INSCAPE！破解时空交织中的动态大脑指纹 — 引读刘河生教授最新个体化研究成果

2023-02-08

人类的大脑好似一台“永动机”，时刻处于不断波动的状态。当我们在看书、思考、放松、或是聊天娱乐时，大脑都处于不同的活动状态。甚至在做一件事情时，大脑也在不同的活动状态间变换更迭。同样，健康的大脑和罹患神经系统或精神疾病的大脑也会有截然不同的活动状态。每个人的大脑都是独一无二的，识别个体独特的大脑动态活动正是解码人类独特认知和行为的基础，也是对脑疾病患者进行个体化精准医疗的重要前提。在个体层面上探索大脑的动态组织是一个非常关键而亟待解决的问题。

【 导语/ INSCAPE技术 】

昌平实验室/ 北京大学生物医学前沿创新中心刘河生教授团队致力于研究个体化脑功能。2023年1月，刘河生教授团队（彭小龙博士为第一作者）开发的INSCAPE个体化大脑动态研究方法及相关成果（“Robust dynamic brain coactivation states estimated in individuals”）以Research Article形式发表于ScienceAdvances期刊，该期刊为Science出版社旗下的综合性国际顶级期刊，影响因子IF=14.957，在所有国际综合性期刊中排名第5。研究结果显示，INSCAPE方法可以在个体水平可靠地评估和解码大脑状态的动态特性、有效检测大脑的偏侧性、识别惯用手和性别等表型特征，并且在大脑疾病研究中表现出巨大潜力，能够评估各类脑疾病患者的动态脑功能，在监测疾病进展或治疗后的恢复方面将带来全新的视角。


【 大脑状态的 “词典"与"笔迹” 】
已有大脑动态研究大都集中于群体水平的分析和比较，未能从个体水平来研究大脑功能网络的动态变化特性。究其原因，传统大脑动态研究多采用无监督式数据驱动分析方法，相关结果的可靠性较低，难以在个体水平得到稳定结果，从而也很难应用和推广到临床中。

本研究基于“先验-解码”的思想，提出了一种“个体化的基于网络的单帧共激活模式估计”（INSCAPE）技术，极大提高了个体水平大脑动态特性评估的可靠性，从而解决了这一难题。具体来说，该方法首先利用高质量、大样本功能脑影像数据建立了可靠的标准化群体模版，即：大脑状态“词典”；并将其作为参考，对单个个体的大脑动态解码从而得到特定个体的“笔迹”，其中包含了丰富的个体化“时间-空间”动态信息。该方法不仅能有效降低噪声对分析结果可靠性带来的影响，同时还可以保留足够的个体特征信息。

【 独特的大脑个体动态活动 】
该研究采用了7套数据集，包括1000多位受试者总计2000多次的磁共振扫描数据。首先对包含了846名健康个体的大型数据集I应用了INSCAPE 方法，生成了16 种大脑状态的群体模版，所有大脑状态都表现出了各自不同的功能网络特性。

随后,研究者在另一个独立数据集中,验证了INSCAPE方法不仅在个体水平上具有高度可重复性，而且能够可靠、稳健地捕捉个体之间的脑动态差异。

大脑偏侧化是人脑为了快速有效处理信息而进化形成的一种脑功能组织形式。利用INSCAPE方法，本研究进一步得到了两个具有偏侧化特性的大脑状态（即：左侧化的脑状态15和右侧化的脑状态11）。其中，左侧化脑状态15的空间分布类似于传统的语言网络，与右侧化脑状态11的活动模式相反。在处理语言任务期间， 该状态的发生率显著高于静息状态，脑状态15出现的时间与语言任务执行的时间高度吻合。

研究者们近一步在独立数据集IV、V中发现右侧化脑状态11在右利手群体中的发生率显著高于左利手群体；在男性中的发生率也更高女性，该结果与过去已知的惯用手和性别对于大脑偏侧化的影响相一致。

最后，研究者对脑卒中患者发病后6个月内大脑状态的动态特性改变进行了评估，发现左侧化脑状态15的发生率随时间推移而持续降低，并最终与健康对照组相似。同时，随着恢复进程，患者偏侧化脑区的左右半球间功能连接逐渐增加、半球内功能连接降低。这一发现说明INSCAPE个体化大脑动态评估方法在临床上对患者脑功能状态的评估和监测具有可行性。


【 科研意义 】
这项研究提出的个体化大脑动态脑网络分析方法，突破了过去在群体层面研究动态脑状态的局限性，使得在个体水平稳健并可靠地检测大脑的动态网络特性成为可能。
多年来，刘河生教授团队致力于研究个体化脑功能。该团队提出的个体化脑功能区剖分关键技术，从空间上绘制了个体化的大脑图谱。而本研究所提出的个体化动态脑网络分析技术（INSCAPE），则从时间上描绘了大脑个体化的脑状态，进而补全了对于大脑功能个体化探索的关键技术。
时间和空间是两个相互独立却又密不可分的维度。对于时间维度下大脑的个体化探索，既可以填补空间上缺失的动态活动信息，帮助我们从更多视角去理解人脑认知的差异和异常；也能协助我们更进一步理解大脑中一刻不停的神经活动是如何构成了个性化的空间图谱，并以时空间交互的方式形成了一个人的独特认知。
这一动态视角的个体化技术在未来临床中也有极大的应用潜力：一方面，可以通过揭示脑疾病的异常的动态脑状态，来协助检测患者在空间中的局灶性病变部位或异常网络构成。另一方面，也能将异常的动态脑状态作为生物标志物，以此跟踪各种脑部疾病的病程发展和恢复，并在临床上为个体水平的治疗方案提供更全面的指导，在空间和时间两个维度上使更精准的医疗成为可能。



曾任哈佛大学附属麻省总医院 Martinos 中心人脑个体差异实验室主任，美国南卡罗莱纳医科大学终身正教授，SmartState讲席教授，南卡罗莱纳医科大学脑影像计算中心主任、生物医学成像中心副主任。长期从事脑功能成像研究，是国际上把功能核磁推向临床应用的最主要贡献者之一。

在国际上最早绘制出了脑功能个体差异图谱，并在此基础上研发了个体化脑功能区剖分技术,被认为是神经影像的一个转折点；他在Nature Neuroscience, Neuron, PNAS 等神经科学顶级期刊发表100多篇论文，总引用次数17000多次。同时担任Brain Informatics共同主编，Frontiers in Psychiatry 副主编，并任多个学术期刊的编委。


引读文章：Peng, X., Liu, Q., Hubbard, C. S., Wang, D., Zhu, W., Fox, M. D., & Liu, H. (2023). Robust dynamic brain coactivation states estimated in individuals. Science Advances, 9(3), eabq8566.


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