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2023年11月6日，美国佐治亚州知名神经影像研究中心的Zening FU和Vince D. Calhoun所在的研究团队在Nautre Mental Health发表了题为“Functional connectivity uniqueness and variability? Linkages with cognitive and psychiatric problems in children”的文章发现：不管大脑的生长和发育如何，儿童大脑的功能连接特征不仅是内在的，而且在扫描中表现出稳定的可变性。交叉扫描连接稳定性可以作为一种有价值的神经影像特征，能够对儿童早期认知和精神行为进行推断。同年9月26日，美国国立卫生研究院的Weizheng Yan和Vince D. Calhoun所在的研究团队在Biological Psychiatry（IF=16.6）发表了题为“A brain-wide risk score for psychiatric disorder evaluated in a large adolescent population reveals increased divergence among higher-risk groups relative to controls”的文章发现：全脑风险评分（BRS）可以成为一种新的基于图像的工具，用于评估随时间推移和未受影响个体的精神病学脆弱性，也可以作为一种潜在的生物标志物，促进早期筛查和监测干预。

来自功能磁共振成像(fMRI)的大脑功能连接通常被用作成人的潜在蓝图。但研究人员认为，特别是在大脑发生重大变化的青春期，FNC的受试者内部变异可以携带生物学上有意义的信息。

在佐治亚州知名神经影像研究中心团队的研究中，研究人员研究了9，000多名9至11岁受试者的四次扫描。使用这些受试者内部的可变性作为生物标记物，可以推断儿童早期的认知和精神行为。研究人员确定了重要的新方法，用于准确识别青少年大脑中可能的生物标志物，这些生物标志物可以可靠地预测认知发展和精神问题。研究小组能够以惊人的准确度预测许多状况或结果，包括认知表现和精神问题。研究人员还能够根据FNC稳定性预测睡眠状况和屏幕使用情况。此外，他们能够确定大脑行为与父母精神病理学和产前暴露于大麻和其他药物的相关性。

使用fMRI对同一被试进行多次扫描。同一被试每次的fMRI扫描估计的功能连接不同。这种差异或可变性不是微不足道的，而是具有生物学意义的。FNC变异性较大(稳定性较小)的受试者可能会有较低的认知表现和更多的心理健康问题。

这项研究表明，儿童的FNC是独立于大脑的生长和发育，且具有强大和稳定性，在扫描中具有很高的相似性。它可以作为指纹从一大群孩子中识别出一个孩子。这项研究显示了使用先进的机器学习来识别大脑模式的前景，这可能有助于我们对最有可能出现认知或精神问题的儿童进行早期干预。同时，功能连接可变性可以预测包括认知、心理健康和睡眠状况等广泛的儿童行为。

参与者内部FNC相似度高于给定的参与者间FNC相似度百分比

BRS揭示了8000多名未受影响的青少年中每种精神障碍的FNC模式从低风险到高风险独特、重复的梯度。BRS还可以识别健康对照人群中的早期精神病患者，并预测精神病评分。为了生成群体水平的障碍和健康对照参考，研究使用了一个大型脑成像数据集，其中包含超过5000名被诊断为精神分裂症、自闭症谱系障碍、重性抑郁和双相障碍的个人，以及他们相应的健康对照。

研究结果表明，BRS可以成为一种新的基于图像的工具，用于评估随时间推移和未受影响个体的精神病学脆弱性，也可以作为一种潜在的生物标志物，促进早期筛查和监测干预。

这两项研究都使用了青少年大脑认知发展(ABCD)学习。该数据集包含了对心理健康、认知和其他健康相关因素的广泛测量，这些因素有助‍于研究青少年行为和健康之间的联系‍‍‍‍‍‍‍‍脑功能。

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编译：褚   凡

校审：展琳琳

全文完

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