当神经科学家雅各布·塞德利茨上周带他 15 个月大的儿子去看儿科医生进行检查时，他感到不满意。他的儿子没有任何问题——根据医生使用的身高和体重图表，这个年轻人似乎正以典型的速度发育。塞德利茨感到缺失的是一个等效的指标来衡量他儿子的脑部发育情况。“令人震惊的是，医生们对这个关键器官的生物学信息知之甚少，” 位于费城宾夕法尼亚大学的塞德利茨说。
很快，他也许能够改变这种状况。塞德利茨与同事合作，收集了超过 12 万张脑部扫描图——同类中规模最大的集合——创建了首个全面的脑部发育生长图表。这些图表直观地显示了人类大脑在生命早期快速膨胀，然后随着年龄的增长而缓慢收缩。这项研究规模庞大，于 4 月 6 日发表在《自然》杂志上，令神经科学家感到震惊，他们长期以来不得不应对研究中的可重复性问题，部分原因是样本量小。磁共振成像 (MRI) 费用昂贵，这意味着科学家通常会限制他们可以招募参与实验的人数。
迈阿密佛罗里达国际大学的认知神经科学家安吉拉·莱尔德说：“他们组装的大规模数据集非常令人印象深刻，真正为该领域树立了新标准。”
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即便如此，作者也告诫说，他们的数据集并非完全具有包容性——他们努力从全球所有地区收集脑部扫描图。他们说，由此产生的图表因此只是初稿，需要进一步调整才能在临床环境中部署。
华盛顿大学西雅图分校的儿科神经科医生汉娜·图利说，如果这些图表最终推广到儿科医生那里，则需要非常谨慎地确保它们不会被误解。“大脑大并不一定意味着大脑功能良好，”她说。
并非易事
由于每个人的大脑结构差异很大，研究人员不得不汇总大量的扫描图，以创建具有统计意义的权威生长图表集。英国剑桥大学的神经科学家、该研究的合著者理查德·伯利恒说，这并非易事。研究人员没有自己运行数千次扫描，这将花费数十年且成本高昂，而是转向已经完成的神经影像学研究。
伯利恒和塞德利茨向世界各地的研究人员发送电子邮件，询问他们是否愿意分享他们的神经影像学数据用于该项目。这对组合收到的回复数量感到惊讶，他们将此归因于 COVID-19 大流行，这使得研究人员在实验室的时间减少，而查看电子邮件收件箱的时间比平时更多。
该团队总共汇总了来自 101,457 人的 123,894 张 MRI 扫描图，这些人涵盖了从受孕后 16 周的胎儿到 100 岁的成年人。扫描图包括来自神经正常人的大脑，以及患有各种疾病的人，例如阿尔茨海默病和神经认知差异，包括自闭症谱系障碍。研究人员使用统计模型从图像中提取信息，并确保扫描图具有直接可比性，无论使用何种类型的 MRI 机器。
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最终结果是一组按年龄绘制的几个关键大脑指标的图表。一些指标，例如灰质体积和平均皮质厚度（灰质的宽度）在人的早期发育中达到峰值，而白质（位于大脑深处）的体积往往在 30 岁左右达到峰值（参见“大脑变化”）。关于脑室体积（大脑中脑脊液的量）的数据尤其让伯利恒感到惊讶。科学家们知道这个体积会随着年龄的增长而增加，因为它通常与脑萎缩有关，但伯利恒对它在成年后期增长的速度之快感到震惊。
初稿
这项研究紧随 3 月 16 日发表在《自然》杂志上的一篇重磅论文之后，该论文显示，大多数脑成像实验包含的扫描图太少，无法可靠地检测大脑功能和行为之间的联系，这意味着他们的结论可能不正确。鉴于这一发现，莱尔德预计该领域将转向采用类似于塞德利茨和伯利恒使用的框架，以提高统计功效。
圣路易斯华盛顿大学的神经科学家尼科·多森巴赫说，收集如此多的数据集堪比“外交杰作”，他也是 3 月 16 日研究的合著者。他说，研究人员在汇总脑部图像时应按此规模操作。
尽管数据集规模庞大，但塞德利茨、伯利恒及其同事承认，他们的研究存在神经影像学研究中普遍存在的问题——缺乏显著的多样性。他们收集的脑部扫描图主要来自北美和欧洲，并且不成比例地反映了白人、大学年龄、城市和富裕人群。剑桥大学的认知神经科学家莎拉-杰恩·布莱克莫尔说，这限制了研究结果的普遍适用性。该研究仅包括来自南美洲的三个数据集和来自非洲的一个数据集——约占研究中使用的所有脑部扫描图的 1%。
莱尔德说，全世界数十亿人无法使用 MRI 机器，这使得获得多样化的脑成像数据变得困难。但作者们并没有停止尝试。他们启动了一个网站，他们打算在收到更多脑部扫描图时实时更新他们的生长图表。
大数据集，责任重大
另一个挑战是如何正确地感谢用于构建图表的脑部扫描图的所有者。一些扫描图来自开放获取数据集，但另一些则对研究人员封闭。大多数封闭数据扫描图尚未以允许将其纳入生长图表的方式进行处理，因此其所有者付出了额外的工作来共享它们。这些科学家随后被列为论文的作者。
与此同时，开放数据集的所有者仅在论文中获得引用——对于寻求资金、合作和晋升的研究人员来说，这并不具有那么高的声望。塞德利茨、伯利恒及其同事处理了这些数据。伯利恒说，在大多数情况下，基本上没有与这些数据集的所有者进行直接接触。该论文列出了约 200 位作者，并引用了数百位贡献脑部扫描图的其他人的工作。
数据集可能封闭的原因有很多：例如，为了保护健康数据的隐私，或者因为研究人员没有资源将其公开。但作者表示，这并不能使那些开放数据集的研究人员没有获得作者身份变得公平。他们在论文的补充信息中辩称，这种情况“适得其反地抑制了开放科学，因为最努力使其数据公开可用的人可能最不可能获得认可”。伯利恒和塞德利茨认为，包括《自然》在内的期刊的作者身份指南——其中规定每位作者都应为数据的分析或解释等做出“实质性贡献”——是一个障碍。（《自然》的新闻团队在编辑上独立于其出版商。）
《自然》发言人回应说，编辑和作者“根据我们的作者身份政策仔细考虑了这个问题”，并且“所有数据集都根据我们的数据引用政策获得了适当的署名”。
加州大学旧金山分校研究神经发育的社会流行病学家卡娅·勒温说，最终，这些担忧可以追溯到科学界如何评估研究人员。她说，包括资助者、期刊和研究机构在内的所有相关利益相关者都有责任重新评估如何才能适当地认可和奖励脑科学，尤其是在此类大规模研究变得越来越普遍的情况下。
本文经许可转载，并于 2022 年 4 月 6 日首次发表。