这篇发表在《Nature》上的文章题为“人类生命周期的脑图”（Brain charts for the human lifespan），旨在通过整合大规模的神经影像数据，构建人类大脑发育和衰老的标准化参考图表。研究团队汇集了来自100多项研究的123,984次MRI扫描数据，覆盖了从孕期115天到100岁的101,457名参与者，创建了一个开放的交互式资源（http://www.brainchart.io/），用于量化个体在神经影像指标上的差异。

核心观点：

1. 脑图的意义：

• 类似于儿科生长曲线图，脑图提供了大脑结构（如灰质、白质、皮层厚度等）随年龄e变化的标准化参考轨迹，填补了神经影像学领域缺乏标准化评估工具的空白。

• 这些图表能够识别新的神经发育里程碑，并量化个体大脑结构的典型或非典型变化。

2. 方法与数据：

• 使用广义加性模型（GAMLSS）分析非线性的年龄相关变化，并考虑性别差异和技术异质性。

• 数据涵盖多个大脑指标（如总体积、皮层表面积、区域体积等），并通过分位数评分（centile scores）标准化个体数据。

3. 关键发现：

• 不同脑组织的发育轨迹各异，例如灰质体积在儿童早期达到峰值，而白质体积在成年早期达到峰值。

• 脑图揭示了此前未报告的发育里程碑，如灰质与白质分化的关键期（出生后3年内）。

• 分位数评分在临床研究中显示出更高的遗传力，并能有效区分神经精神疾病（如阿尔茨海默病、精神分裂症）的脑结构差异。

4. 应用与局限性：

• 脑图为研究大脑发育和衰老提供了标准化工具，尤其适用于精神疾病和神经退行性疾病的研究。

• 当前数据的局限性包括样本偏倚（以欧美人群为主）和年龄分布不均（如胎儿和中年数据不足）。未来需增加多样性和代表性。

5. 开放科学：

• 研究提供了在线工具和开源代码（https://github.com/brainchart/Lifespan），支持其他研究者利用脑图进行新数据分析。

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这项研究通过大规模数据整合和标准化建模，首次构建了覆盖全生命周期的脑图，为神经影像研究和临床实践提供了重要参考。尽管存在样本多样性和技术异质性等挑战，脑图仍为理解大脑发育和疾病机制开辟了新途径。

From: Bethlehem, R.A.I., et al.Brain charts for the human lifespan[J].Nature,2022,604(7906): 525-533.

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