本文發表於《大眾科學》的前部落格網路，反映了作者的觀點，不一定反映《大眾科學》的觀點
隨著兒童的成長，短腦連線的灌木叢逐漸被修剪成更長、更強的神經通路。研究表明，在正常發育到成年的過程中，這種趨勢遵循相當標準的曲線，科學家們現在正在利用這些資訊來建立大腦成熟的預測模型。
這種方法允許計算“大腦年齡”，這種年齡不是基於結構發育，而是基於結構之間相互交流的良好程度。一項新的研究於 9 月 9 日線上發表在《科學》雜誌上，表明新的基於連線的模型在預測一個人是兒童還是成人方面，基於他們大腦中的神經交流模式，至少有 92% 的準確率。
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研究團隊使用功能連線磁共振成像 (fcMRI) 掃描了 238 名年齡在 7 歲至 30 歲之間的正常發育受試者的大腦，時長為五分鐘。透過比較 200 個關鍵的功能性大腦連線（共 12,720 個）並透過多元模式分析對其進行評估，研究人員隨後預測了志願受試者的發育狀態。
該方法的一些基礎工作在 2009 年的一項研究中有所描述，該研究發表在《PLoS 計算生物學》雜誌上，其中一些相同的研究人員描述了兒童的大腦與成人大腦的組織方式的不同之處。他們發現，年輕的大腦在更物理上接近的大腦區域之間有更多緊密的連線，而年長的大腦在遙遠的大腦區域之間有更強的聯絡。俄勒岡健康與科學大學的 Damien Fair，也是該研究的主要作者，在去年的一份準備好的宣告中指出，這種成人組織“讓您可以透過特殊的節點在相對較少的步驟中將一個節點與另一個節點連線起來”。
新的分析表明，發育最容易透過僅僅修剪大量的童年連線來預測（約 68%），而不是透過修剪和建立連線的混合。
這項研究背後的科學家將這種神經連線曲線比作孩子們每次去看醫生進行檢查時獲得的標準身高和體重測量值。“當患者與標準化範圍偏差過大或突然偏離一條發育路徑時，醫生知道有必要開始詢問原因，”聖路易斯華盛頓大學的兒科神經學家，也是這項新研究的合著者 Bradley Schlagger 在一份準備好的宣告中說。有了足夠多的跨不同發育時期的個體 fcMRI 資料，大腦連線性變化的標準曲線可以用來尋找異常，類似於醫生評估身體測量值的方式——特別是當孩子已經表現出其他跡象表明有問題時。
患有認知異常的兒童通常已經接受了一連串的測試，包括 MRI 掃描。但是，正如 Schlagger 指出的那樣，這些掃描“通常是從結構的角度檢視資料——各種大腦區域的形狀有何不同。” 而且在許多情況下，這些測試的結果可能令人困惑地正常。科學家們幾十年來都知道，大腦區域之間的連線與區域本身的健康同樣重要，Schlagger 的新研究表明，“MRI 也提供了分析大腦不同部分如何在功能上協同工作的方法，”他在最近的準備好的宣告中指出。
測試從來都不便宜，但是增加五分鐘的 fcMRI 來評估大腦連線“不會增加太多成本”——特別是如果孩子已經在接受掃描以尋找結構異常，聖路易斯兒童醫院的兒科神經學住院醫師，也是這篇新論文的主要作者 Nico Dosenbach 在一份準備好的宣告中指出。
既然已經為一系列正常發育建立了這些基線測量值，團隊成員希望使用該曲線來研究有發育障礙風險的個體群體。“當他們中的一部分人後來患上該疾病時，您可以回顧並構建像這樣的分析，這將有助於預測下一個患該疾病風險最高的孩子的特徵，”Schlagger 說。作為一種被動測量，它不依賴於受試者執行任務的能力或意願，這是目前衡量不同殘疾的常用方法。
這種方法最終也可能有助於解析各種發育障礙的指標集合。“這種方法的美妙之處在於，它可以讓您詢問患有自閉症的兒童與正常發育曲線的偏差方式，與患有注意力缺陷障礙的兒童的偏差方式有何不同，”Schlagger 說。“這在臨床上和從理解這些疾病的病因的角度來看都非常強大。”
大腦影像（橙色區域表示隨著發育而增強的連線區域，綠色區域表示在成熟過程中減弱的連線區域）由Science/AAAS 提供