Cerebral Cortex:年龄越大,脑功能网络变异率越大

2021-04-08 MedSci原创 MedSci原创

确定了成年期间大脑功能结构中个体变异的特定模式,并证明了大脑中的功能变异可以反映行为表现。这些发现促进了我们对成年后大脑老化的基本原理的理解,并建议如何使用成像生物标记物来表征退化的行为

大脑功能和行为表现都存在个体差异。然而,在成人发育和衰老过程中,大脑功能连通性和能力的个体变异性的变化还没有得到明确的研究。

种群间的变异性源于物种进化和基因表达多样性,这受到遗传和环境变化的影响。群体内的认知和行为差异都基于大脑中特定的功能模式,这种个体变异性(IndVar)有助于人类社会的多样性和丰富性。然而,IndVar的潜在神经原理在很大程度上仍不清楚,各种研究已经基于fMRI分析确定了IndVar。例如,不同的个体在静息状态的功能网络中表现出不同的连接模式,包括在男性和女性之间以及患有神经精神障碍的参与者之间(例如阿尔茨海默病、早期轻度认知障碍、双相情感障碍)和健康人。认知能力的IndVar已经在大脑的功能模式方面得到了进一步的证明,例如在阅读和听力理解方面,语言分析和流体智能。个体在大脑系统水平上也表现出解剖拓扑上的差异和功能网络中的时间尺度。大脑功能网络中的IndVar也发生在特定的阶段,例如,不同的儿童发育阶段和成人老龄化进程。早期的几项研究表明,心脑血管信号可以影响IndVar与年龄相关的程度,并可以充分预测静息状态波动幅度(RSFA)的年龄差异。尽管研究人员已经从不同的角度探索了功能性磁共振成像数据中的IndVar,但现有的研究仅限于特定的大脑区域、特定的年龄范围或大胆的信号水平。在成年期或衰老过程中,个体之间全脑功能连接的变化仍然很大程度上是未知的。

基于剑桥老龄化和神经科学中心(Cam-CAN)数据集的静息状态fMRI数据,Liying Ma等检验了IndVar在成人寿命中的功能连接性及其不同模式,并进一步探讨了IndVar与连接距离和行为表现的关系。

他们试图澄清以下几点:

(I)在健康成人中观察到的功能连接结构中IndVar的空间分布。

(II)功能网络中的IndVar模式如何随年龄变化。

(III)大脑功能连接距离如何影响IndVar。

(IV)不同年龄段的大脑功能连通性的IndVar与行为变异性之间的关系。

 

基于来自一大群参与者(543名成年人,年龄18-88岁)的静息状态功能磁共振成像数据,分析了大脑功能连通性,以表征成人寿命中个体变异性的空间分布和差异。

随着年龄的增加,IndVar在体素水平整体差异。(A)每个窗口的平均IndVar和平均年龄之间的关系。(B)各窗口IndVar的标准差与平均年龄之间的关系。图中r表示皮尔逊相关系数,p表示统计学意义。(C)七组全脑体素的平均IndVar(D)七组全脑体素IndVar的标准差。计算每组的标准差作为误差条。缩写:IndVar,个体变异性;CA,年代年龄,STD,标准差。

全脑IndVar和空间分布模式随着年龄的增长有显着差异,该研究揭示了成人一生中全脑IndVar的差异。滑动窗口分析显示,全脑平均IndVar与年龄呈正相关(r(532) = 0.71,P < 0.001),全脑IndVar的标准差与年龄呈负相关(r(532) = −0.59,P < 0.001)。拟合趋势显示,在衰老过程中,整个大脑的平均IndVar都在增加。然而,IndVar的地区间差异缩小(图1B)。在基于群体的分析中也观察到了类似的趋势,G4和G5之间的IndVar存在显著差异(P < 0.001,10 000排列)。在ROI水平的全脑IndVar结果中也发现了类似的趋势。

脑内体素水平IndVar的空间分布模式和变异率。(A)七组全脑体素的IndVar(B)全脑体素IndVar随年龄变化的变异率。543名受试者按年龄分为7组,每组年龄范围为10(1组:18~28岁,第2组:29~38岁,P<0.01)。第7组:79~88)。缩写:IndVar,个体变异性。

基于全脑IndVar可视化结果,运动相关皮层和多模式相关皮层的IndVar值较高,而初级运动皮层和初级感觉皮层的IndVar值较低。通过回归检验全脑体素与年龄相关的IndVar变异率,枕叶和岛叶显示出更高的IndVar变异率。

IndVar在不同功能网络中表现出随年龄增长的不同趋势

进一步分析了不同功能网络中IndVar随年龄的差异,用二次函数拟合趋势,用线性函数估计变异率。从发育曲线看,脑特定功能网络中的IndVar与年龄呈正相关,初级功能网络中的IndVar增加(例如,视觉网络(r(532) = 0.77,P < 0.001)和感觉网络(r(532) = 0.56,P < 0.001),而高阶功能网络中的IndVar一直很高(例如,FPC0.15,P = 0.001)和腹侧注意网络(r(532) = 0.54,r(532) = 0.54)。P < 0.001)。与此同时,不同功能网络之间的IndVar值的差距逐渐缩小,表明整个大脑的IndVar值的标准偏差减小。此外,从基于群体的分析中,视觉和感觉网络随着年龄的增长显示出越来越高的IndVar,组内和组间差异很大(P < 0.05,10 000排列)。腹侧注意和额顶神经网络表现出较高的IndVar,各年龄组间差异不显著(P005,10000 > 排列)。

 IndVar受功能连接距离的影响

对受试者的滑动窗口分析表明,在成年(18-88岁)期间,功能连接的数量和强度在三个距离仓中先增加后减少,拐点出现在47岁(由二次多项式拟合得出)。使用Akaike信息准则(AIC)(Akaike 1974)比较基于线性函数和二次函数的拟合模型,AIC值越小,拟合效果越好。基于二次函数的最佳拟合模型表现出更好的性能,并被用来获得拐点。

此外,在成年过程中,三个距离仓中功能连接的数量或强度与IndVar呈负相关,呈U型趋势。年轻人和老年人表现出相似的模式,相关性很弱(或不存在)(远程连接数量:R(532) = 0.34,P < 0.001;远程连接强度:R(532) = 0.34,P < 0.001)。考虑到长距离连接与IndVar的差异之间的显著相关性,这些连接对IndVar具有实质性的影响,并且在IndVar随年龄的差异中起主导作用(对于三个距离框,连接数与IndVar之间的相关性:长与中:Z = −2.74,P = 0.005;长与短:Z = −4.95,P < 0.001;中与短:Z = −6.74,P < 0.001;连接强度与IndVar的相关性:Long vs Medium,z = −1。67,P = 0.09;长对短,z = −2.08,P < 0.05;中对短,z = −1.61,P = 0.11)。

在第一阶段,IndVar在认知和行为上的差异表现为两种变化模式:初级皮层的IndVar随着年龄的增长而持续增加,但在联合皮层中保持在较高水平。此外,为了确定IndVar在功能连通性和认知和行为领域的个体差异之间的关联,该研究结合了行为数据进行分析,包括运动能力的力量匹配测试和一般高级认知能力的流体智力(GF)测试。力值与年龄(r(244) = 0.67,P < 0.001)、IndVar(r(244) = 0.61,P < 0.001)呈显著正相关,回归年龄后相关性仍显著(P < 0.001)。结果显示,年龄与力值的标准差显著相关(r(244) = 0.32,P < 0.001),且随年龄的增加而增加。IndVar与力值的标准差呈正相关(r(244) = 0.37,P < 0.001),回归年龄后仍显著(P< 0.001)。

 该研究可视化了行为差异和功能连通性中的IndVar之间的体素相关性。中央前回、中央后回、颞叶和枕叶的IndVar与力值的标准差呈正相关。回归年龄后,颞下回(BA20)、颞极(BA38)和额下回顶部(BA10)的IndVar与力值的标准差呈负相关。然而,在颞叶和枕叶,力值的标准差与IndVar呈正相关。

这项研究揭示了在成年发育和衰老过程中,IndVar模式在功能连接方面的差异。证明了全脑功能连接的IndVar随着年龄的增长而增加,高阶大脑皮层始终表现出高水平的IndVar,初级皮层表现出不断增加的IndVar水平。进一步分析表明,IndVar在功能连接方面主要与远距离连通性有关。功能连接的IndVar与运动性能显著相关。个体之间的认知和行为差异主要是由大脑结构和功能的差异引起的。该研究从不同年龄段大脑功能连通性差异的角度探讨了IndVar的神经基础。

 

原文出处

Ma Liying,Tian Lixia,Hu Tianyu et al. Development of Individual Variability in Brain Functional Connectivity and Capability across the Adult Lifespan.[J] .Cereb Cortex, 2021, undefined: undefined.

 

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