贺永课题组应邀在《NeuroImage》发表关于婴幼儿脑连接组发育模型的综述文章
2018年12月，国际著名神经影像学杂志《NeuroImage》发表认知神经科学与学习国家重点实验室贺永课题组关于“Graph theoretical modeling of baby brain networks”的长篇综述文章(Zhao, et al., 2018)。该文章通过总结近年婴幼儿神经影像和脑连接组学领域的研究成果，强调了采用图论数学模型揭示婴幼儿脑网络拓扑发育机理的重要价值。
在出生前后，人脑经历了快速而又精细的发育过程。大量神经元的增殖、迁移与突触发生不断地塑造着神经网络，形成个体认知能力发展的重要基石。揭示人脑在这一时期的发育规律，对理解脑功能的形成、发展及揭示脑发育疾病的起源至关重要。近年来，非侵入式多模态神经影像技术（如脑电、脑磁、近红外和磁共振成像技术等）得到了快速发展，为无创活体探查婴幼儿脑的结构与功能提供了重要技术手段。特别地，利用基于图论的复杂脑网络数学模型，研究者们能够定量刻画人脑结构和功能网络的拓扑属性，为解析人脑神经环路的早期形成和发育规律提供了前所未有的机遇(Liao, et al., 2017; Xia and He, 2017)。
贺永团队及其合作者在基于神经影像学的人脑发育连接组领域开展了多年研究，取得了多项成果(Cao, et al., 2017a; Cao, et al., 2017b; Cao, et al., 2014; Huang, et al., 2015; Xu, et al., 2018)。在本次受邀的综述论文中，他们总结了近十几年来婴幼儿（从出生前20孕周到2岁左右）脑发育连接组研究工作，强调了图论计算模型在脑发育研究中的重大价值。首先，人脑的结构和功能网络在出生前已初步具备了高效的拓扑连接结构，包括小世界属性、模块化结构以及富人俱乐部结构等（图1），但脑结构网络的发育领先于功能网络，为脑功能发展奠定了结构基础（图2）。 同时，脑网络在婴幼儿阶段遵循着异质性的等级发育规律，即初级系统先发育，高级系统后发育（图2）；出生前更偏向于功能分离，出生后更偏向于功能整合（图3）。婴幼儿时期的脑网络对个体的后期发育具有重要作用，其脑网络的拓扑属性可以预测个体后期的认知表现，而早期的脑网络损伤，影响可能持续到儿童甚至成年期。特别地，作者指出脑网络宏观拓扑发育规则具有微观结构基础（图4）。最后，文章指出了当前婴幼儿脑连接组图论计算模型领域所面临的重要挑战和未来发展方向，包括：多模态多尺度脑网络分析技术融合；脑发育网络的构建及分析方法学发展；脑网络发育的计算和生成模型；脑动态功能网络的早期发育和重组规律；脑网络的个体差异与认知发展的关系；脑网络发育中的基因和环境调控效应；以及受脑网络发育规律启发的神经网络和工程网络研发。
该综述论文第一作者为赵腾达博士与博士生徐悦华，通讯作者为贺永教授。该研究得到了教育部长江学者特聘教授基金，国家自然科学基金等资助。
图1 脑网络功能分化与功能整合相关拓扑属性的发育序列图解（从出生前20孕周到2岁左右）
图2 脑网络核心节点在出生前后的发育模式。（A）脑结构网络核心节点的分布在出生时就已接近成人，包括内侧额叶与额叶上回、顶叶上回、感觉运动区、以及脑岛皮层。（B）脑功能网络核心节点在出生时的分布主要集中在初级感觉运动和视觉皮层，随着发育逐渐转向高级认知功能的脑区，在2岁左右包含了内侧额上回和默认网络相关脑区。
图3 脑网络在出生前后的发育图论模型。（A）脑结构网络在出生时就已基本成型，模块内连接稠密，模块间的长连接已出现。结构网络的发育在出生前更偏向于局部连接的增强与结构分化；在出生后更偏向于模块间连接的增强与结构整合。（B）脑功能网络在出生时还较为分散，其发育在出生前集中于功能分化，在出生后集中于模块间长连接的出现与功能整合能力的增强。
图4 婴幼儿脑微观结构发育与宏观脑网络拓扑属性的关系。（A）脑微观结构的发育序列图解。（B）轴突发育和纤维髓鞘化与弥散磁共振脑影像指标。（C）脑结构网络节点效率与弥散磁共振脑影像指标。
论文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811918305457
贺永教授课题组主页：
http://helab.bnu.edu.cn/
参考文献：
Zhao, T., Xu, Y., He, Y. (2018) Graph theoretical modeling of baby brain networks. NeuroImage, in press.
Xu, Y., Cao, M., Liao, X., Xia, M., Wang X., Jeon, T., Ouyang, M., Chalak, L., Rollins, N., Huang, H., He, Y. (2018) Development and Emergence of Individual Variability in the Functional Connectivity Architecture of the Preterm Human Brain. Cerebral Cortex, in press.
Cao, M., He, Y., Dai, Z., Liao, X., Jeon, T., Ouyang, M., Chalak, L., Bi, Y., Rollins, N., Dong, Q., Huang, H. (2017a) Early Development of Functional Network Segregation Revealed by Connectomic Analysis of the Preterm Human Brain. Cerebral Cortex, 27:1949-1963.
Cao, M., Huang, H., He, Y. (2017b) Developmental Connectomics from Infancy through Early Childhood. Trends in Neurosciences, 40:494-506.
Liao, X., Vasilakos, A.V., He, Y. (2017) Small-world human brain networks: Perspectives and challenges. Neuroscience and Biobehavioral Reviews, 77:286-300.
Xia, M., He, Y. (2017) Functional connectomics from a “big data” perspective. NeuroImage, 160:152-167.
Huang, H., Shu, N., Mishra, V., Jeon, T., Chalak, L., Wang, Z.J., Rollins, N., Gong, G., Cheng, H., Peng, Y., Dong, Q., He, Y. (2015) Development of human brain structural networks through infancy and childhood. Cereb Cortex, 25:1389-404.
Cao, M., Wang, J.H., Dai, Z.J., Cao, X.Y., Jiang, L.L., Fan, F.M., Song, X.W., Xia, M.R., Shu, N., Dong, Q., Milham, M.P., Castellanos, F.X., Zuo, X.N., He, Y. (2014) Topological organization of the human brain functional connectome across the lifespan. Developmental Cognitive Neuroscience, 7:76-93.
