人类大脑皮层各区域在形态测量学上展现出显著的相似性，但其生命周期网络重塑的具体形式与范围仍不明确。本研究利用33,937名0-80岁健康受试者的多模态神经影像数据，揭示了脑网络形态测量学的时空成熟过程。从出生到成年早期，整体网络架构通过增强模块化和小世界特性逐步完善。早期发育阶段呈现独特的细胞结构重塑特征：感觉皮层形态测量学差异显著增加，旁边缘皮层相似性显著提升，而联合皮层则保持稳定的中枢枢纽功能。形态-功能耦合效应在青春期早期达到峰值后逐渐减弱，印证了功能成熟过程的长期持续性。这些形态测量学网络的生长模式与突触信号传导、神经发育及代谢相关的基因表达存在显著关联。基于形态测量学网络构建的个体化模型，能够精准识别出具有独特特征的个体特征。在1202名脑部疾病患者中观察到的连接性-表型偏差。这些数据为阐明皮层网络重构原理提供了蓝图，并为量化个体间网络差异建立了基准。

图1.期刊封面图

由西西智研制作

图2.数据分析流程图(A)各研究中心参与者的年龄分布。(B)形态测量网络（MIND方法）的生命周期增长映射概览。(C)构建每位参与者的功能网络，并用于评估形态-功能耦合关系。(D)通过代谢与基因表达数据探索形态测量网络增长的潜在生物学基础。(E)对特定疾病患者（橙色圆点）和对照组（蓝色圆点）的形态测量网络指标个体差异进行特征分析。随后针对个体差异模式开展病例对照差异分析及临床预测

基于33,937名健康受试者（年龄0-80岁）的多模态神经影像数据，绘制了皮质形态测量网络的时空演变轨迹。从出生到成年早期，感觉皮层呈现出形态测量差异性的增强趋势，而副边缘皮层（如扣带回/岛叶）则表现出形态测量相似性的提升。这些形态测量网络与功能成熟度及脑代谢过程存在动态交互作用，并与突触信号传导、神经发育及代谢相关基因表达谱存在关联。基于形态测量网络构建的标准化模型成功捕捉了三种脑部疾病的个体差异特征，并能预测临床预后。本研究不仅建立了人类生命周期中皮质形态测量网络的标准化框架，更揭示了其与功能、代谢及转录组特征的内在联系。该成果还架起了形态学网络建模与临床转化研究的桥梁，推动了脑部疾病研究领域精准化方法的发展。

图3.形态计量网络全局层面的规范性生长(A)形态计量网络全局方差的规范性生长曲线（上）与增长率（下）。实线（中位数）表示50%百分位数，虚线分别代表5%、25%、75%和95%百分位数。通过中位数曲线的一阶导数评估增长率，95%置信区间（灰色阴影部分）采用1000次重采样自助法估算。(B)形态计量网络全局均值的规范性生长曲线及增长率。(C)不同距离区间内平均模态相似度（MSS）的规范性生长曲线及增长率。(D)模块度、Gamma、Lambda和Sigma指标的规范性生长曲线及增长率

通过整合多种皮层特征的MIND方法，构建了形态测量脑网络并深入探究其生命周期增长模式。从出生到青春期早期，整体网络相似性逐渐下降，而整体方差则持续增加，表明皮层结构多样性显著提升。形态测量网络拓扑结构在成年早期经历动态重组，这一过程与功能网络成熟期相呼应，直至四十岁左右。出生时，形态测量网络已呈现成熟的模块化和小世界特性——这对高效信息处理至关重要——这些特征在三十岁前持续增强。该发现与胎儿形态测量网络研究结果一致，后者表明小世界拓扑结构在妊娠晚期形成并随孕期推移不断强化，这种模式在婴儿期、童年、青春期及成年期等发育阶段均保持稳定。同样，功能网络在出生时也表现出小世界拓扑特征，且在前三个月中系统整体分离度呈现逐步增强趋势。这种形态测量网络和功能网络的同步优化，凸显出分离-整合平衡的持续优化过程，为发育过程中高效通讯提供了有力支持。

图4.形态测量网络在细胞结构分类水平上的规范增长率。负增长率表明形态测量相似性随年龄增长而降低，反之亦然。当生长率从负值转为零时，平均形态测量相似性达到最低值（蓝色圆点）。当生长率从正值转为零时，平均形态测量相似性达到最高值（橙色圆点）。

形态测量网络显示，感觉皮层与边缘皮层的发育轨迹呈现截然相反的生长趋势。从出生到青春期早期，感觉神经连接强度逐渐减弱；而边缘皮层的连接则会持续增强直至成年期。这一发现拓展了多尔夫施密特团队此前针对青少年的研究成果。3个关键因素可能解释这种差异模式：首先，作为连接较老、结构简单的旧皮层（如三层海马体）与六层新皮层的过渡结构，边缘皮层区域在发育过程中可能逐渐与新皮层组织结构对齐，从而增强形态学相似性。其次，边缘皮层区域表现出比感觉区域更强的可塑性，这体现在其髓鞘化程度较低而突触密度较高的特征上。虽然感觉皮层较早完成髓鞘化和突触修剪过程，但旁边缘区域持续更长时间地进行这些发育活动，从而放大了发育差异。第三，在宏观层面，形态计量网络沿着从感觉皮层延伸至内嗅皮层的主要梯度进行组织。这种内在的组织轴可能天然支持这些差异化的生长模式。值得注意的是，儿童期同皮层与旁边缘区域之间的形态计量分化程度增加，与认知能力的提升密切相关，这表明这种发育差异有助于维持健康的认知功能。

图5.区域级形态相似性（MSS）的规范性生长(A)：展示不同代表性年龄阶段区域MSS的表面图谱，包含规范性生长曲线、生长速率及核心区域分布。核心区域定义为MSS值超过均值加标准误的区域。(B)基于区域MSS的成对相关性层次聚类分析。所得树状图被划分为四个聚类组。(C)七种细胞结构分类中的核心区域分布。(D)主成分分析得出的区域MSS曲线解释率。第一主成分解释了70.7%的总方差，代表形态测量相似性的寿命主导生长轴。随后将寿命生长轴等分为20个区间，并计算各区间内所有区域的平均生长速率。

大脑的内在组织结构与代谢过程密切相关。在此观察到，形态计量连接强度在空间上与AG和CMRGlc相关。AG通过非氧化葡萄糖代谢支持快速ATP生成和突触可塑性。高级AG主要位于关联区，这些区域同时作为形态计量网络枢纽。这些区域促进复杂信息整合和高级认知功能，这与先前研究证实高级AG与结构及功能网络枢纽相关联的证据相吻合。因此，形态计量网络至少部分反映了功能性网络组织。整体结构-功能耦合在婴儿期和儿童期逐渐增强，并在青春期早期达到峰值后开始下降。早期感觉区域的区域耦合增强可能反映了神经同步性和刺激响应性的提升，而青少年时期的解耦现象则为高级认知功能提供了灵活的动态调节机制。尤其是，发现MSS区域的形态-功能耦合强度呈现负相关。形态学连接通常被视为同细胞结构类脑区间单突触连接的替代指标，而功能连接则常用于表征多突触通路。当形态学连接较强时，跨区域信息传递可能更依赖直接物理连接，从而降低对形态-功能耦合的依赖；反之，当形态学连接较弱时，大脑可能更多地依靠复杂的功能整合来弥补结构缺陷，进而增强形态-功能耦合。

图6.形态-功能耦合的规范性生长(A)区域FCS的规范性生长速率。(B)示例脑区中MSS（黑色线条）与FCS（红色线条）的规范性生长曲线。绿色和蓝色阴影分别表示MSS和FCS的发育窗口期。(C)全局耦合的规范性生长曲线及生长速率。(D)区域耦合的规范性生长表面图（上）与生长速率表面图（下）

阐明形态测量脑网络的生物学基础，对于理解其生命周期成熟动态至关重要。越来越多的证据表明，跨区域形态测量相似性反映了多种生物学特性，例如轴突连接、基因表达相似性、细胞结构与化学结构、同步成熟以及经验依赖性可塑性。就MIND方法而言，所推导的形态测量脑网络与皮质细胞结构和转录相似性呈现出显著的一致性，构建出具有生物学意义且可靠的框架。尽管取得这些进展，形态测量网络的发育生物学基础仍不明确。通过整合形态测量网络生长与基因表达谱，揭示了其生物学基础。基因富集分析显示，在早期生长阶段突触可塑性（MSS）与突触信号传导、神经元投射发育及代谢等生物学过程密切相关。这些机制可能通过多种途径促进形态计量网络的发育，包括促进轴突导向和延伸，以及满足轴突生长的代谢需求。既往抑郁症病例对照研究显示，形态计量网络的破坏与类似的突触信号通路存在关联。这些发现凸显了这些生物过程在调控正常脑网络发育及疾病相关改变中的重要作用。

图7.形态-代谢耦合的正常生长(A)区域层面AG、CMRGlc、CMRO2和CBF的表面生长图谱。(B)形态测量脑网络的区域MSS图谱与各对应年龄点（间隔0.01年）的代谢图谱之间的空间相关性。观察到的相关系数与1000次自旋测试结果进行对比：紫色圆点表示显著相关性(pspin < 0.05，经错误发现率校正），灰色圆点表示非显著相关性(pspin > 0.05，经错误发现率校正）。(C)散点图展示了代表性年龄点区域MSS与代谢指标的皮尔逊相关性，其中黑色中心线为线性拟合曲线，灰色阴影部分为95%置信区间

通过研究人类生命周期中形态计量网络的发展轨迹，有望揭示大脑皮层组织的关键时间节点，并建立量化个体脑部异常的标准化参考体系。越来越多的研究证据表明，区域间通讯障碍和全局网络功能失调是导致神经精神疾病的重要因素。通过构建生命周期生长曲线，评估了个体连接度指标与群体标准的偏离程度，证明了基于连接组模型的临床应用潜力。从全局、细胞结构和区域三个层面分析了阿尔茨海默病、抑郁症和自闭症谱系障碍患者的形态计量网络异质性。尽管≤13%的患者在单一指标上存在极端偏离，但神经退行性疾病在基于形态计量网络的偏差中展现出比精神疾病更大的重叠特征。基于连接组学的模型在预测阿尔茨海默病（AD）患者临床症状方面表现优于抑郁症/自闭症谱系障碍（MDD/ASD）患者，这与既往研究结果一致：AD患者普遍存在形态学异常，而MDD/ASD患者的改变则更为隐蔽且异质性更强，检测灵敏度也较低。神经退行性疾病模式的严重程度可能增强基于网络的预测能力，而精神类疾病的多样性则对以形态学为主的评估方法构成挑战。未来研究中，生长曲线及其衍生的异质性指标需在临床实践中验证，同时应通过限制同质性队列来获取亚型分类洞见，或扩展至更大规模的多样化队列以获得跨诊断见解。尽管存在这些挑战，该框架仍可发展为基于生命周期的评估工具，用于早期诊断、疾病监测及个性化干预。

图8.形态-转录组耦合的规范性增长(A)脑区节点间的基因表达谱。我们通过偏最小二乘回归分析，考察了区域级MSS生长速率与区域基因表达谱的空间关联性，并筛选出对显著成分具有正负权重的前导基因。(B)偏最小二乘回归分析中第一成分的解释率。将观测到的解释率（红点）与1000个零模型所得结果（蓝框）进行对比。(C)散点图展示转录组表达谱与区域级MSS生长速率Z统计量在代表性年龄间的皮尔逊相关性，其中黑色中心线为线性拟合，灰色阴影表示95%置信区间。(D)对第一偏最小二乘成分中权重较高（Z值＞5）的前导基因进行GO生物过程显著富集分析

本研究存在若干局限性值得进一步探讨。首先，虽然庞大的样本量为稳健分析提供了理想条件，但年龄分布不均衡的问题——特别是婴儿期和老年晚期数据的稀缺性——可能对生长模型产生偏差。通过整合年龄/部位效应的验证性分析部分解决了这一问题，但未来研究需要扩大针对代表性不足年龄群体的数据集。其次，由于数据主要来自欧洲、北美、亚洲和澳大利亚，仍存在地域性偏差。纳入具有不同社会经济文化背景的多样化人群将提升研究结果的普适性。第三，横断面设计可能导致对形态测量脑网络寿命轨迹的低估。要精确绘制形态测量网络的成熟过程，需要时间采样间隔密集的纵向数据支撑。第四，由于儿科影像学存在伦理与实践障碍，PET代谢数据仅限于成人研究。追踪代谢、神经递质受体及转运蛋白的生命周期PET数据集，有助于更深入地揭示发育过程中的神经生物学驱动因素。

图9.基于形态测量网络的偏差在三种脑部疾病中的临床意义：(A)健康对照组与阿尔茨海默病（AD）、抑郁症（MDD）及自闭症谱系障碍（ASD）患者在单次随机重复实验中极端偏差数量的病例对照差异。(B)三种脑部疾病在100次重复实验中病例对照差异的极端偏差数量p值分布。(C)患者在整体、类别及区域层面出现极端偏差的比例。(D)个体偏差模式临床评分的预测准确性。

最后，在形态-功能耦合分析中，采用了形态测量相关性方法而非传统结构网络分析方法——扩散磁共振成像纤维束追踪法。虽然纤维束追踪法在处理交叉纤维和长程连接时存在局限性，但形态测量网络为结构与功能关系提供了互补性见解。方法论的多元化（例如整合图论与非线性动力学）将推动该领域的发展。

该文贺永团队联合全球 141 个研究中心，基于 33,937 名被试的多模态磁共振影像数据，首次系统解析了 0-80 岁全生命周期人脑皮层形态相似网络的发育规律。研究明确，皮层形态相似网络呈非线性发育轨迹：全脑网络变异度于青春期（12.5-15.7 岁）达峰，平均连接强度在青春期早期（10.8-13.7 岁）降至最低，模块化程度与小世界特性随发育持续优化。系统层面遵循 “感觉运动 - 旁边缘皮层” 层级发育规律，感觉皮层与其他系统相似度降低，旁边缘皮层则增强，联合皮层始终为网络枢纽。研究还揭示该网络与功能网络、能量代谢及突触信号传递相关基因表达存在动态耦合，并在孤独症、阿尔茨海默病等疾病中发现网络连接异常，且异常程度与临床症状相关。

通讯作者、北京师范大学贺永教授

北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室教授，IDG/麦戈文脑科学研究院教授，北师大脑成像中心主任，国家杰出青年基金获得者，专业学者特聘教授。2005年获中科院自动化所博士学位，2005-2007加拿大麦吉尔大学蒙特利尔神经病学研究所博士后。主持国家自然科学基金重点项目等20余项国家和省部级课题。现任Frontiers in Human Neuroscience等6个国际期刊副主编或者编委。在 PNAS, Brain, Biological Psychiatry, Journal of Neuroscience, Cerebral Cortex等国际期刊发表SCI论文180余篇，Google引用14000余次，SCI引用9000余次，SCI-H指数47。所获重要奖项和荣誉包括：国家自然科学奖二等奖、国家科学技术进步奖二等奖、北京市科学技术奖二等奖、教育部科学技术进步奖一等奖、中国青年科技奖、国务院政府特殊津贴和科技北京百名领军人才等。2016年4月，入选2015年度“专业学者奖励计划”特聘教授名单。

第一作者、北京师范大学梁馨元

本文内容来自期刊Neuron 第113卷, 3275–3295页，2025年10月1日发表，以Dissecting human cortical similarity networks across the lifespan为题的文章。原文链接：

https://doi.org/10.1016/j.neuron.2025.06.018

成都西西智研文化传媒有限公司是一个实力雄厚的科研可视化公司，深耕科研可视化领域多年，绘图作品在Nature, Science, Cell, JACS, Angew, EES等不同领域的顶级刊物发表。凭借专业实力已为超2000家国内外科研课题组提供服务，累计完成10000余幅高质量科研图片设计，以精湛的专业能力收获95%的客户推荐率。截至目前，经我们设计的作品已有30+次登上Nature系列期刊封面。尤为值得一提的是，我们的科研可视化服务项目连续入选2022、2023年度"中国科学十大进展"，并获得央视新闻CCTV-13专题报道，以硬核实力助力科研成果绽放光彩。

西西智研作品已见刊于多个顶级期刊，其中Nature正刊及其子刊系列作品见刊数量在国内科研可视化公司中名列前茅

科研绘图行业领军品牌，专注科研成果可视化领域10+年，国内领先的科学可视化整体解决方案提供商

随着视频期刊的发展壮大，越来越多的科研人员注意到了动画的巨大表现优势，CNS、NASA等也都选择将自己的重要成果用视频动画的方式传播出去，在项目申请、成果答辩、同行交流等诸多场景展示领域十分重要！目前为止，西西智研已为央视、国家自然基金委、诸多高校及企业、设计制作几十部科研动画，为其科研成果锦上添花。

有科研绘图需要，可扫上方二维码联系我们

论文插图封面设计，科学动画，作图排版与图文美化，医学插画，摘要图

西西智研，让科研绘图更专业、更简单