近日，美國Weill Cornell Medicine的研究團隊近日在《Nature Methods》期刊上發(fā)表新研究，利用一種名為“Krakencoder”的全新算法，有望推動我們對大腦結(jié)構(gòu)與功能之間復(fù)雜關(guān)系的理解。該研究借助“人類連接組計劃”（Human Connectome Project）的數(shù)據(jù)，整合神經(jīng)活動與大腦神經(jīng)連接的解剖結(jié)構(gòu)，為腦科學(xué)、神經(jīng)疾病預(yù)測及個性化干預(yù)帶來新突破。

大腦連線 ≠ 同步激活？

人類大腦是由龐大的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，這些神經(jīng)元通過結(jié)構(gòu)性連接（即結(jié)構(gòu)連接組，structural connectome）形成了我們的大腦“電路圖”。而功能連接組（functional connectome）則描述了不同腦區(qū)在特定任務(wù)或休息狀態(tài)下的協(xié)同激活模式。過去的研究發(fā)現(xiàn)，即使兩個腦區(qū)在結(jié)構(gòu)上連通，它們也未必會在功能上同時激活。

Weill Cornell Medicine放射數(shù)學(xué)與神經(jīng)科學(xué)教授、該研究的資深作者Amy Kuceyeski博士指出：“我們目前對大腦網(wǎng)絡(luò)如何支持日常任務(wù)——如做數(shù)學(xué)題、聊天或開車——的理解還非常初步?！?/p>

不同的“盲人摸象”，如何整合？

目前，科研界已有許多嘗試去建模結(jié)構(gòu)連接組與功能連接組的關(guān)系，但使用的方法五花八門，不同團隊甚至?xí)耐唤MMRI原始數(shù)據(jù)中提取出不同的“腦網(wǎng)絡(luò)圖譜”。

Kuceyeski博士的團隊以“盲人摸象”來形容這一局面——每種成像與處理方法就像是摸象的一部分，視角不同，但本質(zhì)上都在描繪同一個系統(tǒng)。為此，他們開發(fā)出“Krakencoder”算法，通過一個自動編碼器（autoencoder）模型，融合十多種不同方法得到的結(jié)構(gòu)與功能連接組數(shù)據(jù)，提煉出統(tǒng)一的、壓縮后的表征。

首席作者、Kuceyeski實驗室的研究員Keith Jamison形容這個系統(tǒng)：“就像一個多臂怪獸，可以同時抓取不同的腦網(wǎng)絡(luò)表達方式，將它們‘消化吸收’，最終整合成統(tǒng)一的‘大腦全景圖’?！?/p>

精準(zhǔn)預(yù)測大腦功能，助力疾病康復(fù)

研究團隊使用“Krakencoder”在700多位“人類連接組計劃”參與者的MRI數(shù)據(jù)上進行了訓(xùn)練，結(jié)果顯示，該算法可基于個體的結(jié)構(gòu)連接組，比以往方法準(zhǔn)確約20倍地預(yù)測其功能連接組。

更令人驚訝的是，這一統(tǒng)一模型還能較高準(zhǔn)確度地預(yù)測受試者的年齡、性別及認(rèn)知表現(xiàn)得分——后者通常被認(rèn)為極難僅通過腦影像評估。

未來，該團隊計劃將“Krakencoder”與另一款名為NeMo的網(wǎng)絡(luò)修改工具結(jié)合，進一步探索腦損傷患者的恢復(fù)潛力。團隊成員、博士生Christie Gillies正在利用這套工具預(yù)測中風(fēng)患者的康復(fù)結(jié)局。研究表明，這一組合工具生成的功能連接組圖譜比真實的功能MRI更能預(yù)測患者隨訪時的運動和語言能力得分。

啟示：重塑腦功能的新路徑

更重要的是，這項技術(shù)不僅有助于理解疾病如何影響大腦連接，還可識別哪些網(wǎng)絡(luò)連接與更好的認(rèn)知或運動能力相關(guān)聯(lián)。未來，通過腦刺激手段（如經(jīng)顱磁刺激）激活這些受損回路，有望加快患者的康復(fù)過程。

正如Kuceyeski博士所說：“將結(jié)構(gòu)、功能和行為表現(xiàn)聯(lián)系起來，是破解大腦運行機制的關(guān)鍵。這不僅是腦科學(xué)的突破，也可能是治療神經(jīng)疾病的轉(zhuǎn)折點?！?/p>

參考文獻：Keith W. Jamison et al, Krakencoder: a unified brain connectome translation and fusion tool,?Nature Methods?(2025).?DOI: 10.1038/s41592-025-02706-2

編輯：王洪

排版：李麗