年6月，北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室舒妮课题组及其合作者，在神经影像国际权威期刊《NeuroImage》在线发表了题为“Structuralnetworkmaturationofthepretermhumanbrain”的研究论文(Zhao,etal.,a)，揭示了人脑结构连接组在早期发育关键阶段的变化模式。
人脑是一个复杂且高效的网络系统，探索其早期拓扑结构和信息加工方式的发育机制是神经科学研究领域的重要问题。近年来，该课题组采用先进的弥散磁共振脑成像技术，结合图论模型分析框架，揭示了脑白质结构网络拓扑组织随儿童青少年发育过程的一系列变化规律(Huang,etal.,;Zhao,etal.,a;Zhao,etal.,b;Zhao,etal.,b)，然而，人脑在发育超早期阶段的拓扑变化模式尚不清楚。孕期第三阶段是人脑的快速发育时期，大量皮层间轴突通路的发育成熟在出生时形成了一个高效且分化的“成人类似”连接模式，并呈现出显著的拓扑特征，如枢纽节点以及富人俱乐部结构等。这些白质连接组织支撑了早期人脑功能的出现和发展，探索人脑大尺度结构网络在早期关键阶段的发育模式具有重要科学意义。
为了回答上述问题，该课题组通过与美国宾夕法尼亚大学合作，以77名胎龄为31.9-41.7孕周（以影像扫描时间计算）的早产以及足月新生儿为研究对象，采集了每名被试的高分辨率的弥散磁共振脑影像数据。结合确定性纤维追踪算法与婴儿脑分区图谱重建了个体水平的宏观脑白质结构网络，然后采用图论分析框架，解析了脑结构网络拓扑组织的发育模式。该研究主要发现，新生儿脑结构网络的不同脑区呈现出异质性的发育曲线（图1）。进一步的聚类分析表明，枢纽hub脑区呈现出了独有的快速增长模式，符合“富者愈富”的发育规律（图2）。同时，通过模块化分析，研究者发现负责功能分化的模块内连接和地方型枢纽节点相比于负责功能整合的模块间连接和连接型枢纽节点具有更快的发育速率，揭示了人脑结构网络在出生前的最后阶段，呈现出更加“功能分化”的发育特质（图3）。值得注意的是，通过采用支持向量回归和留一交叉验证的机器学习多元分析方法，研究者发现脑网络连接效率能够准确地预测新生儿年龄，其中枢纽hub脑区具有最高的预测效力（图4），证明了脑白质结构网络对新生儿脑成熟程度的较强预测能力。
图1.脑区节点效率的异质性发育模式
图2.枢纽hub节点分布以及核心脑区与非核心脑区的发育速率
图3.地方型枢纽节点相比于连接型枢纽节点，模块内连接相比于模块间连接具有更快的发育速率
图4.脑区连接效率对于新生儿个体年龄的预测能力
该研究采用足月和早产新生儿磁共振影像数据，结合图论分析框架系统解析了脑白质结构网络的早期发育规律，研究对于揭示婴幼儿认知行为发展的神经基础，理解人脑神经环路的早期发育规律，以及探索发育性脑疾病（如孤独症）的结构起源具有重要意义。
该研究论文主要由实验室赵腾达博士以及美国宾夕法尼亚大学Mishra博士共同完成，通讯作者为舒妮教授和*浩教授（美国宾夕法尼亚大学）。该研究得到了国家自然科学基金和美国NIH项目的资助。
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