時間|全球首張“大腦圖表”:胎兒到百歲老人,大腦如何擴張和萎縮( 二 )


回復的數量之多讓他們感到驚訝 。 他們認為 , 這可能是因為COVID-19大流行讓研究人員在實驗室的時間更少 , 而查看電子郵件收件箱的時間比往常更多 。
研究小組總共收集了101457人的123894次核磁共振掃描 , 這些掃描對象包含了懷孕15周的胎兒到100歲的老年人;包括正常神經系統的人的大腦 , 以及患有各種疾病(如阿爾茨海默氏癥)和神經認知差異(如自閉癥譜系障礙)的人的大腦 。
Bethlehem說 , “通過全球的共同努力 , 我們已經能夠做到的一件事就是將整個生命期的數據拼接在一起 。 它讓我們能夠測量大腦中發生的最早期、最迅速的變化 , 以及隨著年齡增長而出現的長期、緩慢的衰退 。 ”
該團隊使用標準化的神經成像軟件從核磁共振掃描中提取數據 , 從簡單的灰質和白質等的體積開始 , 然后擴大細節 , 如皮層的厚度或大腦的特定區域的體積 。 隨后使用世界衛生組織(WHO)推薦的用于建模非線性成長軌跡的位置、比例、形狀的廣義加性模型(GAMLSS) , 創建了人類生命周期的腦圖表 。
總的來說 , 他們估計已經用了大約200萬小時的計算時間 , 分析了接近1拍字節(PB)的數據 。 “如果沒有訪問劍橋的高性能計算集群 , 這真的是不可能的 。 ”Seidlitz說 。
他同時強調 , “我們認為這項工作仍在進行中 。 這是為神經成像建立標準化參考圖表的第一步 。 這就是為什么我們建立了這個網站 , 并創建了一個龐大的合作網絡 。 我們希望不斷更新圖表 , 并在新數據可用的基礎上構建這些模型 。 ”他們已經推出了一個網站 , 他們打算在接受更多腦部掃描時 , 實時更新他們的成長圖表 。
首個大腦圖表:尚處于非常早期的研究
具體而言 , GAMLSS模型對大腦四種主要組織體積的MRI數據進行了擬合 , 包括皮層灰質總體積(GMV)、白質總體積(WMV)、皮層下灰質總體積(sGMV)和腦脊液總體積(CSF)) 。
時間|全球首張“大腦圖表”:胎兒到百歲老人,大腦如何擴張和萎縮
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人類大腦圖表 。
該研究團隊觀察到的關鍵里程碑包括 , 大腦皮層灰質總體積(GMV , 腦細胞)從懷孕中期開始迅速增加 , 在5.9歲時達到峰值 , 隨后呈近線性下降 。 研究指出 , 這一高峰比之前的報告晚了2到3年 。 他們認為 , 此前那些報告依賴的樣本更小 , 年齡限制更大 。
白質總體積(WMV , 大腦連接)也從懷孕中期到幼兒期迅速增加 , 在28.7歲時達到峰值 。 在50年后開始加速下降 。
與皮層灰質總體積(GMV)和白質總體積(WMV)相比 , 皮層下灰質總體積(sGMV , 控制身體功能和基本行為)呈中間生長模式 , 在14.4歲時達到峰值 。 研究稱 , 白質總體積(WMV)和皮層下灰質總體積(sGMV)峰值均與之前的神經成像和尸檢報告一致 。
相比之下 , 腦脊液(CSF)在2歲前呈增長趨勢 , 隨后在30歲前處于穩定狀態 , 然后緩慢線性增長 , 在60歲時呈指數增長 。
研究還指出 , 從個體差異角度來看 , 皮層灰質總體積(GMV)個體差異早期逐漸增加 , 在4歲時達到峰值 , 而皮層下灰質總體積(sGMV)變異性則在青春期晚期達到峰值 , 白質總體積(WMV)在40歲左右個體間變異最大 。 有趣的是 , 腦脊液(CSF)則是在靠近人類生命末期時 , 不同個體之間變化最大 。
此外 , 研究團隊還用GAMLSS建模方法評估了全腦的平均皮層厚度、總表面積和34個皮層區域體積的發展 。 結果符合預期 , 人腦皮層總面積與總體積(TCV) 在整個生命周期的發展中密切相關 , 兩項指標都在11-12歲時達到峰值 。 相比之下 , 皮層厚度在1.7歲時就顯著達到峰值 , 這與此前的觀察結果一致 , 即皮層厚度在圍產期增加 , 在后期發育時下降 。