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博客介绍国际神经影像信度与可重复性联盟,纵

为进一步促进人脑连接组学的标准化进程,左西年作为专业编委(Associate Editor)在国际期刊《神经科学前沿》(Frontiers in Neuroscience)杂志推出了题为“功能连接组学的信度与可重复性”的专题,以及作为联合组织者推出了以CoRR为核心的BrainHack国际会议。随着人脑连接组学领域的快速发展,脑连接组逐渐成为各国脑计划的核心之一,连接组学标准化进程也变得越来越重要,相关领域的可重复性验证研究成为重要的评价原则,各类期刊和科学出版机构需要更多地鼓励重复性研究,像CoRR这类用于信度与可重复性研究的大数据将会在人脑连接组学标准化进程中扮演越来越重要的角色。

[4] Xu T♯, Yang Z♯, Jiang L, Xing XX, Zuo XN*. 2015. A Connectome Computation System for discovery science of brain. Sci Bull., 60: 86-95.

图1. 大脑皮层内在功能纹路。功能连接相似度的空间梯度分布和边界密度图谱,以及它们的群体空间相关矩阵和在个体相关分布。

为解决人脑连接组学研究领域“缺乏重测大影像数据”的国际难题,面向整个生命科学领域凸显的“重测信度和可重复性验证”这一重要科学问题,2014年底,中科院心理研究所联合国际上36个神经影像实验室,创立了国际“信度与可重复性联盟”,公开超过1万个活体重测神经影像数据,用以促进对人脑连接组学可重复性的多学科交叉系统研究,推动人脑连接组学标准化进程。自2014年12月9日发表以来,CoRR数据联盟文章引起科学界尤其是人脑连接组学领域广泛关注,文章浏览量已超过12000次。据Nature统计数据显示:在同时期发表于全世界各种学术期刊的19万余篇论文中,CoRR数据文章排名位居2534位。

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该研究受中国博士后国际交流派出计划、中国博士后基金、中国国家重点基础研究发展计划、中国国家自然科学基金、中科院“百人计划”基金和美国NIMH基金的联合资助。相关文章已在线发表于神经科学期刊Cerebral Cortex

谷歌学术引用显示:信度与可重复性联盟数据文章已经被引用43次(截至2016年8月底),除去联盟后续发表文章的自引用,文章影响主要体现在如下三个方面:首先,增加了人脑连接组学和神经影像领域对于共享和公开数据重要性的认识;其次,推进了基础研究和临床应用研究对于重测信度重要性的认识,意识到:在基于人脑连接组学将人脑与基因组、心理行为以及生理病理改变等进行关联研究时,人脑连接组的重测信度是最基本的必要条件;第三,CoRR已经逐步成为人脑连接组学领域新方法学研发的可重复性验证数据,这其中最为典型的例子为杭州师范大学教授翁旭初团队共享的多模态重测数据。

人们在日常生活中的心理和行为每时每刻都在变化。尽管长期以来科学家相信这样一个普通生活现象的脑科学基础是脑功能的个体差异,但是局限于神经影像领域一直缺乏纵向采样大数据,这些个体差异未被系统研究。个体差异通常包括两个部分:横向个体间差异和纵向个体内差异(即同一个人不同时间的变化)。在任何与人有关的研究中,上述个体差异均扮演着极为重要的角色,尽管形形色色的实验设计可以调控实验变量在两个个体差异成份间的分布,但是实验设计和与之相关的数据分析都应该细致而谨慎地处理个体差异。另一方面,临床研究需要高信度的神经生物学指标来指导疾病的诊断实践,高信度要求一项指标既在不同场合与时间测量非常稳定又易于区分不同的人。因此,纵向神经影像大数据是揭示人脑功能个体差异变化规律的物质基础,解读正常人群的人脑功能个体差异变化规律对于将现代神经影像技术应用于临床重大神经与精神疾病研究具有重要价值。

图2. 大脑皮层内在功能纹路图谱的重测信度及其随扫描时间变化

日前,中国科学院行为科学重点实验室研究员左西年,应邀在《自然》网站撰写了题为《可重复和标准化人类磁共振成像连接组学测试平台》的博文,回顾与总结了国际神经影像“重测信度与可重复性联盟”自发表以来在人脑连接组学领域带来的影响并对未来发展方向进行了展望。

厦门大学信息与工程学院、杭州师范大学认知与脑疾病研究中心和中国科学院心理研究所行为科学重点实验室左西年研究组的一项合作研究,通过横纵向混合设计采集了30名健康被试的多模态脑成像数据。在一个月时间内,每名被试每三天进行一次脑成像扫描,获取关于人脑形态学、结构纤维、静息态血氧依赖水平、静息态脑血流等结构功能样本,共300个纵向多模态脑成像数据,提供了目前世界范围内样本量最大的兼顾个体间与个体内采样脑成像数据,这套数据已经通过“国际神经影像信度与可重复性联盟”公开共享。基于这个大数据,该合作研究采用人脑功能连接组学方法,在多尺度、多指标上系统地揭示了人脑功能的个体差异及其重测信度分布规律,以及与人类认知成份的关系:1)相比局部性脑指标,全局性脑功能指标的个体内差异更大,或更趋于动态变化;2)工作记忆、抑制和注意功能、语言及其相关脑网络表现较高的个体内差异;3)边缘系统、默认网络、额顶控制网络和视觉网络及其相关认知成分则表现出较高的个体间差异;4)各种人脑功能连接组学指标的重测信度分析不仅验证了以前基于元分析的结果,而且基于皮层表面的计算方法改进了重测信度。下图展示了人脑功能连接组七大功能模块空间分布和功能连接及其个体差异和重测信度分布。所有的计算和分析均通过自主研发的人脑连接组计算系统实现。

近年来,利用高时空精度的静息态脑成像,可快速计算人脑内在功能连接在皮层的空间梯度分布,这为人脑皮层分区提供了重要的功能特征,据此可将大脑皮层划分为不同功能区。经研究,这一方法得到的脑功能分区在群体上与前人基于细胞组织形态特性建立的脑分区保持较高一致性,而个体的功能分区也与其执行相关认知任务时的激活区具备较好的重合性。然而,这一脑功能分区方法尚未在神经影像大数据上进行验证,尤其是其个体水平特异性和群体水平可重复性未被研究。

相关文献:

人类大脑皮层功能分区是神经科学领域的一个基本问题。上世纪初,根据神经元细胞组织形状、大小、密度等的区域差异对人类大脑皮层进行了分区。如今,活体神经成像技术可以基于细胞组织形态、结构、髓鞘发育、生理代谢、认知功能等,充分考虑人类大脑皮层的结构、功能、拓扑特性变异,对大脑进行系统层面的分区研究,这为理解人类脑功能提供了更加全面和深入的科学视角。

人脑皮层七大功能网络及其个体差异和重测信度图谱

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[1] Chen B♯, Xu T♯, Zhou C, Wang L, Yang N, Wang Z, Dong HM, Yang Z, Zang YF, Zuo XN*, Weng XC*. 2015. Individual Variability and Test-Retest Reliability Revealed by Ten Repeated Resting-State Brain Scans over One Month. PLoS One, 10: e0144963.

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[3] Zuo XN*, Xing XX*. 2014. Test-retest reliabilities of resting-state FMRI measurements in human brain functional connectomics: a systems neuroscience perspective. Neurosci Biobehav Rev., 45: 100-118.

中国科学院心理研究所行为科学重点实验室左西年研究组与来自美国儿童心理研究所和澳大利亚昆士兰大学的合作者,采用人脑功能连接组学方法,系统地绘制了多个脑连接组指标变化的空间梯度分布与功能边界[1]。该研究利用国际神经影像“信度与可重复性联盟”数据库[2],发现:1)个体化脑功能分区边界具有非常高的独特性,在10分钟的静息态影像扫描内对个体辨别度高达99.26%,与人类指纹特征相比可以类似地认为是人类“脑纹”特征;2)随着扫描时间增加,大脑皮层内在功能纹路的重测信度也随之增加,但5到10分钟的扫描时长还不足以获得较高重测信度,其至少需要20分钟静息态脑功能扫描;3)双生子的内在功能脑纹的研究证实其具有家族性,遗传和共同环境因素会共同调控个体功能脑纹差异;4)个体间功能脑纹差异主要集中在高级联合皮层,个体内功能脑纹差异则主要分布于视觉和体感运动皮层;5)不同脑功能连接组指标表现出高度相似而特定的功能脑纹。

[2] Consortium for Reliability and Reproducibility at Nature Sci Data.

上述研究成果在个体水平上重构了多个指标的大脑皮层功能空间梯度与分区边界,为人脑内在脑功能绘制了皮层纹路,即内在功能脑纹。进一步,系统评估了人类内在功能脑纹的重测信度,为人脑特异性“指纹”提供了新图谱,为其在脑疾病和人工智能方面的扩展应用提供了统计计算和方法学基础。

该合作研究部分受国家重点基础研究发展计划、国家自然科学基金委面上和重点国际合作项目、国家社科基金重大项目以及中国科学院重点部署项目的资助。该合作研究形成的文章已经发表于国际开放获取系列期刊《公共科学图书馆》的PLoS One上,文章通讯作者为中国科学院行为科学重点实验室研究员左西年和杭州师范大学认知与脑疾病研究中心教授翁旭初。

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上述研究成果,为人脑功能连接组学各类计算规范和标准的建立提供了支撑数据,不仅填补了人脑功能连接组个体差异研究的空白,而且可为脑疾病研究提供正常参考。所有与之相关的计算程序、预处理数据等都会于近期通过中国科学院心理研究所的神经影像大数据共享平台向全世界公开共享。

[2] Zuo XN*, Anderson JS, Bellec P, Birn RM, Biswal BB, Blautzik J, et al. An open science resource for establishing reliability and reproducibility in functional connectomics. Nature Scientific Data. 2014, 1:140049.

[1] Xu T, Opitz A, R. Craddock C, Wright M, Zuo XN, Milham MP*. Assessing Variations in Areal Organization for the Intrinsic Brain: From Fingerprints to Reliability. Cerebral Cortex. 2016, doi: 10.1093/cercor/bhw241.

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