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近日，北京理工大學生命學院閆天翼課題組在健康成年人腦功能網絡老化機制方面取得重要研究成果，并發表于放射學、核醫學和醫學成像領域排名第二（2/133）的1區Top期刊《Radiology》（影響因子IF：11.1）。該論文的第一作者為博士生劉田田，通訊作者為閆天翼教授，北京理工大學為論文唯一完成單位。

2021年，第七次全國人口普查結果公布，我國60歲及以上人口占18.7%，老齡化趨勢明顯。老化常常伴隨著身體各器官的逐漸退化，尤其是大腦，其功能退化大大增加了與年齡相關的神經退行性疾病的風險，例如阿爾茨海默病、帕金森病。充分了解老化過程中的腦功能動態變化，將有助于提出神經退行性疾病個性化調控的新策略。

大腦功能磁共振成像技術是衡量腦功能變化的重要工具之一，可以用于多維度腦機制研究。先前研究已經使用動態腦功能連接技術發現了與衰老相關的大腦不同狀態，但不能描述腦區間共同變化模式。閆天翼教授團隊開發了腦區間共激活模式分析算法，以單幀數據為最小分析單元，能夠以更高時間分辨率解析大腦的動態變化。因此，本研究通過量化大腦激活水平獲得不同模式的明確定義（如圖1），促進對復雜衰老過程背后的動態腦網絡變化的解釋。

圖1 共激活模式（CAP）算法流程

本研究共包括614名健康被試，年齡呈18-88歲的梯度分布。研究共發現大腦具有八種共激活模式（如圖2A），其中六種模式與年齡具有強相關。這六種模式描述了初級感覺運動功能和高級認知控制功能之間的共激活模式，在靜息態腦功能變化過程中傾向于向自身模式轉換，很少轉換到與自己相反的模式（如圖2B）。

圖2 不同激活模式（CAP）間的相關性和相互轉換

這些結果表明，老年人在初級感覺運動網絡和額頂網絡共激活模式中花費的時間更少，這可以解釋老年人視覺、聽覺等初級感覺運動能力的下降。與此同時，典型的高級認知控制網絡（默認模式網絡和注意網絡）共激活模式出現代償性增加，這可以從一定程度上解釋老年人中晶體智力（以經驗為主的認知能力）增加的現象。上述發現有助于我們了解大腦老化的規律，同時，老化相關激活模式有望作為腦疾病標志物和個性化神經調控治療靶點。相關成果發表于放射學、核醫學和醫學成像領域排名第二（2/133）的1區Top期刊《Radiology》，原文鏈接：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35503014/。

附作者簡介：

劉田田，本文唯一第一作者。北京理工大學生命學院2018級碩博連讀研究生，本科三年級開始加入實驗室，2018年成為閆天翼老師第一名博士生，一直從事醫學影像數據處理、神經精神類疾病無創調控干預等方面的研究。在Radiology、Brain structure and function等期刊上發表SCI論文12篇，其中第一/共同第一作者論文6篇，授權國家發明專利1項，獲得博士研究生國家獎學金1項。

閆天翼，本文唯一通訊作者。北京理工大學教授、博士生導師、生命學院副院長、生物醫學工程系主任。國家高層次青年人才、北京市科技新星。任4部SCI期刊編委。主要從事腦科學與神經系統疾病診治領域的理論和儀器設備開發、及無創神經調控機理與技術研究。研究成果發表學術論文100余篇，其中在Nature Communications、Radiology、Theranostics、Stroke、IEEE TNNLs、Medical Imaging Analysis等期刊發表第一或通訊作者SCI論文60余篇，中科院TOP期刊30篇，熱點論文、高被引論文、Cover paper 論文5篇。授權國家發明專利18項。主持國家重點研發計劃項目，國家自然科學基金重點項目，北京市重大科技專項等項目20項。相關腦康復設備獲NMPA（中華人民共和國醫療器械注冊證認證）一項，牽頭獲批阿爾茲海默癥無創神經調控專家共識一項，獲中國發明協會發明創新創業獎一等獎（排名第一），北京理工大學教育教學成果一等獎（排名第一）。