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資訊頻道人類復雜的行為由大腦中不同的功能網絡所驅動。這些網絡本質上是大腦區域的集合，通過彼此之間的功能性連接進行相互通信。它們的連通性表現于神經活動模式的時序特征。雖然已經有大量研究探索了大腦功能網絡在行為中的作用，但人腦不同腦區到底參與哪些功能網絡至今仍是未解之謎。其背后蘊含的是人腦如何在三維空間中協調功能網絡之間的空間關系。
近日，中國科學院自動化研究所腦網絡組研究中心團隊在該研究方向上提出了腦功能網絡共表征的新概念，發展了定量化的新指標，在個體水平上刻畫了人腦不同腦區參與功能網絡的空間分布模式，并進一步探索了該模式背后的生物學基礎，相關研究以Co-representation of Functional Brain Networks Is Shaped by Cortical Myeloarchitecture and Reveals Individual Behavioral Ability為題發表于神經科學學會(SfN)的官方期刊The Journal of Neuroscience。該研究被選為當期Featured Article，并在This Week in The Journal的專欄中進行了特別報道。
該研究試圖回答的科學問題是，人腦是如何實現協調功能網絡之間的空間關系。同時，這種協調背后可能的生物學基礎是什么，及其對個體行為表現的意義如何。上述問題之間的邏輯關系如圖1所示。
針對這些問題，該研究利用大規模、高質量人腦功能磁共振數據獲取了不同尺度的個體化腦功能網絡，并提出網絡在空間上共表征的概念，發展了共表征特異性(CORS)和共表征普遍性(CORI)的定量指標。研究發現，上述指標能在不同尺度功能網絡的定義下，獲取穩定的共表征模式，表明共表征模式的本質性。同時，研究通過評估與髓鞘相關的神經解剖學和轉錄組學特征，證明了腦髓鞘化結構在塑造共表征模式中的關鍵作用。此外，個體腦的共表征模式與個體行為測試表現之間存在顯著的預測關系。綜上，該研究加深了對大腦功能組織模式的理解，揭示了腦區參與到不同腦功能網絡的模式，并探索了其背后的解剖學基礎和遺傳因素。研究在個體水平上提出的定量化指標有望在腦科學與腦疾病研究中發揮重要作用。
該論文的第一作者為中國科學院自動化研究所的初從穎副研究員，中國科學院自動化研究所蔣田仔研究員及樊令仲研究員為共同通訊作者。論文合作者包括來自德國Jülich研究中心的David Elmenhorst教授、Simon B. Eickhoff教授，昆明理工大學的王驕健教授，北京郵電大學的劉勇教授，北京師范大學的劉冰教授以及中國科學院自動化研究所李雯助理研究員、時維陽助理研究員、王海艷助理研究員。該研究受到國家科技創新2030—“腦科學與類腦研究”重大項目和國家自然科學基金等項目的資助。
圖1. 人腦功能網絡共表征模式的研究思路
論文地址：https://www.jneurosci.org/content/44/13/e0856232024
來源：中國科學院自動化研究所
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號