在《柳叶刀数字健康》杂志发表的一项新研究中，南加州大学马克和玛丽·史蒂文斯神经影像与信息学研究所（Stevens INI）的科学家发现，在中风后遭受严重身体损伤的人的大脑可能会以意想不到的方式重新组织自己，在未受损区域显示出“更年轻”的大脑结构迹象，以适应损伤。
这项国际研究工作是由“通过荟萃分析增强神经影像遗传学（ENIGMA）中风康复工作组”的一部分，该工作组分析了来自八个国家34个研究点的500多名中风幸存者的脑部扫描。研究人员使用在数万次MRI扫描上训练的深度学习模型，估计了每个半球不同区域的“脑龄”，以观察中风损伤如何影响大脑结构和康复。
“我们发现，较大面积的中风会加速受损半球的衰老，但矛盾的是，它会使大脑对侧看起来更年轻，”南加州大学凯克医学院神经学研究副教授、该研究的共同资深作者金浩成博士说。“这种模式表明大脑可能正在重新组织自己，本质上是在‘恢复’未受损的网络以补偿失去的功能。”
研究团队使用了一种称为图卷积网络的先进人工智能形式，从MRI数据中预测了18个大脑区域的生物年龄。一个人的预测脑龄与实际年龄之间的差异，称为大脑预测年龄差（brain-PAD），作为神经健康的敏感标志。
当团队将这些测量值与运动表现评分相关联时，他们发现了一个引人注目的模式：即使在康复超过6个月后，有严重运动缺陷的中风幸存者在病灶对侧区域，特别是额顶叶网络（一个涉及运动规划、注意力和协调的关键系统）中，显示出比预期更年轻的脑龄。
“这些发现表明，当中风损伤导致更大的运动丧失时，大脑对侧的未受损区域可能会适应以帮助补偿，”金博士解释说。“我们在对侧额顶叶网络中看到了这一点，该网络显示出更‘年轻’的模式，并且已知支持运动规划、注意力和协调。与其说这表明运动功能的完全恢复，不如说这种模式可能反映了大脑在受损运动系统无法正常工作时所做出的调整尝试。这为我们提供了一种传统成像无法捕捉到的观察神经可塑性的新方法。”
这项研究是通过ENIGMA进行的，这是一个全球联盟，汇集了来自50多个国家的数据，以更好地理解疾病中的大脑。研究人员协调了数十个队列的MRI数据和临床测量值，以建立世界上同类中最大的中风神经影像数据集。
“通过汇集来自全球数百名中风幸存者的数据，并应用尖端人工智能，我们可以检测到在较小规模研究中会看不见的微妙的大脑重组模式。这些关于慢性中风区域性差异性脑衰老的发现，最终可以指导个性化的康复策略，”Stevens INI主任、南加州大学教务长教授亚瑟·W·托加博士说。
该团队计划扩展他们的工作，包括从急性期到慢性期的纵向研究，跟踪患者。通过观察大脑衰老和重组模式随时间的发展，临床医生可能能够根据每个患者独特的神经适应过程定制干预措施，最终在不久的将来改善康复结果和生活质量。
关于这项研究
这项研究题为“深度学习预测MRI区域性脑龄揭示了慢性中风严重运动障碍相关的对侧神经可塑性：一项全球ENIGMA研究”，由美国国立卫生研究院（NIH）资助，资助号为R01 NS115845，并得到了来自不列颠哥伦比亚大学、莫纳什大学、埃默里大学和奥斯陆大学等机构的国际合作者的支持。
【全文结束】