心理所国际合作研究建立刻画人脑连接组毕生发展规律的物理模型

　　人脑连接组是用来抽象人类大脑连接模式的网络图谱，对于研究人类认知功能具有重要价值。直到目前，影响和塑造人脑连接组拓扑的生成规律与法则尚未被完全理解。现代脑成像技术的进步，使得此领域积累了大量的人脑连接组结构与功能的实验观测数据和经验发现，即所谓“神经影像大数据”。对上述人脑连接组生成规律与法则进行统计物理建模研究，将会对其产生的神经影像大数据进行信息提取和压缩，最有效地将神经影像“大数据”变小，并转换成相关知识，指导人脑连接组与行为、心理以及各种脑疾病的关联研究。 

　　日前，来自美国印第安纳大学心理与脑科学系、中国科学院行为科学重点实验室、瑞士洛桑大学医学院、英国剑桥大学行为与临床神经科学研究所和荷兰乌得勒支大学医疗中心的科学家一起，基于多中心的神经影像大数据统计建模分析，建立了从人脑结构连接组到人脑功能连接组的生成物理模型。新的人脑连接组生成模型由两个关键参数决定，除了用来刻画连接组空间几何关系的距离参数，还包含一个刻画连接组拓扑同源附加机制的同质性参数。这样一个简单的两参数统计物理模型，能够解释绝大部分在经验观测数据中估计的人脑连接组属性个体差异。这些研究结果在三套独立采集的脑影像数据（共380人）上被重复。通过建模在人类毕生发展历程中不同年龄阶段的人脑连接组结构与功能数据，我们发现：人脑连接组距离参数随着年龄增加而单调减小，而其同质性参数却未被发现和年龄有关的显著变化（图1）。 

　　该研究建立了人脑连接组统计物理生成模型，对于理解人脑结构功能关系具有重要科学意义，对人脑毕生发展的研究成果可以在人脑工作机制方面对以往观测到的各种结构与功能的毕生发展变化做出统一的计算神经科学解释。结合目前各国脑计划研究大背景，新的人脑连接组生成模型可被应用于脑疾病和人工智能研究领域。 

　　该研究部分受国家973计划（2015CB351702）和国家自然科学基金委国际合作重点项目（81220108014）资助，相关文章目前已在线发表于神经影像旗舰杂志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  

图1 人类脑连接组生成模型及其毕生发展规律