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科研进展

eLife:龚高浪研究组实证左右大脑的微观结构不对称性对人类听觉语言功能偏侧化的支撑作用

近日,北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室的龚高浪研究组在国际知名杂志eLife发表了题为“Microstructural asymmetries of the planum temporale predict functional lateralization of auditory-language processing”的研究论文。该论文利用近千名健康成年人的多模态磁共振影像数据,从宏观和微观结构的角度,系统探究了个体水平下大脑颞平面区域(planum temporale,PT)的结构不对称性与该区域的听觉语言功能偏侧化之间的关系及其特异性。


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大脑的许多高级认知功能存在着左右脑加工的偏侧化现象。解析大脑功能偏侧化的结构基础是神经科学领域的重要科学问题之一。大脑偏侧化研究领域的主流假说之一认为:大脑的结构不对称导致或者支撑了大脑的功能偏侧化(“Lateralized hemispheric function is guided by structural cerebral asymmetry”)。但迄今为止,该假说的主要支持证据均来自于组水平下的脑结构偏侧化与功能偏侧化的方向一致,缺乏在个体水平下的“结构不对称-功能偏侧化”耦合的直接证据支持。


为了系统探究个体水平下“结构不对称-功能偏侧化”的耦合情况,本研究选择了颞平面这一重要脑区作为研究对象。该脑区位于大脑初级听觉皮层核心区-赫氏回(Heschl’s gyrus, HG)的后部(颞上回的内表面上形似三角形的一块皮质区域,见下图1),是人类语音初级加工的核心脑区之一。大量研究表明,颞平面的听觉言语功能在组水平下呈现出明显的偏侧化,其各种结构指标(皮质面积、皮层厚度、灰质体积、外缘长度等)也在组水平下呈现出显著的左右侧差异/不对称性。因此,颞平面区域是检验个体水平下“结构不对称-功能偏侧化”耦合的理想脑区之一。


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图1. 手绘颞平面(示意图)


鉴于颞平面在解剖位置和形态上的巨大个体差异,本研究采用费时费力但相对精准的手绘方法,勾绘出了每名被试的左右侧颞平面,同时人工确认了赫氏回类型(单赫氏回或双赫氏回)。为了量化颞平面区域的结构形态,本研究提取了皮层厚度、皮层面积两个宏观结构指标,以及髓鞘含量、神经突方向密度、神经突方向散度三个微观结构指标;在功能活动指标方面,本研究提取了听觉语言任务下的听觉言语感知(Speech perception)和听觉言语理解(Speech comprehension)两个加工成分的功能激活强度。

研究结果表明,颞平面脑区的听觉言语感知和听觉言语理解存在组水平下显著的功能活动偏侧化,但受到赫氏回类型的影响(见下图2)。


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图2. 颞平面区域的听觉言语处理功能偏侧化


与此类似,颞平面区域的宏观与微观结构指标也同样存在组水平下显著的左右侧不对称性/差异,且同样受到赫氏回类型的影响(见下图3)。


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图3. 颞平面区域的宏观和微观结构不对称


个体水平的统计分析表明,颞平面的结构指标不对称性(即左右侧差异程度)与上述两个听觉言语功能激活的偏侧化程度存在显著相关,且该相关性在不同赫氏回类型群体中没有差别(见下图4),从而证实了颞平面区域“结构不对称-功能偏侧化”的耦合规律。值得注意的是,相比于宏观结构指标,微观结构指标在这一耦合关系中表现更为敏感。后续的大量验证性分析表明,该耦合关系特异于颞平面脑区,也特异于听觉言语加工功能。


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图4. 颞平面区域结构不对称与听觉言语功能偏侧化的耦合关系


综上,该研究证实了人脑结构不对称与功能偏侧化在个体水平下的耦合关系,为理解大脑功能偏侧化的结构基础提供了重要依据,也为理解人类听觉语言加工的脑机制提供了重要思路,并提示了大脑微观结构指标在探究“结构-功能”耦合关系中的重要价值。


该论文的通讯作者为龚高浪教授,北师大认知神经科学与学习国家重点实验室博士生秦佩佩、北师大人工智能学院博士后毕秋辉为论文共同第一作者,合作作者包括研究组其他成员、北师大人工智能学院孙波教授、以及德国波鸿鲁尔大学Sebastian Ocklenburg教授等。该研究得到了国家自然科学基金委、北京师范大学等机构的经费支持。

论文信息:

Qin, P.#, Bi, Q.#, Guo, Z., Yang, L., Li, H., Li, P., Liang, X., Luo, J., Kong, X., Xiong, Y., Sun, B., Ocklenburg, S., & Gong, G.* (2024). Microstructural asymmetries of the planum temporale predict functional lateralization of auditory-language processing. eLife, 13. https://elifesciences.org/articles/95547