功能稳定性的假设。此外,研究还进一步考察脑功能稳定性如何受自然情境任务的调节。

 

图1. 脑动态功能稳定性计算图示

 

  本研究把单个体素的动态功能稳定性定义为该体素的全脑动态功能连接(dynamic functional connectivity)的前后一致性,以肯德尔和谐系数测定(图1)。

  实验一从公开数据库CoRR(Consortium for Reliability and Reproducibility)获取具有重复测量设计的静息态(resting state)功能磁共振成像(fMRI)数据;比较了不同脑区、特别是高级联合脑区和单模态脑区的功能稳定性差异,并检验脑功能稳定性指标的可靠性。结果显示,在静息态下高级联合脑区呈现高稳定性,尤其是位于默认网络的脑区,而初级感觉运动脑区则呈现相对较低稳定性(图2A、C)。功能稳定性在不同脑区和脑网络之间的差异在同一组被试前后两次测量间是一致的(图2B、D),反应了这一指标良好的重测信度。

 

图2. 脑动态功能稳定性的全脑分布模式及网络分布情况

 

  在建立了脑功能稳定性的具体测量方法之后,实验二进一步从公开数据库HBN获取两组fMRI数据,一组作为发现组,另一组作为验证组,这两组数据采集了儿童和青少年在观看电影时和静息态的脑活动图像。通过观影状态和静息态的比较,考察脑功能稳定性如何受到自然情境任务的调节,并重点关注视觉联合皮层与视觉初级皮层的差异。对发现组的分析结果显示,相比于静息态,初级视觉皮层的功能稳定性在观看电影时降低了;相反,视觉加工通路的高级联合脑区的功能稳定性在观看电影时升高了(图3A)。验证组的分析也发现了观影状态和静息态之间类似的功能稳定性差异,说明了这一结果具有良好的可重复性(图3B)。本研究对脑功能稳定性分布模式和受自然情境任务调节模式的研究成果,从动态网络角度为大脑的稳定性特征提供了证据支持,并有望为发展心理状态检查和疾病诊断的神经标志物提供参考。

 

图3. 脑动态功能稳定性在观看电影时和在静息态下的差异

 

  本研究第一作者为李乐博士,通讯作者为严超赣研究员,受中国科学院百人计划、国家自然科学基金(81671774、81630031),国家重点研发计划(2017YFC1309902),中科院心理所科研启动经费等项目支持。该论文已于2019年9月29日于NeuroImage在线发表,文章链接地址为:https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811919308213。

  论文信息:

  Li, L., Lu, B., Yan, C.G. (2019). Stability of dynamic functional architecture differs between brain networks and states. Neuroimage, 116230, doi:10.1016/j.neuroimage.2019.116230.

 

  

  

  

  

  

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