每个人的大脑都是不同的。直到最近，神经科学倾向于通过平均许多大脑扫描的结果，试图得出关于大脑如何工作的一般规律，从而忽略了这一点。但是，在该领域的一项重大进展中，研究人员已经开始记录个体之间大脑活动的差异。这些差异在很大程度上被认为是短暂且无趣的，但研究开始表明它们是人们大脑的内在属性，更好地了解它们最终可能有助于治疗神经系统疾病。
最新一项研究于4月8日发表在《科学》杂志上，该研究发现，个体在脑部扫描仪中仅仅是消磨时间时的大脑活动，就包含了足够的信息来预测他们的大脑在进行一系列日常活动时的功能。研究人员使用这些静息状态特征来预测哪些区域会亮起——哪些脑细胞群会开启——在赌博、阅读以及他们在扫描仪中被要求执行的其他任务期间。作者说，这项技术有一天可能被用来评估瘫痪或处于昏迷状态的人的大脑某些区域是否仍然有功能。
这项研究利用了一种相对较新的脑成像方法，该方法着眼于一个人基本上什么都不做时发生的事情。这项技术源于生物医学工程师巴拉特·比斯瓦尔（Bharat Biswal）在20世纪90年代中期的工作，他现在在新泽西理工学院工作。比斯瓦尔注意到，当参与者在功能性磁共振成像（fMRI）扫描仪中休息时，他所拍摄的扫描结果显示有规律的低频振荡。他一直在寻找从fMRI信号中去除背景噪音的方法，但很快意识到这些振荡不是噪音。他的工作为一种称为静息状态fMRI的新方法铺平了道路。
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事实证明，这种类型的扫描揭示了关于特定大脑的很多信息。它分析了神经信号的常见缓慢波动，这些波动形成了同步波动的脑细胞网络——这些网络通常类似于大脑在积极进行某些活动时所参与的网络。“我们已经知道一段时间了，我们从静息状态数据中提取的大脑网络看起来与我们从任务诱导活动中获得的地图相似，”耶鲁大学神经科学博士生艾米丽·芬恩（Emily Finn）说。芬恩和她的同事去年10月发表了一项研究，表明大脑网络包含足够的信息，可以以高达99%的准确率识别个体。“这项研究更进一步，”芬恩说。
这项新研究背后的团队由牛津大学的神经科学家伊多·塔沃尔（Ido Tavor）和萨阿德·杰巴迪（Saad Jbabdi）领导，他们使用了人类连接组项目（HCP）收集的数据——这是美国国立卫生研究院的一项合作项目，旨在绘制人脑的连线图，并由圣路易斯的华盛顿大学、明尼苏达大学和牛津大学领导。该团队获得了98名健康年轻成年人的数据，包括参与者在执行涉及记忆、运动功能、决策（赌博）、语言（阅读）和其他任务以及仅仅休息时进行的扫描。他们分析了参与者的静息状态大脑活动与他们在参与各种活动时出现的振荡之间的关系。然后，他们试图仅使用个体静息状态扫描来预测给定参与者在每项任务中的大脑活动概况。预测结果比任何其他参与者的扫描结果都更接近该人的大脑活动。“我们提取了一组图像，这些图像突出了大脑区域，这些区域在这个走神状态期间一起波动，”杰巴迪解释说。“我们的研究表明，这些共同波动包含足够的信息来预测大脑在实际进行某些明确活动时的行为。”
这些只是最初的步骤。静息状态扫描中可能包含哪些其他信息，以及在某些情况下静息状态和活动状态之间的关系如何变化，这些仍然是悬而未决的问题。“看看这种映射是否以及如何与任务的实际表现相关联将很有趣，”芬恩说。“以及它如何随着年龄或神经精神疾病等因素而变化。”
塔沃尔说，他的团队之所以要做这项研究，是因为神经科学家面临一个常见的问题。在许多研究中，研究人员需要确切地知道哪些大脑区域在某些任务期间正在运作——这样（例如）他们就可以看到当他们阻止或增强该活动时会发生什么。这项新技术可以使研究人员无需为每项任务进行单独的扫描，就可以预测这些区域在哪里，从而节省时间和金钱。“这是一个非常实际的结果，”芬恩说。“静息状态最终可以作为一种‘一刀切’的扫描，从中我们可以获得关于某个人的大量信息，而无需让他们实际在扫描仪中坐着进行多次任务会话，”她补充道。
这项研究的下一个努力方向之一是确定这些发现不仅适用于本研究中使用的健康参与者，而且也适用于患有各种疾病的患者。“我们正在研究手术前的脑肿瘤患者，”塔沃尔说。知道大脑的哪些部分负责语言等敏感功能对于神经外科医生来说至关重要，而肿瘤会导致大脑中执行功能的位置发生变化。“如果我们能预测这种变化，它可能会影响外科医生进入并切除肿瘤的策略，”塔沃尔解释说。
比斯瓦尔也对医学意义感兴趣。“在临床案例中，如果与健康对照组相比，表现存在差异，静息状态是否仍然可以预测患者的表现？”他问道。“或者是否发生了某些机制性的事情，这意味着预测不会那么好，这是否能告诉我们关于疾病的潜在机制？”将该技术用于诊断应用可能使研究人员能够通过检查已知受特定疾病影响的大脑功能的预测准确性来测量疾病的严重程度。
无论最终结果如何，这项工作都为证明静息大脑绝非如此的证据增加了一份力量。“在这个所谓的静息状态期间，大脑并非真正静止，”塔沃尔说。“它一直在做一切事情。”