在最近发表于《自然》杂志的一项新研究中，范德堡大学和范德堡健康的研究人员创建了人类整个生命周期中脑白质的首张生长图表。这项工作汇集了近二十年的范德堡研究合作、大学庞大的MRI数据集以及先进的AI赋能计算平台。
白质由成束的神经纤维组成，负责在整个大脑和身体其余部分传递信号。研究人员没有将大脑视为单一整体，而是绘制了72条不同的功能性"高速公路"——即大脑中独特的白质通路——并追踪它们从出生到100岁的生长和老化过程。
正如身高和体重图表帮助儿科医生监测幼儿生长一样，白质生长图表未来可能被神经科医生用于跟踪神经网络发育，并在症状出现前检测与阿尔茨海默病、帕金森病或癫痫等脑部疾病相关的异常。
"白质在人类一生中不断变化。这项研究首次全面描述了脑发育每个阶段的白质特征，整合了过去50年的研究成果，"《自然》研究的高级作者、放射学和放射科学助理教授Kurt Schilling表示。
"这项工作将为研究人员开辟新途径，以识别和探究大脑在人类生命过程中变化的独特模式。其应用范围可从自闭症、ADHD、阅读障碍、癫痫和多发性硬化症延伸至阿尔茨海默病、帕金森病等。几乎没有一种神经退行性疾病不以某种方式涉及白质功能障碍。"
该研究的主要作者、范德堡大学计算机科学博士生Michael Kim补充道："定义这些通路特异性轨迹和里程碑使研究人员能够探索有趣的神经生物学问题。它们还帮助我们研究白质异常如何在不同疾病中以相似或不同的方式表现。"
该研究提炼并分析了近42,000个大脑的MRI数据，包含超过400万张单独图像——这是一个前所未有的数据集，是Bennett Landman（该研究的关键贡献者）工作的核心焦点，他的工作帮助在多个研究之间标准化和对齐成像数据。
"令人兴奋的是，这些数据协调工作——实际上历经十年，涉及范德堡大学和范德堡健康之间的多次合作——正达到能够实现变革性发现的程度，"他表示。Landman是电气和计算机工程以及放射学和放射科学的大学杰出教授，还领导范德堡沉浸式AI转化实验室（VALIANT）。
绘制白质的里程碑
为创建白质生长图表，研究人员分析了来自50项关于正常发育大脑（无已知神经或精神疾病）的群体研究的扩散MRI（dMRI）样本数据——经过异常筛查后约35,000个。范德堡研究人员发现的一些关键结果：
总体体积在30岁初期达到峰值： 大脑白质体积在早期发育期间迅速扩张，在30岁初期达到峰值，然后开始逐渐下降。
通路完整性在20多岁达到稳定： 白质组织和完整性的一个关键指标（各向异性分数）更早成熟，在儿童期和青春期快速上升，然后在20多岁中期达到临界点，之后稳定下降。
电路生长和衰退独立发生： 72条不同通路并非遵循单一的大脑范围时间表，而是以各自的速度成熟和退化。这意味着与不同大脑功能相关的电路遵循完全不同的生长和脆弱时间线。
成熟与老化之间存在深刻联系： 图表揭示了大脑配线生命周期展开的对称模式。完全成熟最慢的白质通路往往抵抗衰老的时间也最长，延迟衰退的开始。然而，当观察这些变化的速度时，在青春期经历最快速、爆发性增长的通路在晚年退化得最快。
研究人员表示，该研究并未解决认知等特定大脑功能在各个发育阶段会发生什么，因此这些峰值和衰退如何影响行为仍是一个开放性问题。然而，这些规范性测量确实为大脑白质随时间的发育和随后的退化提供了解剖学参考点。
不过，将典型大脑的白质发育与已知神经或精神疾病的大脑进行比较，确实显示了整个人类生命周期中显著的差异。
研究人员分析了患有神经发育和精神疾病的dMRI扫描数据，包括自闭症、ADHD、精神分裂症、焦虑和抑郁症，以及阿尔茨海默病和轻度认知障碍等神经退行性疾病。他们发现与图表中描绘的健康基线相比，白质生长和退化存在特定于疾病的偏差。例如，虽然轻度认知障碍和阿尔茨海默病患者显示出广泛而明显的结构退化，但其他疾病则表现出独特的空间偏差模式。
范德比尔特大学皮博迪学院神经科学Patricia和Rodes Hart教授、该研究的合著者Laurie Cutting表示，像白质生长图表这样的工具未来可能成为跟踪各种大脑健康问题的敏感工具。
"如果你能提前知道白质模式在我们知道与阅读能力相关的区域是否偏离了应有的状态，会怎样？"专门研究阅读障碍和语言障碍的Cutting说，"你可以考虑早期干预来解决儿童可能遇到的困难，例如那些有阅读障碍的儿童，甚至在他们因阅读而挣扎之前。"
即使对于具有典型大脑解剖结构的人，白质图表也为整体"大脑健康"提供了重要的参考点，该论文的合著者、物理学和放射学及放射科学大学杰出教授John Gore说。
"人们谈论健康老龄化，"2002年创立范德堡大学影像科学研究所的Gore说，"这可能会鼓励人们关注（他们的）大脑健康。我们通过改变饮食、锻炼和做各种事情来照顾我们的身体，以克服衰老的影响。我们应该做些什么来保护大脑？"
该研究的作者已将白质图表和底层计算机代码公开，为研究人员提供了一种新的方式来跟踪大脑如何发育、老化以及随时间偏离典型模式。
这篇发表在《自然》杂志上的最新研究有30多位范德堡附属作者，它依赖于范德堡和范德堡健康研究人员在过去二十年中建立的神经影像、MRI方法和计算基础设施。使白质表征工作成为可能的两项在范德堡开创的关键研究方向包括将脑部扫描图像转化为定量标准化数据集，以及开发和验证扩散MRI的使用方法。
从他在工程和医学交叉领域的研究生工作开始，Landman通过从大量原始成像数据中提取数值标记并使它们在研究之间具有可比性，为定量放射学做出了贡献。"在范德堡，我们有机会通过协调的多PI合作将小型研究扩展为非常大型的研究，"Landman说，"正因为如此，我们建立了支持一致处理的系统，并在长达十年的时间范围内取得了稳定的结果。"
这些努力汇集了来自大学各方面的专业知识，包括专门从事MRI获取和分析的VUIIS；开发处理和标准化大型影像数据集方法的计算影像中心；以及提供高性能计算来大规模分析它们的先进计算研究中心。
它还借鉴了阿尔茨海默病测序项目和表型协调联盟的工作，这两者都将影像、基因组学和临床数据结合起来，以支持机器学习和其他数据分析工具。
当Landman等人建立系统来标准化和分析成像数据时，Schilling成为了扩散MRI领域的领军人物。就像将墨水滴入水中一样，dMRI追踪这种运动通过脑组织的方向，使研究人员能够绘制其内部布线——白质通路。
Schilling于2017年在范德堡获得生物医学工程博士学位，作为VUIIS的博士后研究员开始从事扩散MRI工作，并于2020年加入放射学教职。他与包括Gore、Landman以及范德堡其他同事一起，开创了大脑纤维和微结构先进建模技术的验证。在过去十年中，Schilling和他的同事大大扩展了dMRI的使用，并将其确立为分析大脑复杂结构网络的黄金标准。
对Schilling和Landman来说，这项研究代表了神经影像研究的新时代，它超越了单个图像，而是构建了大脑布线在人类生命每个阶段如何变化和演化的轨迹。
"需要这种巨大的协作努力——是的，在范德堡内部，但也在外部——才能研究整个生命周期中的这些变化，"Schilling说，"但现在这项工作为任何想要研究大脑发育、老化或疾病和障碍的人打开了一个全新的世界。这种规模是我们前所未见的。"
这种协作环境也塑造了Kim的体验，这位计算机科学博士生表示，范德堡紧密联系的研究人员网络使这项工作成为可能。"当我申请范德堡时，卖点之一就是所有这些研究人员和机构彼此如此接近，"他说，"这确实让我们能够更轻松地在不同研究群体之间形成强有力的协作。"
最后一点：在研究过程中，Kim的母亲被诊断出患有晚期疾病。她于2025年12月去世。"她的诊断部分是通过我们都在研究的这种神经科学成像做出的，"他说，"知道我正在从事的科学可能会帮助其他人——即使只是一点点——这是我所有工作中最重要的一部分。"
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