近日，北京师范大学心理学部认知神经科学与学习国家重点实验室赵腾达、贺永团队与合作者在Nature Communications在线发表题为“Precision probabilistic mapping reveals personalized functional topography in the early postnatal human brain”的研究论文。该研究构建了新生儿个体化脑功能分区概率图谱及降维预测模型，系统揭示了新生儿脑功能形态的群体概率分布、个体差异模式及其与髓鞘化等皮层微结构发育的关联，并阐明了脑功能形态对脑龄及幼儿期认知行为发展的预测能力。
人脑功能分区的空间位置、边界形状与归属分布等特征统称为脑功能形态（functional topography）。它反映了脑功能系统的组织方式，并与个体认知行为能力密切相关。既往研究发现，成人脑功能形态的个体差异沿“感觉运动-联合皮层”轴分布。然而，这一组织模式在生命早期如何形成，以及能否预测个体后期的认知行为发展，目前尚不清楚。为此，研究团队基于国际公开的人脑发育连接组计划（Developing Human Connectome Project，dHCP）中419名新生儿的脑功能影像（367名足月儿、52名早产儿，扫描年龄37–44孕周）及18月龄认知行为随访数据（涵盖认知、语言、运动等），构建了个体化脑功能分区概率图谱，系统刻画了新生儿脑功能形态的个体差异与发育模式，实现了对个体脑龄、后期认知行为发展及早产状态的有效预测与识别，并解析了高贡献特征的空间模式及其与皮层结构特征的关联（图1）。
研究首先基于52名足月新生儿的高质量脑功能影像数据，采用非负矩阵分解构建了大脑皮层11个功能分区的群体概率图谱。结果显示，初级感觉运动网络已形成较为稳定的空间结构，而高级联合网络尚未充分成型（图2）。随后，研究以该群体图谱为先验，为另外315名足月新生儿构建了个体化脑功能分区图谱。研究发现，在多个空间尺度上，高级皮层功能形态的个体差异均大于初级皮层，高个体差异区域集中分布于分区边界，且这一特征在初级皮层更为明显（图3）。接着，研究提出了一种基于个体功能形态降维的预测模型（Ti-PCA）。该模型不仅准确预测了新生儿的脑龄（图4），还显著预测了其18月龄时的认知、语言、运动评分及自闭症特质评分（图5）；两类预测的高贡献区域均集中于初级感觉运动皮层及部分联合皮层的分区边界。在此基础上，研究结合皮层结构指标，采用偏最小二乘分析，发现新生儿功能形态在认知行为预测中的特征贡献模式与皮层结构成熟度显著相关，其中髓鞘化和沟深的关联最为突出（图6）。最后，研究在早产儿（于足月龄时扫描）与足月儿样本中发现，个体功能形态能够显著识别早产个体，其高贡献区域集中于额顶网络和默认网络等高级联合皮层，且该分布模式与早产组和足月组之间在髓鞘化及沟深上的结构差异高度相关。此外，早产儿的脑龄估计值显著偏高，提示其功能形态呈现过早成熟的特征（图7）。
该研究绘制了新生儿个体化脑功能分区概率图谱，揭示了生命早期脑功能形态的典型发育轨迹、个体差异模式和结构成熟基础，并证实了脑功能形态对幼儿认知行为的预测价值。这项研究为探索脑功能网络个体差异的发育起源、建立个体化脑发育评估与异常识别模型提供了新工具与关键方法支撑。
该论文第一作者为贺永课题组赵建龙博士（现就职于北京第二外国语学院人工智能与语言科学学院），通讯作者为贺永教授、赵腾达副研究员，合作者包括北京师范大学徐悦华博士（已出站）、北京脑科学与类脑研究所崔再续研究员、宾夕法尼亚大学李宏明研究员等。该研究得到了国家自然科学基金、北京市自然科学基金等项目的资助。
贺永团队主页：https://helab.bnu.edu.cn
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-79265-3
图1 新生儿个体化脑功能分区概率图谱绘制及多维解析框架
图2 新生儿11个脑功能网络的空间归属概率分布
图3 新生儿脑功能形态个体差异空间分布模式
图4 新生儿个体化脑功能形态脑龄预测能力与高贡献特征分布
图5 新生儿个体化脑功能形态对18月龄的认知行为预测能力与高贡献特征分布
图6 新生儿个体化脑功能形态预测贡献的结构基础
图7 早产相关脑功能形态识别能力、贡献分布与结构发育基础
课题组相关文献：
1. Zhao, J., Xu, Y., Cui, Z., Li, H, Sun, L., Liang, X., Han, M., Zeng, Z., Li, Q., Zhao, T., He, Y. (2026). Precision probabilistic mapping reveals personalized functional topography in the early postnatal human brain. Nat Commun. https://doi.org/10.1038/s41467-026-79265-3.
2. Zhao, T., Ouyang, M., Shou, X. J., Zhang, S., Ju, J., Liao, X., Han, M., Sun, L., Wang, X., Xia, Y., Hu, D., Kang, H., Guo, J., Wang, Q., Li, M., Huo, R., Liu, Y., Yuan, H., Peng, Y., … He, Y. (2026). Hierarchical maturation of structural brain connectomes from birth to childhood. Nat Commun, 17(1), 1945,
3. Sun, L., Zhao, T., Liang, X., Xia, M.,…, He, Y. (2025). Human lifespan changes in the brain's functional connectome. Nat Neurosci, 28(4), 891-901.
4. Liang X, Sun L, Xia M, Zhao T, …, He Y (2025) Dissecting human cortical similarity networks across the lifespan. Neuron. 113 (19), 3275-3295.e11.
5. Liang, X., Sun, L., Liao, X., Lei, T., Xia, M., Duan, D., Zeng, Z., Li, Q., Xu, Z., Men, W., Wang, Y., Tan, S., Gao, J.-H., Qin, S., Tao, S., Dong, Q., Zhao, T., He, Y. (2024). Structural connectome architecture shapes the maturation of cortical morphology from childhood to adolescence. Nat Commun, 15(1), 784.
6. Zhao, J., Zhai, Yu., Xu, Y., Sun, L., Zhao, T. (2026). Convergent and divergent spatial topographies of individualized brain functional networks and their developmental origins. Psychoradiology, 6: kkag013.
供稿人：赵建龙，赵腾达
供图人：赵建龙，赵腾达
审核人：贺永
