疾病、发育与老化中的动态网络

典型疾病中的发现

• 阿尔茨海默病：Greicius 等（2004, PNAS）报告患者默认模式网络的静息态功能连接降低，尤其涉及后扣带回与海马。结合枢纽与淀粉样蛋白沉积的重叠，形成了“枢纽易损”的研究线索。
• 癫痫：发作期表现为局部或广泛的过度同步。颅内脑电网络分析被用来描述致痫网络的范围，并探索手术或神经调控靶点的选择。这里网络的“节点”往往是电极触点，覆盖范围受临床决定，解释时要考虑采样偏差。
• 抑郁症：静态层面，默认模式网络与额顶控制网络之间连接的改变被反复报告（如 Kaiser 等, 2015, JAMA Psychiatry 荟萃分析）。动态层面，Kaiser 等（2016, Neuropsychopharmacology）比较 100 名未服药的重度抑郁患者与 109 名对照，以内侧前额叶为种子、把滑动窗口相关的标准差作为“动态性”：患者内侧前额叶与海马旁回之间的连接变异较小（持续正相关），而与脑岛之间的连接变异较大；后者与近期反刍思维水平相关，内侧前额叶–背外侧前额叶连接的变异与抑郁严重程度相关。
• 精神分裂症：
  • Damaraju 等（2014, NeuroImage: Clinical）分析多中心的 151 名患者与 163 名对照：从 100 个独立成分中选出 47 个内在连接网络，用 44 秒的滑动窗口和 k-means 得到 5 个连接状态。静态分析显示患者丘脑与感觉网络之间连接增强、感觉网络之间连接减弱；动态分析显示患者在以强的大尺度连接为特征的状态中停留的时间明显更少，而组间差异主要出现在这些状态中，在其他状态中较弱或不存在。作者提醒要考虑用药史的影响。
  • Rashid 等（2014, Frontiers in Human Neuroscience）在精神分裂症、双相障碍与健康对照中比较动态连接状态，发现患者向某些状态的转移较少，且精神分裂症与对照的差异多于双相障碍；Du 等（2018, NeuroImage）比较 70 名对照、53 名临床高危个体和 58 名早期精神分裂症患者，发现高危个体总体上呈现介于对照与患者之间的连接模式，同时也有其特有的改变。
  • Braun 等（2016）的灵活性研究把动态网络重组与遗传风险和 NMDA 受体功能联系起来（见网络灵活性与动态社团指标）。

发育与老化

• 发育：Hutchison & Morton（2015, Journal of Neuroscience）发现，从儿童到成人，大脑的功能状态“库”总体保持不变，但各状态出现的频率和停留时间随年龄改变，且依赖于静息或认知控制任务；静息时年龄越大，连接强度随时间的变异越大，而在认知控制任务中高级网络出现相反的效应。结构–功能耦合的发育见 Baum 等（2020）（结构–功能耦合）。
• 老化：Cabral 等（2017）发现认知表现较差的老年人连接模式的时间相似性较弱、状态切换方式改变（见相位同步与瞬时相位方法）；Battaglia 等（2020, NeuroImage）把 dFC 看作在连接状态空间中的连续“游走”，发现其统计性质既不同于纯粹有序、也不同于纯粹随机，并且随年龄增长，dFC 变慢、复杂度下降、更趋随机，这些变化与行为和认知表现的年龄变化有关。

可重复性：必须正视的问题

1. 测量信度：图论指标的重测信度（ICC）普遍为中等，许多动态指标更低（见动态指标的重测信度）。扫描时长越长，信度越高；单次 5 分钟扫描的个体连接矩阵噪声相当大。
2. 个体特异性：Finn 等（2015, Nature Neuroscience）发现个体的功能连接矩阵像“指纹”一样可以在不同扫描中识别出同一个人，这说明个体差异真实存在，也意味着组平均会掩盖大量信息。
3. 样本量与效应量：脑–行为关联效应通常很小，需要大样本和独立验证集（Marek 等, 2022, Nature）。
4. 分析灵活性：图谱、预处理、阈值、窗长、状态数……每一个选择都会产生分叉。预注册分析方案、报告多种合理流程下的结果（多宇宙分析）是越来越被期待的做法（另见研究问题、可复现分析与敏感性分析）。