心理所國際合作研究建立刻畫人腦連接組畢生發展規律的物理模型

　　人腦連接組是用來抽象人類大腦連接模式的網絡圖譜，對于研究人類認知功能具有重要價值。直到目前，影響和塑造人腦連接組拓撲的生成規律與法則尚未被完全理解。現代腦成像技術的進步，使得此領域積累了大量的人腦連接組結構與功能的實驗觀測數據和經驗發現，即所謂“神經影像大數據”。對上述人腦連接組生成規律與法則進行統計物理建模研究，將會對其產生的神經影像大數據進行信息提取和壓縮，最有效地將神經影像“大數據”變小，并轉換成相關知識，指導人腦連接組與行為、心理以及各種腦疾病的關聯研究。 

　　日前，來自美國印第安納大學心理與腦科學系、中國科學院行為科學重點實驗室、瑞士洛桑大學醫學院、英國劍橋大學行為與臨床神經科學研究所和荷蘭烏得勒支大學醫療中心的科學家一起，基于多中心的神經影像大數據統計建模分析，建立了從人腦結構連接組到人腦功能連接組的生成物理模型。新的人腦連接組生成模型由兩個關鍵參數決定，除了用來刻畫連接組空間幾何關系的距離參數，還包含一個刻畫連接組拓撲同源附加機制的同質性參數。這樣一個簡單的兩參數統計物理模型，能夠解釋絕大部分在經驗觀測數據中估計的人腦連接組屬性個體差異。這些研究結果在三套獨立采集的腦影像數據（共380人）上被重復。通過建模在人類畢生發展歷程中不同年齡階段的人腦連接組結構與功能數據，我們發現：人腦連接組距離參數隨著年齡增加而單調減小，而其同質性參數卻未被發現和年齡有關的顯著變化（圖1）。 

　　該研究建立了人腦連接組統計物理生成模型，對于理解人腦結構功能關系具有重要科學意義，對人腦畢生發展的研究成果可以在人腦工作機制方面對以往觀測到的各種結構與功能的畢生發展變化做出統一的計算神經科學解釋。結合目前各國腦計劃研究大背景，新的人腦連接組生成模型可被應用于腦疾病和人工智能研究領域。 

　　該研究部分受國家973計劃（2015CB351702）和國家自然科學基金委國際合作重點項目（81220108014）資助，相關文章目前已在線發表于神經影像旗艦雜志Neuroimage。 

Betzel R, Avena-Koenigsberger A, Goni J, He Y, de Reus M, Griffa A, Vertes P, Misic B, Hagmann P, Thiran JP, van den Heuvel M, Zuo XN, Bullmore Ed, Sporns O*. (2015). Generative models of the human connectome. Neuroimage, In Press. 
Link: http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1053811915008563  

圖1 人類腦連接組生成模型及其畢生發展規律