基于磁共振成像的人脑动力学网络生物标记研究

Recently the nonlinear dynamics studies demonstrated that, under the condition of only having dynamical outputs but without knowing the details of network connections, by seeking the nodes with phase transition-like dynamical outputs, researchers could predict critical transitions of the system. These specific nodes were called dynamical network biomarker (DNB). Such type of drastic changes of dynamical states also existed during human brain lifespan development, the deterioration of neuropsychiatric disease and so on. However, how to discover and study the drastic changes, no method and evidence was reported in current MRI neuroimaging field. Hence, the project, by collecting large-scale lifespan human brain structural, functional MRI data and intelligence data, employing DNB theory, conduct studies on the mechanism, prediction and intelligence correlates of drastic changes during human brain lifespan development. Three parts will mainly be included as following: propose human brain DNB algorithm based on phase transition-like dynamical characteristics and local information transfer hypothesis; applying the method to predict drastic changes of human brain lifespan development; studies on intelligence correlates of the drastic changes. The project employed multimodal longitudinal MRI data, focusing on the human brain DNB method, extends the research regime of theoretical and system biology and fMRI methodology, expected to provide a reference for normal and abnormal human brain function studies.

最近非线性动力学理论研究表明，已知系统动力学输出但未知网络连接细节情况下，通过寻找具有相变动力学特征的节点集，就可以预测系统突变行为。这些特殊节点被称为动力学网络生物标记。人脑系统在毕生发展、疾病恶化等过程中，一定也存在突变行为。然而，如何发现和研究这种突变行为，目前磁共振神经影像领域还没有报道。因此，本项目拟通过采集大样本生命周期人脑结构功能磁共振成像及智力数据，利用动力学网络生物标记理论，对人脑毕生发展过程中的突变行为进行机理、预测和智力相关研究。主要包括以下三个方面：基于相变动力学特征及局部信息传递假设提出动力学网络生物标记计算方法；利用此方法预测人脑毕生发展过程中的突变行为；突变行为与智力测量的相关研究。本项目利用多模态纵向磁共振成像数据，以人脑动力学网络生物标记方法为研究对象，拓展了理论系统生物学及磁共振成像方法学研究体系，有望为正常及异常脑功能研究提供参考。

磁共振成像技术对于人脑结构与功能的研究，已经证明了人脑这个动力学系统的诸多属性。但是，这些数据驱动的经验观察均是以静态的、线性的方法来评估大脑这个动态系统。最近非线性动力学理论分析表明，已知某动力学系统输出、未知网络连接细节情况下，通过寻找具有相变动力学特征的节点集，就可以预测此系统的临界状态即动力学突变行为。人脑功能临界性就是将这种动力学网络生物标记方法应用于人脑功能磁共振成像时间序列，在未知人脑网络连接细节情况下，从非线性的、动态的角度研究人脑的动力学突变行为。本项目提出了两种人脑功能临界性的计算方法，基于邻居的人脑功能临界性以及基于距离的人脑功能临界性。基于邻居的人脑功能临界性更多的考虑的是人脑局部信息传递：利用42个主观认知下降病人、67个轻度认知障碍病人、34个阿尔茲海默病病人及年龄、性别、教育年限匹配的正常健康对照被试54人，本项目证明了轻度认知障碍是阿尔茲海默病整个疾病进程中的临界阶段；利用NKI-RS毕生发展公开数据和Poldrack单个被试多次扫描数据，本项目发现，左侧腹侧后扣带回功能临界性随着年龄增加；右侧框额沟与心率显著正相关，右侧额中回功能临界性与焦虑显著正相关。利用本项目采集的60个被试的结构、功能磁共振成像数据及智力等行为数据，研究结果证明，(1)不同年龄的群体，智力和情绪智力投射到不同的脑区；利用显著的脑与行为相关的脑区与全脑的功能连接定义了连接距离，研究结果显示，相比于情绪智力，智力对应更大距离范围的人脑功能临界性;(2)年轻人与中年人有不同的智力与脑结构相似网络效率之间的关系。以上四个研究表明，功能临界性作为一种有效的神经影像标记，可以探测疾病及健康人脑生理、行为及神经发育过程中的突变行为。基于非线性动力学理论，功能临界性指标的研究，为从非线性角度研究人脑功能提供了新的视角，也为未来正常及异常脑功能研究开辟了新的方向。