Nat Commun:利用脑网络特征预测儿童心理健康状况！

来源：100医疗网原创2022-05-05 1:04

儿童期是神经系统快速发育和认知、人格、心理健康等行为变化的时期。这项研究揭示了大脑网络的共同特征，并解释了儿童时期广泛行为的个体差异。

大脑架构如何支持人类在整个生命周期中的行为，是系统神经科学的一个核心问题。儿童期是神经系统快速发育和认知、人格、心理健康等行为变化的时期。因此，科学家们对理解生命早期大脑行为关系的本质特别感兴趣。最近的研究表明，静息状态和任务状态之间的功能联系可以预测个体层面的特定特征，包括认知表现、冲动性得分和自闭症症状。然而，大多数研究都集中在一个单一的行为特征上，所以他们没有捕捉到更广泛的行为关系。最近，新加坡国立大学的一名研究人员在《自然共同体的ABCD研究》上发表了一篇题为《共享和独特的大脑网络特征预测性认知、人格和心理健康得分》的学术论文，揭示了大脑网络的共同特征，并解释了期间广泛的行为领域中的个体差异。

在这项研究中，研究人员使用了青少年大脑认知发展(ABCD)研究，这是一个典型的9至10岁儿童的大规模数据集，其中包含大量的儿童样本和各种行为测量。他们使用静息状态下的功能连接(resting FC)和任务状态下的功能连接(task FC)来预测广泛的认知、冲动相关的人格和心理健康指标。他们还研究了静息FC和任务FC的结合是否可以改善行为预测。最重要的是，他们探索了存在于行为领域内和跨行为领域以及跨大脑(静态和任务)状态的预测网络的共同和独特特征。

结果表明，预测网络在认知表现、人格得分和心理健康评估方面的特征是不同的。任务FC在预测认知方面优于静息FC，但不能预测人格或心理健康。将任务FC和静息FC结合起来可以提高预测能力，特别是在预测认知表现方面。预测性大脑网络的特征聚集在行为领域。预测网络的特征在行为领域(认知、人格和心理健康)比在跨行为领域更相似。此外，在不同的大脑状态下，预测网络特征是相似的。另一方面，每个行为域中的特征由相似的网络特征来预测。网络特征和模型可以扩展到相同行为域中的其他行为度量。虽然已知任务可以调整功能连接组，但是静态和任务状态之间的预测网络的特征是相似的。大脑网络的独特特征支持对认知、人格和心理健康的预测。

支持个体水平认知、人格和心理健康预测的脑网络图形特征。

总的来说，这项研究揭示了大脑网络的共同特征，这些特征解释了儿童时期广泛的行为领域中的个体差异。这项研究的结果为默认和注意网络在预测儿童冲动性方面的重要性提供了证据。

参考文献：Chen，j .Tam，a .Kebets，v .等。ABCD研究中共享和独特的大脑网络特征预测认知、个性和心理健康得分。Nat Commun13，2217 (2022)。https://doi.org/10.1038/s41467-022-29766-8

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