脑连接组：结构与功能连接18 / 20
研究前沿与开放问题
- 全局信号回归要不要做？ 全局信号既包含呼吸、头动等伪迹，也可能包含与觉醒水平相关的神经成分；回归它会改变相关分布并影响组间比较。争论双方的论据可读 Murphy & Fox（2017, NeuroImage，DOI: 10.1016/j.neuroimage.2016.11.052）。开放问题：能否把全局信号中的神经成分与伪迹成分分离，而不是“全去或全留”？
- 节点应该按群体图谱还是个体定义？ 长时间、多次扫描的“精密功能成像”显示个体功能系统的边界与群体图谱差异明显（Gordon 等, 2017, Neuron，DOI: 10.1016/j.neuron.2017.07.011）。在临床常见的短扫描条件下，个体化节点能否既稳定又可跨人比较，尚无定论。
- “小世界”指数还有多少信息量？ Telesford 等（2011, Brain Connectivity，DOI: 10.1089/brain.2011.0038）指出 的规模依赖并提出 。几乎所有脑网络都“是”小世界时，哪类零模型和指标才能对疾病状态给出有区分度的信息，仍在讨论中。
- 样本量与可重复性：Marek 等（2022, Nature，DOI: 10.1038/s41586-022-04492-9）显示全脑–行为关联需要数千人才能稳定复现。开放问题是：以个体内重复测量、干预设计或更高信度的网络指标，能否在临床可行的样本量下获得可靠结论。
- 纤维追踪的根本局限能否突破？ Maier-Hein 等（2017）与 Thomas 等（2014）的结果表明，仅凭体素内的方向信息重建长程通路存在内在歧义。把示踪剂数据、组织学、微结构模型或功能信息作为约束融入追踪，能在多大程度上提高特异度，是结构连接组学的核心问题。
- 病变网络映射的特异性：van den Heuvel 等（2026, Nature Neuroscience，DOI: 10.1038/s41593-025-02196-7）与其回应引发的争论尚未结束。需要回答的是：什么样的零模型和对照设计能区分症状特异的网络与规范连接组本身的主轴？
- 从描述到机制：生成网络模型（Betzel 等, 2016）和连接组梯度把“网络有什么特征”推进到“什么规则产生这些特征”“区域在层级中处于什么位置”。如何把这些描述与发育、基因表达和细胞构筑联系起来，并在干预中检验，是网络神经科学的主要方向之一（Bassett & Sporns, 2017）。