2022年05月05日 09:00
【科學快訊】
原文作者：Max Kozlov
基於逾12萬張腦掃描繪制的大腦發育圖仍是初步草圖，但研究人員希望它們有朝一日能成為醫生的臨床工具。
不久前，美國賓夕法尼亞大學的神經科學家Jakob Seidlitz帶著他15個月大的兒子去兒科醫生那裏體檢，體檢結束後他總覺得缺了點什麼。他的兒子沒有什麼問題，依照醫生使用的身高體重表，寶寶的發育似乎很標准。Seidlitz感覺缺少的是評估他兒子大腦發育的同等指標。Seidlitz說：「讓我震驚的是，醫生對於這麼重要的器官掌握的生物學信息居然這麼少。」
很快，Seidlitz就能改變這個局面了。他和同事收集了逾12萬張腦掃描——迄今最大規模的樣本群——並在此基礎上繪制了第一批完整的腦發育圖。這些曲線圖直觀體現了人類大腦如何在生命早期快速擴大，之後又隨年歲增長而逐漸縮小。該研究4月6日發表在《自然》<1>上，讓那些苦於研究重複問題的神經科學家大為驚豔。這些研究之所以難以重複，一定程度上是因為樣本量太小。由於磁共振成像（MRI）費用高昂，能入組的實驗對象數量自然也是有限的。
「他們匯總的這個大型數據集令人驚歎，為領域設立了一個新的標准。」美國佛羅裏達國際大學認知神經科學家Angela Laird說。
不過，作者提醒道，他們的數據集並非無所不包，因為匯總全球各地的腦掃描數據非常難。他們說，最後繪制出的曲線圖只是第一版草圖，今後仍需進一步調整，才能應用於臨床。
如果這些曲線圖最終能拿給兒科醫生使用，使用時就需要格外謹慎，千萬不能被誤讀，西雅圖華盛頓大學兒科神經學家Hannah Tully說，「腦容量大絕對不代表腦功能正常。」
艱巨任務
由於個體之間的腦結構差異很大，因此研究人員必須收集大量的腦掃描數據，才能繪制出有統計意義的權威曲線圖。這不是一項輕松的工作，該研究的共同作者、英國牛津大學的神經科學家Richard Bethlehem說。與其自己組織成千上萬次腦掃描——可能要花上幾十年的時間和巨大成本，該團隊將目光投向了已經完成的神經成像研究。
Bethlehem和Seidlitz給全世界的研究人員廣發郵件，詢問他們是否願意為該項目貢獻他們的神經成像數據。海量的回信讓兩人喜出望外，對此，他們認為是新冠疫情讓研究人員去實驗室的時間少了，看郵件的時間多了。
統計下來，研究團隊一共收集到101457人的123894張磁共振掃描，從受孕後16周的胎兒一直到100歲的期頤老人。這些腦掃描涵蓋了神經認知正常的人群，以及有阿爾茨海默病等疾病和存在神經認知差異（包括自閉症譜系障礙）的人群。研究團隊利用統計學模型提取圖像中的信息，並確保這些圖像可以直接比較，無論當時使用的是哪種磁共振儀。
研究人員最後按年齡繪制了多個主要大腦指標的曲線圖。一些指標，如灰質體積和平均皮質厚度（灰質寬度）在個體發育早期達到最大值，而白質（位於大腦更深處）體積在30歲左右達到最大值（見「大腦變化」）。腦室體積（大腦中的腦脊液體積）的數據讓Bethlehem尤為驚訝。科學家知道腦室體積會隨年齡增長而增加，因為它一般和腦萎縮有關，但Bethlehem沒有想到它在老年階段的增加速度會這麼快。
初稿
就在不久前，《自然》3月16日剛剛發表了一篇引起轟動的文章<2>，那篇論文顯示，大部分腦成像實驗使用的腦掃描數量太少，不足以在腦功能和行為之間建立可靠聯系，也就是說，這些實驗的結論可能有誤。基於這一發現，Laird希望整個領域能向Seidlitz和Bethlehem的研究標准靠攏，提高統計功效。
一次性集中這麼多數據的難度不亞於一次「外交壯舉」，3月16日這篇論文的共同作者、聖路易斯華盛頓大學的神經科學家Nico Dosenbach說。這才是研究人員在收集腦成像數據時應該追求的規模。
雖然這個數據集很大，但Seidlitz、Bethlehem和同事指出，他們的研究也存在神經成像學研究普遍存在的一個問題——多樣性極度缺乏。他們收集的腦掃描主要來自北美和歐洲人群，且不成比例地以白人、受過高等教育、城市和富裕人口為主。這限制了研究結果的普適性，劍橋大學認知神經學家Sarah-Jayne Blakemore說道。該研究只包含三個來自南美和一個來自非洲的數據集——占該研究所有腦掃描數據的1%左右。
全世界還有幾十億人用不上磁共振儀，因此具有多樣性的腦成像數據是可遇不可求的，Laird說。但論文作者並沒有就此罷休。他們建立了一個網站（http://www.brainchart.io/），打算根據他們今後收到的更多腦掃描數據，對他們的曲線圖進行實時更新。
數據集越大、責任越大
另一個挑戰是如何讓這些腦掃描數據的擁有者以及他們的貢獻得到認可。有一些掃描數據來自開放獲取數據集，其餘的來自不對外公開的數據集。大部分不公開的掃描數據尚未經過適當處理，無法被直接納入曲線圖，因此這些數據的擁有者需要開展額外工作才能實現共享，這些研究人員也被列入了這篇論文的作者名單。
與此同時，開放數據集的所有者在論文中只是獲得了引用——這對需要申請研究經費、合作和職稱的研究者來說並不特別有利。這類開放數據由Seidlitz、Bethlehem和他們的同事負責處理。Bethlehem說，大部分情況下，他們和這些數據集的擁有者沒有直接聯系。這篇論文列出了約200名作者，此外還引用了貢獻了腦掃描數據的其餘數百人的工作。
這些數據集不開放的原因有好幾個：比如為了保護醫療數據的隱私，或是因為研究人員沒有公開的權限。但讓那些公開數據集的研究人員無法獲得署名是不公平的，論文作者表示。在這篇論文的補充信息（Supplementary Information）中，他們稱這種做法「是在給開放科學開倒車，因為公開數據的人獲得的認可反而是最少的」。Bethlehem和Seidlitz稱，期刊（包括《自然》）的署名政策是一道難關，比如，這些署名政策要求每位作者都對數據的分析或解讀做出了「實質性貢獻」。（《自然》的新聞團隊編輯獨立於其出版機構。）
《自然》的一位發言人回複道，「編輯和作者根據我們的署名政策，對該問題經過了慎重思考，所有數據集都按照我們的數據引用政策進行了合理歸屬。」
最終，這些問題可以追溯到科研工作對研究人員的評價機制，加州大學舊金山分校社會流行病學家Kaja LeWinn說。她認為，所有利益相關方都有責任重新評估腦科學研究的貢獻如何才能得到應有的承認和認可，尤其是在這類大規模研究越來越常見的當下，這裏的利益相關方包括資助者、期刊、研究機構。
參考文獻：
1。
Bethlehem， R。
A。
I。 et al。 Nature https：//doi.org/10.1038/s41586-022-04554-y （2022）。
2。 Marek， S。 et al。 Nature 603， 654–660 （2022）。
原文以Your brain expands and shrinks over time — these charts show how為標題發表在2022年4月6日《自然》的新聞版塊上
© nature
doi： 10.1038/d41586-022-00971-1
