建立人類大腦白質結構之規範性生命週期參考圖表
導言
研究人員開發了一套全面的大腦圖表框架，用以描繪從出生至 100 歲之白質微觀結構與宏觀結構的演變過程。
正文
此項計劃旨在填補神經影像學中一個關鍵的空白：儘管灰質與身體成長已有基準，但白質 （WM） 仍缺乏標準化參考。該研究綜合了來自 50 個全球隊列的 35,120 份 diffusion MRI （dMRI） 掃描數據，並利用 Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape （GAMLSS） 來描繪規範性軌跡。此方法能夠同時估算 72 條解剖定義路徑的中位數與群體變異性，並將性別及研究層級的批次效應納入考量。 對全球 WM 特徵的分析顯示出截然不同的時間分佈。大腦 WM 體積與 fractional anisotropy （FA） 通常在發育早期增加，於成年早期至中期達到峰值，隨後逐漸下降。相反地，擴散度指標 —— 特別是 mean 、 axial 及 radial diffusivity —— 則呈現反向軌跡，在成年期達到最低點，隨後在衰老過程中逐步增加。特定路徑的數據進一步闡明了這種異質性，證明這些轉折點的時間隨路徑而異，其中 projection systems 的成熟時間通常早於 association pathways。 此外，研究人員調查了發育成熟與隨後退化之間的關係。雖然「後進先出」假說 —— 即較晚成熟的路徑會較早退化 —— 未獲支持，但觀察到了「增益預測損失」假說的證據。具體而言，宏觀結構數據顯示，在青春期體積擴張較快的路徑，與年老時較劇烈的體積萎縮相關。空間分析亦發現變化率存在由前至後的梯度，顯示成熟與退化的進程具有區域性模式。 為了便於臨床應用，該框架採用個體化百分位數評分來量化與規範群體的偏差。此方法使用 normalized centile Mahalanobis distance （nCMD） 進行驗證，以識別各診斷組別中的非典型性。結果顯示， Alzheimer’s disease 與 mild cognitive impairment （MCI） 患者群體出現顯著偏差，其特徵為 FA 與體積廣泛減少，以及擴散度增加。透過 maximum likelihood estimation （MLE） 框架，該圖表的效用進一步延伸，使樣本外數據集能夠與參考軌跡對齊。
結論
該研究提供了一份標準化且開放獲取的白質發育與退化圖譜，為識別神經系統異常提供了定量基準。