正常脑力值(正常人的脑力值)正常脑力值(正常人的脑力值)

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正常脑力值(正常人的脑力值)

正常脑力值(正常人的脑力值)

本文由brainnews脑科学世界团队原创编译,转载请联系授权。


随着科技的发展和人们对生活要求的提高,很多家庭会带小朋友定时去医院体检。用于量化年龄变化成长图的简单框架最早发表于18世纪末,至今仍是儿科保健的基石。然而,目前只有为数不多的人体测量标准,如身高、体重和头围,并且大多只有出生后的第一个十年的数据,没有图表用以量化各个年龄段人类大脑的变化。


图片来自网络


精神疾病是大脑发育的非正常结果,而正常衰老过程中大脑的病理变化会引起神经退行性疾病。早产和神经遗传性疾病与大脑结构异常有关,精神疾病和痴呆症共同代表了全球最大的健康负担,突出了大脑发育标准化评估工具开发的迫切需要。


在过去的几十年里,神经影像学已成为人脑基础研究和临床研究中无处不在的工具。


2022年4月13日,剑桥大学的Richard Bethlehem宾夕法尼亚大学的Jakob Seidlitz合作,在Nature上发表了Brain charts for the human lifespan,文章里他们对不同年龄人群的(从受孕后115天到100岁)MRI数据进行分析汇总,绘制了世界上首个涵盖各年龄段的人脑图谱



正常人脑的脑部生长图谱


作者使用位置、规模和形状的广义加成模型(GAMLSS)创建了人类生命期的大脑图表。GAMLSS模型是针对对照组受试者的结构性MRI数据,对大脑的四个主要组织体积的数据进行收集,包括:皮质灰质(GMV)、白质(WMV)、皮质下灰质(sGMV)和脑室脑脊液(脑室或CSF)。


结果显示,从妊娠中期开始,GMV快速增长,在5.9岁时达到峰值,随后接近线性下降。WMV也从妊娠中期到儿童早期迅速增加,在28.7岁时达到高峰,50岁以后加速下降。GAMLSS还量化了主体间变异的发展变化。一系列结果说明年龄的增长伴随大脑的持续变化,儿童时期是人脑发育的关键时间点,随着衰老,60岁左右后大脑逐渐萎缩。


图1:皮质区灰质总体积(GMV)、白质总体积(WMV)、皮质下灰质总体积(sGMV)和脑室或脑脊液总体积(VV)随年龄变化轨迹


扩展成像


为了将大脑图表的范围扩大到四个大脑体积之外,研究者同样使用GAMLSS建模方法估计包括平均皮质厚度、总表面积以及34个皮质区域中每个区域的体积。


发现总表面积与大脑总体积(TCV)的发育高度相关,这两个指标在大约11-12岁时达到峰值。皮质厚度在1.7岁达到早期峰值,这与以前的观察相吻合。区域灰质体积的峰值年龄在34个皮质区域中差异很大--从大约2到10岁。初级感觉区的体积最早达到峰值,并在峰值后表现出较快的下降,前颞部联合皮质区的峰值较晚,并在峰值后表现出较慢的下降。可以发现大脑不同组织在不同时期,发育过程有明显差异。


图2: 大脑总体积(TCV)、总表面积(TSA)、平均皮质厚度(MCT)以及皮质功能区体积的时间变化轨迹


发育里程碑


神经影像学将大脑各组织时间轨迹的达峰节点[体积达到最大处]和发育速度峰值节点[轨迹上升阶段的斜率最大值处]定义为发育的里程碑。


研究者发现GMV在青春期开始之前达到峰值,sGMV在青春期中期达到峰值,WMV在成年初期达到峰值;GMV、sGMV和WMV的生长速度在婴儿期和儿童早期达到峰值;CV的速度在7个月达到高峰;TCV和sGMV的速度和大小峰值分别与新生儿早期和青少年身高和体重速度的峰值相吻合。皮层平均厚度的速度甚至更早达到峰值,在前期为-0.38岁(相对于出生)。


这些都是传统意义上反应脑容量的指标,表明大脑在胚胎期到出生后一小段时间里的可塑性很强,学习潜力更大。也似乎隐含着胎教在一定程度上是有效的。


图3:人类大脑的发育里程碑


个体数据分析报告


除此之外,作者还统计了个体数据,个体数据的临床多样性能够全面研究一系列疾病的脑部特征。其中,基于生物学女性患者的灰质体积,AD表现出与正常人群的最大差异;基于百分位数马氏距离(CMD),与正常人群差异最大的三种患病人群依次为阿尔茨海默病(AD)、轻度认知障碍(MCI)和精神分裂症(SCZ)。


大脑指标的百分位标准化可重复地检测到病例对照差异和其对大脑结构的遗传性影响。


总 结


本研究定义了大脑与年龄相关的变化特征,识别出了多个此前未被报道过的脑生长发育关键时期,并且发现多种疾病患者(如AD)的脑结构与正常人群存在不同。这是迄今最大规模的神经影像学研究,为基础和临床的神经科学研究提供了重要的参考。


作者在最后也提出脑图谱的建立不意味着适用于临床定量诊断,因为即使是传统的人体测量生长图(身高、体重和BMI),在对个别儿童的诊断中仍有细微差别。并且这个MRI数据偏向于欧洲和北美人口中的欧洲血统群体。但通过年龄和性别归一化的指标,纵向测量中百分位数的稳定性普遍较高,预示着大脑评估与诊断的实现是可能的。



参考文献

Bethlehem, R.A.I., et al., Brain charts for the human lifespan. Nature, 2022.

https://www.nature.com/articles/s41586-022-04554-y


编译作者:Zoey的短剑(brainnews创作团队)


校审:Simon(brainnews编辑部)


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