Linking cognition to brain connectivity译稿

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1、将认知与大脑连通性联系起来StephenSmith预测个人行为是神经影像学的一个巨大挑战。一项研究发现，个人保持注意力的能力与大脑中一系列延展的但明确的连接之间存在很强的联系。人们使用神经影像学数据来预测一个人的行为的可能性有很大的兴趣，因为这可能最终使我们理解大脑中的过程是如何让引发认知的。近几十年来，神经影像学已从原来的绘制人类平均大脑图像的初级应用进化为理解大脑功能是如何随不同受试者变化，这些差异与不同对象在行为表现上的差异有什么联系上去。此外，鉴于早期的神经影像学研究主要目的是定位功能区，现在这些区域间的连通性正在

2、更多地被探索。事实上，调查连通性和认知的关系以及这种联系如何在不同受试者之间变化，如人脑连接组计划[1]，是现阶段神经影像学的主要努力目标。在这期NatureNeuroscience的研究中，Rosenberg等人[2]深入研究了一种特别的意识与大脑的关系：一个人维持注意力能力的指标能否在大脑连接中被发现。他们发现，一组特定的大脑连接的强度可以用来高精确度地预测受试者的关注能力。这不只包含由集中注意任务的图像数据做出的对连通性的估测，也包含由静息状态数据做出的估测，静息状态的数据只在受试者不会进行任何明确任务时收集。Ros

3、enberg等人发现大量的脑连接维持注意有关。尽管它们是一个高度扩展的网络，这一系列连接只针对注意力，无法对其他认知手段，比如智力商数，进行成功的预测。此外，有证据表明，这个扩展的网络连接是整体调节的，在有不同的维持注意能力的受试者上网络整体变得更弱或更强。为了研究注意力和认知之间的联系，Rosenberg等人[2]使用了最近发展出来的实验方法[3，4]。在这种实验方法中，受试者会注视一个有不同场景，缓慢变化的幻灯片，并且被要求当特定的一类场景被展示出来时做出响应。在实验过程中，注意力一般会下降，对场景类型做出报告的平均准

4、确性被发现是对维持注意能力的敏感指示器——维持注意的能力与正常生活中大量的与注意力有关的错误相关，也与注意的水平相关（例如，对一个人现状和想法的察觉）。值得注意的是，一个人注意的水平也与在这个注意力任务中由于考虑更周全而反应变慢的平均反应时间呈正相关。为了检验一个受试者的注意力是否可以通过特定的大脑连接预测，Rosenberg等人[2]着手分析在注意力任务中取得的功能性磁共振成像（functionalmagneticresonanceimaging，fMRI）数据。他们将大脑划分成268个确切的功能区并估计每个功能区有代表

5、性的平均活化时间序列。然后，他们估计每对区域之间的相关性，产生约36000对区域的数据。（图1）相关性是对脑区之间功能性连接的简单测量，这一想法建立在功能上相连的脑区将会同波动的观点上。这些短暂的波动可能由脑区在特定的任务状况中改变了它的行为引起。另外，在静息状态的实验中，波动可能是感觉、运动、认知过程中的自发变化。接下来，作者考虑了每对区域的连接强度，并检测这在受试者间的变化是否与他们注意力分数的变化相同。他们发现，1000到2000个连接的强度以一种与受试者注意能力变化相关的方式在受试者间变化。之后对每一个受试者的连接

6、强度取平均值，得到一个单独的代表平均连接强度的测量结果，这个简化的脑连接强度的测量结果被发现与维持注意的能力存在很高的相关性。这个结果在将这一方法运用于没有使用过的受试者时仍然有效，这样的估测（例如差一法测试，leave-one-outtesting）在与这个相似，数据过拟合的可能性很高的情况中至关重要。更令人信服的是，当同样的一系列脑连接用各自当受试者处于静息状态下测得的fMRI数据组合到一起时，连接强度仍然对受试者另行测得的注意能力有很强的预测性。这告诉我们这些大量的脑连接与维持注意的能力高度相关，是人脑中的先天属性，

7、不仅仅是在明确的注意力任务中才会具有。这与来自同一个作者的另一项最近的研究一致，在静息状态下估计的连通性与在一系列任务中估计的密切对应[5]。最后，作者进行了一个完全独立的复制测试，研究从同样的一系列推测中的大脑注意连接得到的平均连接强度对于一群患有注意缺陷多动障碍（ADHD）的注意力问题是否有预测作用。在涉及临床注意条件且不仅仅是正常受试者间的个体差异的情况下，他们又一次观测到对注意能力极显著的预测效果。特别值得注意的是，发现的与预测持续注意能力相关的脑连接的数量相对较高（更确切的是：一大群脑连接在成功集中注意时有所参与

8、，而另一大群与缺乏注意相关）。这可能涉及到一个事实，“注意”不是一个有狭窄而明确定义的认知功能（如视觉工作记忆或数学处理），而是一种更高水平上的情境控制——选择，指导，调节和维持更具体的认知过程，甚至影响到感觉信号（如痛苦的刺激）所被感知的程度。同样值得注意的是，建立在多个网络连接上的对注意力的成功预测