科研进展
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  • 人脑功能联接组的早期发育研究

            2017年3月,北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室和IDG/麦戈文脑科学研究院贺永课题组及其合作者,在著名国际神经科学杂志《Cerebral Cortex》发表了题为“Early Development of Functional Network Segregation Revealed by Connectomic Analysis of the Preterm Human Brain”的研究论文,揭示了人脑功能联接组的早期发育模式。

            人脑是一个高度复杂的网络系统,探索其内在的联接模式和信息加工机制是神经科学研究领域的重要问题。最近十年,研究者采用先进的无创脑功能成像技术,已经能够构建活体人脑的全脑功能联接网络。在复杂网络计算模型框架下,发现成人的全脑功能联接网络具有高效的局部信息分离(functional segregation)和全局信息整合能力(functional integration),即局部脑区之间联接稠密,同时任意两个脑区又可以通过少量联接沟通,从而形成了“小世界”联接网络。人脑功能网络这一重要的组织特征有利于以较低的联接和能量成本实现高效的信息分离与整合(关于人脑“小世界”网络计算模型,贺永课题组近期在国际著名神经科学杂志Neuroscience &Biobehavioral Reviews发表了长篇综述,Liao et al., 2017)。然而,人脑功能联接网络的分离和整合的信息加工模式是何时出现的,以及如何在早期发育阶段发展变化尚不清楚。

           正常出生之前的孕期第三阶段是脑快速发育的时期。在该阶段,脑室区和脑室下区的神经细胞沿放射状胶质细胞构成的“脚手架”,迁移到达皮质板;同时,这些神经细胞彼此之间、或与皮质板已经存在的神经细胞之间相互作用,通过突触形成、树突分化和轴突生长,形成细胞联接,成为神经环路形成与分化的重要来源。最近,通过分析胎儿或早产婴儿的静息态脑功能成像数据,研究者们正在探索脑特定功能神经环路的发育模式。然而,人脑功能联接网络的信息分离和整合模式在该发育阶段是否已经出现以及发育的过程尚不明确。

           为了回答上述问题,研究者以40名胎龄为31.3-41.7孕周(以扫描时间计算)的足月和早产婴儿为研究对象,采集了他们在自然睡眠状态下的静息态脑功能影像数据。首先,研究者通过计算每个被试全脑灰质体素两两之间的时间序列相关,构建了高精度脑功能联接组(3毫米分辨率,7101个节点),解析了全脑功能联接时空动态特性的发育模式及其与解剖距离的关系。他们发现,全脑功能联接强度的平均值和异质性均随年龄显著增加,主要分布在初级感觉、运动、听觉和、视觉区等,这与中短距离(10-70mm)的功能联接发育有关(图1),反映了婴儿为了出生后的基本生存所需的初级功能神经环路的快速发育。

            在该研究中,研究者进一步采用复杂脑网络的计算模型探索了全脑功能联接信息加工模式的发育。他们发现,全脑功能网络的“小世界”联接属性在31孕周已经形成,随着发育展现出更为增强的功能分化模式(图2)。全脑联接网络的交通枢纽脑区主要位于初级感觉、运动、听觉和视觉系统,且随发育逐渐扩展。而且,这些核心脑区彼此之间紧密连接形成了富人俱乐部结构,从而支撑了全脑功能网络的信息整合。值得注意的是,通过采用支持向量回归和留一交叉验证的多变量分析,研究者发现全脑功能联接模式能够显著预测个体水平的脑成熟程度(图3)。

           该研究采用足月和早产婴儿作为脑发育模型,系统解析了脑网络功能分离和功能整合的早期发育规律,研究对于揭示婴幼儿认知和行为发育的脑网络基础,理解神经环路的复杂演变规律,以及探索发育性脑疾病(如孤独症)的起源具有重要意义。

    该研究论文第一作者曹淼博士为贺永课题组博士后,通讯作者为贺永教授和黄浩教授(美国宾夕法尼亚大学)。2015年,贺永课题组和黄浩课题组在《Cerebral Cortex》合作发表了人脑全脑结构联接网络发育的研究论文。该论文是双方课题组在前期合作基础上,发表在《Cerebral Cortex》上的第二篇脑发育研究论文。该研究得到国家自然科学基金杰出青年基金,111计划和美国NIH项目等资助。

    图1 人脑功能联接网络核心脑区的发育模式



    图2 人脑功能联接网络分离和整合的发育模式


    图3 基于人脑功能联接网络发育模式的脑龄预测
    参考文献:
    Cao M, He Y, Dai Z, Liao X, Jeon T, Ouyang M, Chalak L, Bi Y, Rollins N, Dong Q, Huang H (2017) Early development of functional network segregation revealed by connectomic analysis of the preterm human brain. Cereb Cortex 27(3):1949-1963.
    Huang H, Shu N, Mishra V, Jeon T, Chalak L, Wang J, Rollins N, Gong G, Dong Q, He Y (2015) Development of human brain structural networks through infancy and childhood. Cereb Cortex 25:1389-1404.
    Liao X, Vasilakosd A, He Y (2017) Small-world human brain networks: perspectives and challenges. Neurosci Biobehav Rev 77:286-300.