基於多模態磁共振影像的人腦複雜網路關鍵通路研究

《基於多模態磁共振影像的人腦複雜網路關鍵通路研究》是依託北京師範大學，由夏明睿擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：基於多模態磁共振影像的人腦複雜網路關鍵通路研究
• 依託單位：北京師範大學
• 項目負責人：夏明睿
• 項目類別：青年科學基金項目

項目摘要

人腦網路是自然界中最為複雜的信息加工和處理系統。利用神經影像海量數據，“腦連線組學”為大尺度腦網路的組織模式和拓撲屬性提供了定量描述。然而，目前仍然缺乏對於人腦網路中關鍵連線通路的系統性描述。本項目擬採用磁共振影像數據，構建人腦白質結構和靜息態功能網路，採用針對每條連線通路的圖論算法識別對人腦結構和功能網路通信效率起到重要作用的關鍵通路，定量描述其物理屬性和拓撲性質，進而分析人腦結構和功能網路關鍵通路的關聯性，並以此為基礎建立一套規範的、自動化的複雜腦網路關鍵通路分析框架，在阿爾茨海默病的神經影像腦網路數據中進行驗證。本項目的實施將豐富“腦連線組學”對大尺度人腦網路拓撲組織的描述，所建立的分析框架將為描述多模態複雜腦網路的關鍵通路提供可行的分析流程。此外，在阿爾茨海默病中的驗證研究也可能為該病的神經影像學標誌物研究從腦連線通路的角度提供新的思路。

結題摘要

基於多模態磁共振影像的腦連線組學研究為理解腦認知功能的神經環路基礎，探索腦發育、老化和腦疾病的機制提供了新思路和新方法。然而，目前仍然缺乏對於人腦網路中關鍵連線通路的系統性描述。本項目採用高時空解析度大樣本的多模態神經影像數據，識別了人腦網路中對通訊效率起到重要作用的關鍵通路，評價了其重測可測性和認知功能，探索了關鍵通路在重大腦疾病中的異常連線模式。該項目資助下取得的重要結果包括： （1）採用多模態磁共振影像數據構建了高精度人腦結構和功能連線網路，識別了人腦網路中的關鍵通路，並發現了腦網路關鍵通路在網路、模組系統、核心節點、構建單元等方面的高通訊貢獻和生理消耗。 （2）採用重複測量結構和功能影像數據揭示了腦網路關鍵通路和核心節點的高重測可測性；發現核心腦區的關鍵連線模式與高級認知功能（如工作記憶）密切相關。 （3）採用腦連線組學元分析發現阿爾茨海默病等11種腦疾病共性的腦網路紊亂異常集中在模組間的關鍵通路中；並採用阿爾茨海默病和抑鬱症作為模型，進一步探索了腦網路關鍵通路作為臨床早期輔助診斷和藥物治療評價腦網路影像標誌物的潛在價值。 研究成果的學術價值：系列研究對建立基於腦影像的複雜腦網路關鍵通路計算分析框架，探索認知加工和微觀組織間的規律，揭示腦疾病連線組異常和建立影像標誌物具有重要價值，推動了國際人腦連線組學前沿領域的發展。 在項目資助下，共發表（含接受）標註該基金的SCI論文18篇，其中第一作者或通訊作者（含並列）論文11篇（7篇IF＞5），這包括發表在Cereb Cortex，NeuroImage和Hum Brain Mapp等本領域主流國際期刊的研究論文和綜述。