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原创 Nature Portfolio
原文作者：Max Kozlov
基于逾12万张脑扫描绘制的大脑发育图仍是初步草图，但研究人员希望它们有朝一日能成为医生的临床工具。
不久前，美国宾夕法尼亚大学的神经科学家Jakob Seidlitz带着他15个月大的儿子去儿科医生那里体检，体检结束后他总觉得缺了点什么。他的儿子没有什么问题，依照医生使用的身高体重表，宝宝的发育似乎很标准。Seidlitz感觉缺少的是评估他儿子大脑发育的同等指标。Seidlitz说：“让我震惊的是，医生对于这么重要的器官掌握的生物学信息居然这么少。”
很快，Seidlitz就能改变这个局面了。他和同事收集了逾12万张脑扫描——迄今最大规模的样本群——并在此基础上绘制了第一批完整的脑发育图。这些曲线图直观体现了人类大脑如何在生命早期快速扩大，之后又随年岁增长而逐渐缩小。该研究4月6日发表在《自然》[1]上，让那些苦于研究重复问题的神经科学家大为惊艳。这些研究之所以难以重复，一定程度上是因为样本量太小。由于磁共振成像（MRI）费用高昂，能入组的实验对象数量自然也是有限的。
研究人员在超过12万张脑扫描的基础上绘制了覆盖人类整个生命周期的大脑发育图。来源：Zephyr/SPL
“他们汇总的这个大型数据集令人惊叹，为领域设立了一个新的标准。”美国佛罗里达国际大学认知神经科学家Angela Laird说。
不过，作者提醒道，他们的数据集并非无所不包，因为汇总全球各地的脑扫描数据非常难。他们说，最后绘制出的曲线图只是第一版草图，今后仍需进一步调整，才能应用于临床。
如果这些曲线图最终能拿给儿科医生使用，使用时就需要格外谨慎，千万不能被误读，西雅图华盛顿大学儿科神经学家Hannah Tully说，“脑容量大绝对不代表脑功能正常。”
艰巨任务
由于个体之间的脑结构差异很大，因此研究人员必须收集大量的脑扫描数据，才能绘制出有统计意义的权威曲线图。这不是一项轻松的工作，该研究的共同作者、英国牛津大学的神经科学家Richard Bethlehem说。与其自己组织成千上万次脑扫描——可能要花上几十年的时间和巨大成本，该团队将目光投向了已经完成的神经成像研究。
Bethlehem和Seidlitz给全世界的研究人员广发邮件，询问他们是否愿意为该项目贡献他们的神经成像数据。海量的回信让两人喜出望外，对此，他们认为是新冠疫情让研究人员去实验室的时间少了，看邮件的时间多了。
统计下来，研究团队一共收集到101457人的123894张磁共振扫描，从受孕后16周的胎儿一直到100岁的期颐老人。这些脑扫描涵盖了神经认知正常的人群，以及有阿尔茨海默病等疾病和存在神经认知差异（包括自闭症谱系障碍）的人群。研究团队利用统计学模型提取图像中的信息，并确保这些图像可以直接比较，无论当时使用的是哪种磁共振仪。
来源：参考文献1
研究人员最后按年龄绘制了多个主要大脑指标的曲线图。一些指标，如灰质体积和平均皮质厚度（灰质宽度）在个体发育早期达到最大值，而白质（位于大脑更深处）体积在30岁左右达到最大值（见“大脑变化”）。脑室体积（大脑中的脑脊液体积）的数据让Bethlehem尤为惊讶。科学家知道脑室体积会随年龄增长而增加，因为它一般和脑萎缩有关，但Bethlehem没有想到它在老年阶段的增加速度会这么快。
初稿
就在不久前，《自然》3月16日刚刚发表了一篇引起轰动的文章[2]，那篇论文显示，大部分脑成像实验使用的脑扫描数量太少，不足以在脑功能和行为之间建立可靠联系，也就是说，这些实验的结论可能有误。基于这一发现，Laird希望整个领域能向Seidlitz和Bethlehem的研究标准靠拢，提高统计功效。
一次性集中这么多数据的难度不亚于一次“外交壮举”，3月16日这篇论文的共同作者、圣路易斯华盛顿大学的神经科学家Nico Dosenbach说。这才是研究人员在收集脑成像数据时应该追求的规模。
虽然这个数据集很大，但Seidlitz、Bethlehem和同事指出，他们的研究也存在神经成像学研究普遍存在的一个问题——多样性极度缺乏。他们收集的脑扫描主要来自北美和欧洲人群，且不成比例地以白人、受过高等教育、城市和富裕人口为主。这限制了研究结果的普适性，剑桥大学认知神经学家Sarah-Jayne Blakemore说道。该研究只包含三个来自南美和一个来自非洲的数据集——占该研究所有脑扫描数据的1%左右。
全世界还有几十亿人用不上磁共振仪，因此具有多样性的脑成像数据是可遇不可求的，Laird说。但论文作者并没有就此罢休。他们建立了一个网站（http://www.brainchart.io/），打算根据他们今后收到的更多脑扫描数据，对他们的曲线图进行实时更新。
数据集越大、责任越大
另一个挑战是如何让这些脑扫描数据的拥有者以及他们的贡献得到认可。有一些扫描数据来自开放获取数据集，其余的来自不对外公开的数据集。大部分不公开的扫描数据尚未经过适当处理，无法被直接纳入曲线图，因此这些数据的拥有者需要开展额外工作才能实现共享，这些研究人员也被列入了这篇论文的作者名单。
与此同时，开放数据集的所有者在论文中只是获得了引用——这对需要申请研究经费、合作和职称的研究者来说并不特别有利。这类开放数据由Seidlitz、Bethlehem和他们的同事负责处理。Bethlehem说，大部分情况下，他们和这些数据集的拥有者没有直接联系。这篇论文列出了约200名作者，此外还引用了贡献了脑扫描数据的其余数百人的工作。
这些数据集不开放的原因有好几个：比如为了保护医疗数据的隐私，或是因为研究人员没有公开的权限。但让那些公开数据集的研究人员无法获得署名是不公平的，论文作者表示。在这篇论文的补充信息（Supplementary Information）中，他们称这种做法“是在给开放科学开倒车，因为公开数据的人获得的认可反而是最少的”。Bethlehem和Seidlitz称，期刊（包括《自然》）的署名政策是一道难关，比如，这些署名政策要求每位作者都对数据的分析或解读做出了“实质性贡献”。（《自然》的新闻团队编辑独立于其出版机构。）
《自然》的一位发言人回复道，“编辑和作者根据我们的署名政策，对该问题经过了慎重思考，所有数据集都按照我们的数据引用政策进行了合理归属。”
最终，这些问题可以追溯到科研工作对研究人员的评价机制，加州大学旧金山分校社会流行病学家Kaja LeWinn说。她认为，所有利益相关方都有责任重新评估脑科学研究的贡献如何才能得到应有的承认和认可，尤其是在这类大规模研究越来越常见的当下，这里的利益相关方包括资助者、期刊、研究机构。
参考文献：
1. Bethlehem, R. A. I. et al. Nature https://doi.org/10.1038/s41586-022-04554-y (2022).
2. Marek, S. et al. Nature 603, 654–660 (2022).
原文以Your brain expands and shrinks over time — these charts show how为标题发表在2022年4月6日《自然》的新闻版块上
