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導語
從嬰兒第一次凝視世界,到長者回首往昔歲月,人的大腦并非靜止,而是終其一生都在動態(tài)“重塑”。然而,以往研究多關注特定年齡段(如童年或老年)腦網絡與認知功能的關聯(lián),卻難以回答一個根本問題:腦網絡的組織原則如何隨時間演變?是否存在關鍵的“切換軌道”點?
為回答這一問題,這篇發(fā)表于Nature Communications研究展開了全生命周期探索。研究團隊整合了九個數(shù)據(jù)集的擴散磁共振影像,涵蓋4216名從新生兒到90歲的參與者,運用圖論提取12種網絡組織指標,并借助非線性降維技術UMAP,系統(tǒng)揭示其隨年齡發(fā)展的隱藏軌跡。
關鍵詞:腦網絡拓撲,生命周期,圖論,流形學習(Manifold Learning),神經發(fā)育(Neurodevelopment)
王璇丨作者
趙思怡丨審校
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論文題目:Topological turning points across the human lifespan 論文鏈接:http://nature.com/articles/s41467-025-65974-8 發(fā)表時間:2025年11月25日 論文來源:Nature Communications
引言:人腦連接“地圖”的非線性之旅
人腦是自然界中最復雜的網絡系統(tǒng)之一,其結構連接不僅支撐著基本的神經功能,也與認知能力、行為表現(xiàn)乃至精神疾病密切相關。近年來,隨著神經成像技術的飛速發(fā)展,繪制人腦結構連接“地圖”并揭示其隨年齡變化的規(guī)律,已成為理解人腦發(fā)育、成熟與老化過程的核心課題。然而,傳統(tǒng)研究往往局限于特定年齡階段或采用單一的指標分析,難以全面捕捉整個人類生命周期中腦網絡拓撲結構演變的連續(xù)性與非線性特征。
在此背景下,研究者基于大規(guī)模擴散成像數(shù)據(jù),系統(tǒng)探討了腦結構拓撲在整個生命周期中的非線性發(fā)展軌跡及其與認知發(fā)展的關聯(lián)。結果顯示,生命周期中存在著四個主要的拓撲轉折點,分別出現(xiàn)在約9歲、32歲、66歲和83歲。這些關鍵年齡將腦網絡發(fā)展劃分為五個具有顯著差異的拓撲階段,揭示了腦結構網絡發(fā)展具有明顯的階段性與非線性轉換特征,也明確了各時期驅動年齡?拓撲關系的具體組織屬性。
核心問題:
從密度到拓撲,剖析網絡的“連接之道”
研究首先從基礎入手,分析了人腦結構網絡的整體連接狀況。結果顯示,網絡的密度(即腦區(qū)之間存在的連接比例)隨年齡增長并非直線變化,而是呈現(xiàn)起伏波動:在新生兒和30歲左右的成年早期,人腦連接較為密集,而在10歲左右和80歲以后,連接則相對稀疏。
與此同時,另一個關鍵指標:節(jié)點強度(即每個腦區(qū)所有連接權重的總和),卻表現(xiàn)出近乎線性的持續(xù)增長。這意味著,盡管人腦在特定階段會減少連接數(shù)量,但保留下來的連接往往會變得更加強健和高效。
這兩項發(fā)現(xiàn)共同揭示了一個在連接策略上重要的整體趨勢:人腦的結構連接,隨著發(fā)育與老化,逐漸從生命早期的“多而弱”,優(yōu)化為生命后期的“少而強”。腦網絡密度并非直線變化,連接強度卻隨年齡持續(xù)線性增長。這表明,大腦會通過階段性“修剪”來減少冗余連接,并同步強化保留下的重要連接,從而實現(xiàn)整體效率的提升。
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圖1. 數(shù)據(jù)集人口統(tǒng)計學特征、方法示意圖及網絡連接性。
研究方法:整合、分離與中心性,
解碼人腦網絡的“組織原則”
在組織邏輯上,整合、分離與中心性這三大原則隨年齡呈現(xiàn)協(xié)調而不同步的“非線性”:全局信息整合能力在29歲左右達到頂峰后漸次下降。網絡模塊化程度在31歲最低、90歲最高。而樞紐節(jié)點的中心性則在老年期顯著增強。這些變化共同說明,人腦網絡的成熟并非勻速推進,而是具有明顯的階段性節(jié)奏。
通過UMAP流形學習技術,研究識別出四個關鍵的拓撲轉折點:9歲、32歲、66歲和83歲,將人生劃分為五個發(fā)展時期:
童年期(0–9歲):以“局域集群化”為主,為腦功能專門化奠定基礎;
青春期(9–32歲):快速趨向“全局高效與局域專門化”的平衡,于32歲達至巔峰并出現(xiàn)最強轉折;
成年期(32–66歲):重心轉向“局域協(xié)同”,支撐技能固化與認知策略成熟;
衰老期(66–83歲):網絡“模塊化”增強,可視為老化過程中的結構重組;
晚年期(83–90歲):變化模式趨于簡化,年齡與拓撲的關聯(lián)整體減弱。
這些由數(shù)據(jù)驅動發(fā)現(xiàn)的轉折點,與人類生命歷程中的重要里程碑高度對應:9歲呼應青春期啟動與心理風險上升期,32歲對應認知與腦結構高峰,66歲銜接認知衰退風險顯著增加的階段,83歲后則可能反映極端高齡下大腦獨特的演化模式。該研究不僅勾勒出人腦結構發(fā)展的整體圖景,也為理解認知發(fā)展、心理健康與神經退行進程提供了關鍵的時間坐標系。
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圖2. 基于主成分分析的轉折點特征分析。
結論與展望
這項研究通過創(chuàng)新的分析框架,首次系統(tǒng)繪制了人腦結構網絡跨越九十年的發(fā)展軌跡,確立了四個關鍵拓撲轉折點,將人生劃分為五個具有不同優(yōu)化主題的階段,證實了人腦發(fā)展是一個非線性、分階段的重組過程,并構建了一個可量化的“時間-拓撲”坐標系。這一框架不僅為理解各階段認知與行為模式提供了結構基礎,也為識別神經發(fā)育障礙、精神疾病及認知老化相關疾病的異常偏離提供了潛在生物學標尺,有望推動建立個體化的“發(fā)育時鐘”與“衰老時鐘”,也指明了未來需通過縱向追蹤、更大規(guī)模樣本及多模態(tài)數(shù)據(jù)整合,來揭示其內在機制并實現(xiàn)向精準腦健康評估的跨越。
計算神經科學第三季讀書會
從單個神經元的放電到全腦范圍的意識涌現(xiàn),理解智能的本質與演化始終是一個關于尺度的問題。更值得深思的是,無論是微觀的突觸可塑性、介觀的皮層模塊自組織,還是宏觀的全局信息廣播,不同尺度的動力學過程都在共同塑造著認知與意識。這說明,對心智的研究從最初就必須直面一個核心挑戰(zhàn):局部的神經活動如何整合為統(tǒng)一的體驗?局域的網絡連接又如何支撐靈活的智能行為?
繼「」與「」讀書會后,集智俱樂部聯(lián)合來自數(shù)學、物理學、生物學、神經科學和計算機的一線研究者共同發(fā)起,跨越微觀、介觀與宏觀的視角,探索意識與智能的跨尺度計算、演化與涌現(xiàn)。重點探討物理規(guī)律與人工智能如何幫助我們認識神經動力學,以及神經活動跨尺度的計算與演化如何構建微觀與宏觀、結構與功能之間的橋梁。
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