自然·通訊：人腦網絡四大“轉折”，界定人生五次“重塑”

導語

從嬰兒第一次凝視世界，到長者回首往昔歲月，人的大腦并非靜止，而是終其一生都在動態“重塑”。然而，以往研究多關注特定年齡段（如童年或老年）腦網絡與認知功能的關聯，卻難以回答一個根本問題：腦網絡的組織原則如何隨時間演變？是否存在關鍵的“切換軌道”點？

為回答這一問題，這篇發表于Nature Communications研究展開了全生命周期探索。研究團隊整合了九個數據集的擴散磁共振影像，涵蓋4216名從新生兒到90歲的參與者，運用圖論提取12種網絡組織指標，并借助非線性降維技術UMAP，系統揭示其隨年齡發展的隱藏軌跡。

關鍵詞：腦網絡拓撲，生命周期，圖論，流形學習（Manifold Learning），神經發育（Neurodevelopment）

王璇丨作者

趙思怡丨審校

論文題目：Topological turning points across the human lifespan 論文鏈接：http://nature.com/articles/s41467-025-65974-8 發表時間：2025年11月25日 論文來源：Nature Communications

引言：人腦連接“地圖”的非線性之旅

人腦是自然界中最復雜的網絡系統之一，其結構連接不僅支撐著基本的神經功能，也與認知能力、行為表現乃至精神疾病密切相關。近年來，隨著神經成像技術的飛速發展，繪制人腦結構連接“地圖”并揭示其隨年齡變化的規律，已成為理解人腦發育、成熟與老化過程的核心課題。然而，傳統研究往往局限于特定年齡階段或采用單一的指標分析，難以全面捕捉整個人類生命周期中腦網絡拓撲結構演變的連續性與非線性特征。

在此背景下，研究者基于大規模擴散成像數據，系統探討了腦結構拓撲在整個生命周期中的非線性發展軌跡及其與認知發展的關聯。結果顯示，生命周期中存在著四個主要的拓撲轉折點，分別出現在約9歲、32歲、66歲和83歲。這些關鍵年齡將腦網絡發展劃分為五個具有顯著差異的拓撲階段，揭示了腦結構網絡發展具有明顯的階段性與非線性轉換特征，也明確了各時期驅動年齡?拓撲關系的具體組織屬性。

核心問題：

從密度到拓撲，剖析網絡的“連接之道”

研究首先從基礎入手，分析了人腦結構網絡的整體連接狀況。結果顯示，網絡的密度（即腦區之間存在的連接比例）隨年齡增長并非直線變化，而是呈現起伏波動：在新生兒和30歲左右的成年早期，人腦連接較為密集，而在10歲左右和80歲以后，連接則相對稀疏。

與此同時，另一個關鍵指標：節點強度（即每個腦區所有連接權重的總和），卻表現出近乎線性的持續增長。這意味著，盡管人腦在特定階段會減少連接數量，但保留下來的連接往往會變得更加強健和高效。

這兩項發現共同揭示了一個在連接策略上重要的整體趨勢：人腦的結構連接，隨著發育與老化，逐漸從生命早期的“多而弱”，優化為生命后期的“少而強”。腦網絡密度并非直線變化，連接強度卻隨年齡持續線性增長。這表明，大腦會通過階段性“修剪”來減少冗余連接，并同步強化保留下的重要連接，從而實現整體效率的提升。

圖1. 數據集人口統計學特征、方法示意圖及網絡連接性。

研究方法：整合、分離與中心性，

解碼人腦網絡的“組織原則”

在組織邏輯上，整合、分離與中心性這三大原則隨年齡呈現協調而不同步的“非線性”：全局信息整合能力在29歲左右達到頂峰后漸次下降。網絡模塊化程度在31歲最低、90歲最高。而樞紐節點的中心性則在老年期顯著增強。這些變化共同說明，人腦網絡的成熟并非勻速推進，而是具有明顯的階段性節奏。

通過UMAP流形學習技術，研究識別出四個關鍵的拓撲轉折點：9歲、32歲、66歲和83歲，將人生劃分為五個發展時期：

• 童年期（0–9歲）：以“局域集群化”為主，為腦功能專門化奠定基礎；

• 青春期（9–32歲）：快速趨向“全局高效與局域專門化”的平衡，于32歲達至巔峰并出現最強轉折；

• 成年期（32–66歲）：重心轉向“局域協同”，支撐技能固化與認知策略成熟；

• 衰老期（66–83歲）：網絡“模塊化”增強，可視為老化過程中的結構重組；

• 晚年期（83–90歲）：變化模式趨于簡化，年齡與拓撲的關聯整體減弱。

這些由數據驅動發現的轉折點，與人類生命歷程中的重要里程碑高度對應：9歲呼應青春期啟動與心理風險上升期，32歲對應認知與腦結構高峰，66歲銜接認知衰退風險顯著增加的階段，83歲后則可能反映極端高齡下大腦獨特的演化模式。該研究不僅勾勒出人腦結構發展的整體圖景，也為理解認知發展、心理健康與神經退行進程提供了關鍵的時間坐標系。

圖2. 基于主成分分析的轉折點特征分析。

結論與展望

這項研究通過創新的分析框架，首次系統繪制了人腦結構網絡跨越九十年的發展軌跡，確立了四個關鍵拓撲轉折點，將人生劃分為五個具有不同優化主題的階段，證實了人腦發展是一個非線性、分階段的重組過程，并構建了一個可量化的“時間-拓撲”坐標系。這一框架不僅為理解各階段認知與行為模式提供了結構基礎，也為識別神經發育障礙、精神疾病及認知老化相關疾病的異常偏離提供了潛在生物學標尺，有望推動建立個體化的“發育時鐘”與“衰老時鐘”，也指明了未來需通過縱向追蹤、更大規模樣本及多模態數據整合，來揭示其內在機制并實現向精準腦健康評估的跨越。

計算神經科學第三季讀書會

從單個神經元的放電到全腦范圍的意識涌現，理解智能的本質與演化始終是一個關于尺度的問題。更值得深思的是，無論是微觀的突觸可塑性、介觀的皮層模塊自組織，還是宏觀的全局信息廣播，不同尺度的動力學過程都在共同塑造著認知與意識。這說明，對心智的研究從最初就必須直面一個核心挑戰：局部的神經活動如何整合為統一的體驗？局域的網絡連接又如何支撐靈活的智能行為？

繼「」與「」讀書會后，集智俱樂部聯合來自數學、物理學、生物學、神經科學和計算機的一線研究者共同發起，跨越微觀、介觀與宏觀的視角，探索意識與智能的跨尺度計算、演化與涌現。重點探討物理規律與人工智能如何幫助我們認識神經動力學，以及神經活動跨尺度的計算與演化如何構建微觀與宏觀、結構與功能之間的橋梁。

詳情請見：

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