心理所左西年研究組應《Trends in Cognitive Sciences》邀請發表人腦畢生發展綜述

　　神經精神疾病給世界各國帶來了巨大的社會與經濟負擔，這些腦功能疾病會發生在個體一生發展中的不同年齡階段，具有不同的心理和行為異常特征，研究與它們有關的腦連接隨著年齡（隨齡）發展變化的規律與機制，是對各類神經精神疾病進行早期診斷、病程監測和解讀發病機制的關鍵。神經功能成像因其無損和非侵入性特點而被廣泛應用于研究各類重大腦疾病，以其為核心技術的人腦連接組學成為研究腦功能隨齡發展機制的重要方法。 

　　中國科學院行為科學重點實驗室左西年研究員自2010年底回國，建立了“人腦功能連接組及其畢生發展實驗室”，致力于研究人腦功能隨齡發展規律，為重大神經精神疾病的腦發展病理機制研究提供正常參考，有助于及時、準確地對其進行診斷、預警、干預和愈后評估。為克服當前神經影像方法學技術局限，他的團隊基于靜息態功能磁共振成像技術，揭示了高精度人腦網絡中心度圖譜[1,2]及其神經生物學基礎[3-5]和遺傳及環境影響[6]，領銜建立了國際神經影像“信度與可重復性同盟”[7]，系統而深入地研究了高精度人腦連接組圖譜的重測信度[8]，推動了科學界對人腦連接組學可重復性的多學科交叉系統研究，促進了人腦連接組學標準化進程。團隊基于在人腦連接組學領域取得的技術進展，揭示出人腦網絡隨齡發展一般規律：半球連接呈現U型畢生發展規律[9]，人腦功能模塊內短距離連接隨齡下降而模塊間長距離連接隨齡增加[10]；在連接組拓撲結構上，人腦“網關”后內側頂區呈現出“局部連接隨齡降低，全局連接水平穩定”的特點[1]，其中頂葉記憶網絡功能隨齡降低，而默認網絡卻保持穩定[11]；結構和功能連接的數學建模發現人腦連接組符合雙距離參數（解剖和拓撲）生成模型，人腦畢生發展連接組學初步驗證了“解剖距離參數隨齡增加，而拓撲距離參數保持穩定”的基本發展規律[12]。團隊同時也開展了神經精神疾病腦連接組發展異常規律的探索研究，發現：精神分裂癥患者基本感知覺網絡內部的短距離連接和半球連接的發育遲滯，由之帶來感知覺網絡與高級認知網絡之間長距離連接的發展異常[13,14]；正常認知老化的腦網絡特征得益于正常的額頂控制網絡調控功能[15]，其退化導致行為認知層面明顯功能下降，調控功能的控制不力將導致最終的腦功能病理性退化（如輕度認知障礙階段和阿爾茨海默病階段[16]）。 

圖1. 大樣本人腦畢生發展研究十年總結

圖2. 人腦連接組畢生發展規律建模

　　鑒于團隊在人腦連接組及其畢生發展領域近來取得的一系列研究進展，著名學術出版商Cell旗下認知科學權威綜述雜志《Trends in Cognitive Sciences》（五年影響因子23.8）邀請團隊撰寫人腦連接組畢生動態發展研究綜述[12]。論文通過系統梳理近十年（2007-2016）發表的人腦畢生發展研究（圖1），指出了開展畢生發展連接組學研究的必要性和挑戰。在此基礎上，突出強調了在解決好可靠性與有效性的前提下，未來的人腦連接組畢生發展研究應該集中解決來自各種與年齡相關的生理和心理干擾因素，基于數學建模的多模態神經影像整合計算具備非常大的潛力來最終揭示人腦連接組畢生發展機制。初步的雙參數生成模型計算建模已經揭示出（圖2）：畢生發展歷程中，人腦連接組逐漸由一個“解剖驅動”的復雜系統轉變為“拓撲驅動”。結合公共衛生領域和兒科臨床實踐中普遍使用的身高和體重標準發展軌線（即常模），這些初步成果為人腦連接組學轉化研究提供了思路，基于“解剖”和“拓撲”這兩個人腦連接組參數，可以繪制畢生發展常模，從而為腦疾病的早期檢測和預防提供客觀生物學工具。 

　　在國家自然科學基金委重點國際合作項目、中國科學院重點部署項目、國家科技部重點基礎研發（973）項目和北京市科委腦專項等的資助下，左西年及其合作團隊提出了“中國彩巢計劃（2013-2022）”，致力于建立中國人腦與心理行為畢生發展（6－85歲）常模。目前作為腦發育階段的預實驗（2013-2017）已經接近尾聲，相關成果和數據樣本將于2017年上半年公開，更為詳細的計劃內容請參見“中國彩巢計劃”網站（http://zuolab.psych.ac.cn/colornest.html）。這項計劃，除了為腦科學基礎研究提供寶貴的縱向追蹤樣本資料，也將為未來全國范圍內建立服務全民心理行為和腦健康的中國人腦畢生發展常模提供預研基礎。 

相關文獻： 

[1] Zuo XN*, Ehmke R, Mennes M, Imperati D, Castellanos FX, Sporns O, Milham MP. 2012. Network centrality in the human functional connectome. Cerebral Cortex, 22:1862-1875. 

[2] Zuo XN*, Xu T, Jiang L, Yang Z, Cao XY, He Y, Zang YF, Castellanos FX, Milham MP. 2013. Toward reliable characterization of functional homogeneity in the human brain: Preprocessing, scan duration, imaging resolution and computational space. Neuroimage, 65: 374-386.  

[3] Jiang L, Xu T, He Y, Hou XH, Wang J, Cao XY, Wei GX, Yang Z, He Y, Zuo XN*. 2015. Toward neurobiological characterization of functional homogeneity in the human cortex: Regional variation, morphological association and functional covariance network organization. Brain Structure & Function, 220: 2485-2507. 

[4] Yang Z*, Qiu J, Wang P, Liu R, Zuo XN*. 2016. Brain structure-function associations identified in large-scale neuroimaging data. Brain Structure & Function, 221: 4459-4474 

[5] Jiang L*, Zuo XN*. 2016. Regional homogeneity: A multi-modal, multi-scale neuroimaging marker of the human connectome. Neuroscientist, 22(5): 486-505. 

[6] Yang Z, Zuo XN*, McMahon KL, Craddock CR, Kelly C, de Zubicaray G, Hickie IB, Bandettini P, Castellanos FX, Milham MP*, Wright MJ. 2016. Genetic and environmental contributions to functional connectivity architecture of the human brain. Cerebral Cortex, 26:2341-2352. 

[7] Zuo XN*, Anderson JS, Bellec P, Birn RM, Biswal BB, Blautzik J, Breitner JC, Buckner RL, Calhoun VD, Castellanos FX, Chen A, Chen B, Chen J, Chen X, Colcombe SJ, Courtney W, Craddock RC, Di Martino A, Dong HM, Fu X, Gong Q, Gorgolewski KJ, Han Y, He Y, He Y, Ho E, Holmes A, Hou XH, Huckins J, Jiang T, Jiang Y, Kelley W, Kelly C, King M, LaConte SM, Lainhart JE, Lei X, Li HJ, Li K, Li K, Lin Q, Liu D, Liu J, Liu X, Liu Y, Lu G, Lu J, Luna B, Luo J, Lurie D, Mao Y, Margulies DS, Mayer AR, Meindl T, Meyerand ME, Nan W, Nielsen JA, O'Connor D, Paulsen D, Prabhakaran V, Qi Z, Qiu J, Shao C, Shehzad Z, Tang W, Villringer A, Wang H, Wang K, Wei D, Wei GX, Weng XC, Wu X, Xu T, Yang N, Yang Z, Zang YF, Zhang L, Zhang Q, Zhang Z, Zhang Z, Zhao K, Zhen Z, Zhou Y, Zhu XT, Milham MP*. 2014. An open science resource for establishing reliability and reproducibility in functional connectomics. Scientific Data, 1:140049. 

[8] Zuo XN*, Xing XX*. 2014. Test-retest reliabilities of resting-state FMRI measurements in human brain functional connectomics: A systems neuroscience perspective. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 45:100-118. 

[9] Zuo XN*, Kelly C, Di Martino A, Mennes M, Margulies DS, Bangaru S, Grzadzinski R, Evans AC, Zang YF, Castellanos FX, Milham MP*. 2010. Growing together and growing apart: regional and sex differences in the lifespan developmental trajectories of functional homotopy. The Journal of Neuroscience, 30:15034-15043. 

[10] Cao M, Wang JH, Dai ZJ, Cao XY, Jiang LL, Fan FM, Song XW, Xia MR, Shu N, Dong Q, Milham MP, Castellanos FX, Zuo XN*, He Y*. 2014. Topological organization of the human brain functional connectome across the lifespan. Developmental Cognitive Neuroscience, 7C:76-93. 

[11] Yang Z*, Chang C, Xu T, Jiang L, Handwerker DA, Castellanos FX, Milham MP, Bandettini PA, Zuo XN*. 2014. Connectivity trajectory across lifespan differentiates the precuneus from the default network. NeuroImage, 89:45-56. 

[12] Zuo XN*, He Y, Betzel RF, Colcombe S, Sporns O, Milham MP*. 2016. Human connectomics across the lifespan. Trends in Cognitive Sciences, doi: 10.1016/j.tics.2016.10.005. Online Paper 

[13] Jiang L, Xu Y, Zhu XT, Yang Z, Li HJ, Zuo XN*. 2015. Local-to-remote cortical connectivity in childhood and adulthood schizophrenia. Translational Psychiatry, 5: e566. 

[14] Li HJ, Xu Y, Zhang KR, Hoptman MJ, Zuo XN*. 2015. Homotopic connectivity in drug-naive, first-episode, early-onset schizophrenia. The Journal of Child Psychology and Psychiatry, 56:432-443. 

[15] Li HJ*, Hou XH, Liu HH, Yue CL, Lu GM, Zuo XN*. 2015. Putting age-related task activation into large-scale brain networks: A meta-analysis of 114 fMRI studies on healthy aging. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 57:156-174. 

[16] Li HJ*, Hou XH, Liu HH, Yue CL, He Y, Zuo XN*. 2015. Toward systems neuroscience in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease: A meta-analysis of 75 fMRI studies. Human Brain Mapping, 36:1217-1232.