腦是由多個(gè)分散的大尺度網(wǎng)絡(luò )構成的系統。默認網(wǎng)絡(luò )、背側注意網(wǎng)絡(luò )和突顯網(wǎng)絡(luò )是研究者所普遍關(guān)注的三個(gè)核心腦網(wǎng)絡(luò )，它們在個(gè)體發(fā)展和老化的過(guò)程中起到維持正常心理狀態(tài)和認知能力(如注意、工作記憶、決策)的關(guān)鍵作用；擾亂這些腦網(wǎng)絡(luò )間功能交互可能導致神經(jīng)和精神疾?。ㄈ缱⒁馊毕莺投鄤?dòng)障礙、精神分裂癥、癡呆等）的發(fā)生。因此，研究這些核心腦網(wǎng)絡(luò )之間的功能交互對于理解正常和異常腦功能具有重要意義。

　　這三個(gè)腦網(wǎng)絡(luò )的靜息態(tài)自發(fā)活動(dòng)具有一個(gè)顯著(zhù)特征：即靜息態(tài)和內部導向任務(wù)所涉及的默認網(wǎng)絡(luò )，與外部導向任務(wù)所涉及的背側注意網(wǎng)絡(luò )、突顯網(wǎng)絡(luò )之間存在負相關(guān)關(guān)系。這種負相關(guān)關(guān)系已經(jīng)得到人類(lèi)和動(dòng)物生物學(xué)基礎研究的證據支持，提示其反映了腦功能整合的關(guān)鍵特征。然而，目前仍不清楚這種網(wǎng)絡(luò )間負相關(guān)關(guān)系是如何產(chǎn)生的。這一問(wèn)題，無(wú)法由常用的功能連接（functional connectivity）分析來(lái)回答，因為功能連接只能衡量腦網(wǎng)絡(luò )或腦區之間的相關(guān)關(guān)系，無(wú)法提供交互作用的方向信息。效應連接（effective connectivity）分析則可以研究腦網(wǎng)絡(luò )或腦區之間的有向因果關(guān)系，并可以從前向（興奮性）和反向（抑制性）連接的角度清晰地顯示負相關(guān)網(wǎng)絡(luò )之間的層級結構。因此，中國科學(xué)院行為科學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗室李紓研究組的青年特聘研究員周媛與倫敦大學(xué)學(xué)院Karl Friston教授團隊（Adeel Razi和Peter Zeidman博士）合作，采用動(dòng)態(tài)因果模型(Dynamic causal modeling, DCM)分析研究了默認網(wǎng)絡(luò )、背側注意網(wǎng)絡(luò )和突顯網(wǎng)絡(luò )腦區之間的效應連接，以理解負相關(guān)網(wǎng)絡(luò )是如何進(jìn)行功能交互的。

　　該研究基于來(lái)自中國科學(xué)院心理研究所雙生子庫的420名青少年及早期成年雙生子被試（14-23歲，女性：48.5%）的靜息態(tài)fMRI數據，綜合采用多種分析方法研究負相關(guān)網(wǎng)絡(luò )間的交互方式。具體而言，該研究首先采用空間主成分分析獲得核心默認網(wǎng)絡(luò )、背側注意網(wǎng)絡(luò )和突顯網(wǎng)絡(luò )，并確定19個(gè)核心腦區作為節點(diǎn)。之后，采用適合于靜息態(tài)數據分析的頻譜DCM(spectral DCM)構建個(gè)體水平的動(dòng)態(tài)因果模型，采用新近提出的參數經(jīng)驗貝葉斯(Parametric Empirical Bayes, PEB)和貝葉斯模型降階(Bayesian Model Reduction， BMR)方法進(jìn)行組水平分析，估計腦區之間的效應連接。最后，通過(guò)比較輸出和輸入連接的相對強度來(lái)構建網(wǎng)絡(luò )間的層級結構。

　　研究發(fā)現：(1)采用效應連接分析，可以識別出在功能連接分析中常見(jiàn)的負相關(guān)腦網(wǎng)絡(luò )；(2)背側注意網(wǎng)絡(luò )和突顯網(wǎng)絡(luò )與默認網(wǎng)絡(luò )之間的效應連接是不對稱(chēng)的，具體表現為：從背側注意網(wǎng)絡(luò )和突顯網(wǎng)絡(luò )腦區到默認網(wǎng)絡(luò )腦區的效應連接為負性的，提示背側注意網(wǎng)絡(luò )和突顯網(wǎng)絡(luò )的活動(dòng)抑制了默認網(wǎng)絡(luò )的活動(dòng)；但多數從默認網(wǎng)絡(luò )到背側注意網(wǎng)絡(luò )和突顯網(wǎng)絡(luò )的效應連接為正性的，提示默認網(wǎng)絡(luò )對背側注意網(wǎng)絡(luò )和突顯網(wǎng)絡(luò )的活動(dòng)有興奮性影響（圖1A、B）；（3）通過(guò)比較網(wǎng)絡(luò )間傳出和傳入連接的相對強度，該研究進(jìn)一步發(fā)現背側注意網(wǎng)絡(luò )、突顯網(wǎng)絡(luò )、默認網(wǎng)絡(luò )之間存在層級結構，突顯網(wǎng)絡(luò )處于該層級結構的頂層，提示突顯網(wǎng)絡(luò )在調控網(wǎng)絡(luò )間的交互功能中起重要作用（圖1C）。此外，該研究還從實(shí)證角度解釋了效應連接和功能連接之間的關(guān)系。

　　圖1. 核心默認網(wǎng)絡(luò )(cDN)、突顯網(wǎng)絡(luò )(SN)和背側注意網(wǎng)絡(luò )(DAN)腦區間效應連接

　　青少年及成年早期是高級腦功能發(fā)育的關(guān)鍵時(shí)期，也是精神疾病的高發(fā)期。該研究的發(fā)現有助于從機制上理解默認網(wǎng)絡(luò )、背側注意網(wǎng)絡(luò )和突顯網(wǎng)絡(luò )三個(gè)核心腦網(wǎng)絡(luò )間負相關(guān)關(guān)系產(chǎn)生的神經(jīng)基礎，因而對腦發(fā)育、腦老化以及神經(jīng)和精神疾病研究具有重要意義。研究結果也顯示出DCM在發(fā)現腦網(wǎng)絡(luò )和理解腦網(wǎng)絡(luò )組織機制方面的應用價(jià)值；參數經(jīng)驗貝葉斯(PEB)和貝葉斯模型降階(BMR)分析方法在該研究中的成功應用，也為采用圖論分析研究更大數量腦區之間的效應連接開(kāi)創(chuàng )一條新的途徑。

　　該研究是周媛博士與中國科學(xué)院心理健康重點(diǎn)實(shí)驗室陳杰副研究員為主導的跨研究室合作成果之一。上述研究受?chē)易匀豢茖W(xué)基金（91432302、81371476、31300841）、國家基礎研究973計劃（2011CB707800）、國家高技術(shù)研究發(fā)展863計劃（2015AA020513）、中國科學(xué)院青年創(chuàng )新促進(jìn)會(huì )（2012075）、北京市科技新星計劃（Z121107002512064）、國家留學(xué)基金委（2015049100）和倫敦大學(xué)學(xué)院Karl Friston教授Wellcome Trust Principal Research Fellowship (Ref: 088130/Z/09/Z)基金的支持。

　　文章已在線(xiàn)發(fā)表于Cerebral Cortex雜志

　　論文信息： Yuan Zhou, Karl J. Friston, Peter Zeidman, Jie Chen, Shu Li, Adeel Razi, The Hierarchical Organization of the Default, Dorsal Attention and Salience Networks in Adolescents and Young Adults, Cerebral Cortex, in press, 10.1093/cercor/bhx307

　　論文網(wǎng)址：

　　https://academic.oup.com/cercor/advance-article/doi/10.1093/cercor/bhx307/4637602