Przez cały cykl życia od urodzenia do starości sieć funkcjonalna ludzkiego mózgu ulega złożonym procesowi formacji, rozwoju i upadku, wspierając rozwój indywidualnego poznania i zachowania. Konstruowanie wykresu rozwojowego sieci funkcjonalnej w cyklu życia ludzkiego i ustanowieniu standardów referencyjnych do pomiaru funkcji mózgu ludzkiego są głównymi problemami naukowymi, które pilnie należy rozwiązać w dziedzinie neuronauki.
Niedawno profesor zespołu Yonga z Kluczowego Laboratorium Neuronauki poznawczej i uczenia się normalnego uniwersytetu w Pekinie, wraz z ponad 100 instytucjami na całym świecie, z powodzeniem skonstruował pierwszą na świecie mapę referencyjną w dziedzinie nauki mózgu w dziedzinie mózgu w Chinach. Odpowiednie wyniki zostały opublikowane jako dokumenty pokrywające Nature Neuroscience.
Zespół badawczy zintegrował największe na świecie dane pełnego cyklu życia funkcjonalnego obrazowania rezonansu magnetycznego, przezwyciężając wyzwania związane z standaryzowanym przetwarzaniem i kontrolą jakości danych obrazowania mózgu z dużą próbką. Po raz pierwszy narysowali całkowitą „krzywą życia” ludzkiej sieci funkcjonalnej mózgu od urodzenia do starości. Naukowcy odkryli, że średni poziom siły funkcjonalnej łączności w całym mózgu osiąga szczyt w wieku około 38 lat, a łączność dalekiego zasięgu optymalizuje się do około 50 lat, ujawniając, że osoby w średnim wieku nadal mają silną plastyczność sieci neuronowej i obala tradycyjne pojęcie „dojrzałego rozwoju mózgu w wieku 18 lat”.
Rozwój mózgu przez cały cykl życia nie ulega zmianom nieliniowym, ale jest zgodny z złożonym i regularnym procesem ewolucyjnym - powiedział Yong. Dzięki obrazowaniu mózgu Big Data mamy okazję ujawnić kluczowe kamienie milowe rozwoju sieci funkcjonalnej mózgu
Prace te stanowi podstawę ilościową w postaci „krzywej wzrostu” do oceny poszczególnych poziomów zdrowia mózgu, która ma zmienić obecny sposób polegania głównie na obrazowaniu strukturalnym w zakresie badań przesiewowych chorób mózgu i zapewni standard referencyjny do cyfrowej oceny funkcji mózgu w chorobach neurozwojowych i innych powiązanych warunkach. Naukowcy lub lekarze mogą użyć tego modelu referencyjnego do porównania rzeczywistego stanu poszczególnych funkcji mózgu ze standardową „krzywą wzrostu”, zidentyfikowania potencjalnych odchyleń i zapewnienia wskazówek dla zindywidualizowanej wczesnej diagnozy i interwencji chorób mózgu.
