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user: 2. 用静息态预测个体大脑活动的方法和例证 静息态的研究方法主要可以分为脑功能分化的研究方法和脑功能整合的研究方法两个部分。所谓功能分化，指的是采用静息态的研究方法寻找各个脑功能所对应的脑区，主要手段是功能定位。而功能整合的研究基本假设是，脑功能是由多个脑区协作完成的。故功能整合的主要研究方法包括了功能连接，脑网络分析等。接下来，文章将主要介绍不同的静息态预测个体脑部激活差异的研究方法以及例证。 2.1. 脑功能分化预测个体脑活动 在采用静息态的研究方法时，研究者为了表征个体大脑局部的自发性活动，常常采取的指标有低频波动振幅(amplitude of low frequency fluctuation， ALFF， Zang et al.， 2007)、分数低频波动振幅(fractional ALFF， fALFF， Zou et al.， 2008)和区域一致性(reginal homogeneity， ReHo， Zang， Jiang， Lu， He， & Tian， 2004)等。 其中，ReHo值是基于肯德尔和谐系数所计算出来的指标，其表征的是某一定区域之内相邻体素之间时间序列变化的同步性，常被用于表征相邻体素之间神经元活动的一致性。ALFF指的是采用低频的一个频段里所有的频率点上幅值的平均值，其主要其用于描述神经活动的强弱。ALFF值越大代表这一区域的神经活性越强。但研究者发现，在静息的态下，脑室的ALFF值也很高(Zou et al.， 2008)，为了避免这种伪迹的影响，研究者经常采用BOLD信号低频的振幅和全频段振幅的比值来表示神经活动的强弱，而这种低频的振幅和全频段振幅的比值，即为fALFF。 采用ALFF，fALFF和ReHo预测个体在任务状态下脑部激活的例子有很多。比如研究表明，在静息态抑郁症患者下双侧脑岛的ALFF值高于健康被试，而在识别情绪图片的任务状态下，抑郁症患者双侧脑岛激活显著小于健康被试(Yang et al.， 2016)。该研究发现抑郁症患者双侧脑岛的异常，与实验任务设计是无关的。该项研究也说明了静息态的研究能预测个体在任务中的脑部激活情况。 另一项研究为了探究静息态的大脑信号波动能否预测任务引起的负激活，以及认知负荷是否会影响任务态和静息态下脑活动的关系，研究者采取n-back实验范式，以ALFF作为静息态状态活动的指标，发现其与任务状态下额中脑回和上下顶叶的激活呈正相关，与内侧前额叶皮层、后扣带皮层、额上回、颞上回、梭状回大脑在任务过程中激活呈负相关。此外，在较高的记忆负荷下，静息态状态的脑活动与任务诱发的脑活动信号在侧/额上回、下/顶叶、颞上回和中线区域之间的关系更强。这些结果表明静息状态下大脑的活动程度或促进特定的大脑回路参与执行认知任务，这也一定程度上解释了为什么静息态可以预测任务状态下的脑激活(Zou et al.， 2013)。 还有一项研究采用了双侧手指敲击(FTAP)等任务，使用从第一组12名健康受试者确定的静息态和任务态之间的关联特征值，预测了第二组7名健康受试者在任务状态下的大脑活动。在该研究中，研究者发现个体的RSFA (resting-state fluctuation of amplitude， RSFA)和运动任务相关的ROI的BOLD信号有着显著的相关(Kannurpatti et al.， 2012)。而RSFA和ALFF是等价的。另一项研究也采用了双侧手指敲击(FTAP)任务，研究者发现静息态下的ReHo值与任务激活的脑部活动信号之间存在中等程度的相关性(Yuan et al.， 2013)。 2.2. 脑功能整合预测个体脑活动的差异 人脑在静息的状态下，某些区域的BOLD信号会存在一致性的低频波动，这种自发的一致性的波动被称为静息态功能连接(resting-state functional connectivity， RSFC)，静息态功能连接被认为反映了普遍内在的认知系统的功能性(Mennes et al.， 2010)。很多研究已经注意到了由任务引起的大脑活动与静息态所发现的功能连接的相似之处(Greicius & Menon， 2004; Smith et al.， 2009; Thomason et al.， 2008; Toro， Fox， & Paus， 2008)。比如有研究发现，理解能力不同的人在静息的状态下，语言区的功能连接表现出了差异，该研究因此认为静息状态下的功能连接也在高级的认知功能中有着重要的意义(Hasson， Nusbaum， & Small， 2009)。 采用功能整合研究静息态的方法根据数据分析的驱动方式不同又可以分为假设驱动和数据驱动。其中假设驱动依赖于假设确定感兴趣的脑区，分析感兴趣脑区之间或者是其与全脑其他脑区的关系，这种方法主要基于一般线性模型(general liner model， GLM)。数据驱动的方法则不需要预先的假设，主要包括独立成分分析(independent component analysis， ICA)和聚类分析等。 假设驱动分析的方法与数据驱动的方法相比，更具有生理意义。但是假设驱动的分析方法难以避免高的噪声。ICA的分析方法假定信号源是不同的“成分”，这些“成分”可以被看成是不同的脑网络，而每个体素的BOLD信号都是观测值，通过每个体素所观测到的BOLD值的不同，“还原”不同的“成分”。ICA的方法限定每个成分之间的独立性最大，这样根据成分数的不同，就会得到唯一的解。这种数据驱动的方法仍存在一些不足之处，比如根据成分数设定的不同，其得到的结果也不同，还有就是其难以与生理意义相结合。尽管这些方法各有优缺点，两种方法都证明，静息状态下的脑部活动信号能一定程度上预测个体脑在任务过程中大脑活动的差异。 2.2.1. 假设驱动的分析方法 有的研究基于静息态功能连接，采用记忆人脸图片和对应名字的记忆测验研究老年人的静息态功能连接和记忆过程中脑激活之间的关系(Wang et al.， 2010)。研究发现，在静息态下，海马和后内侧皮层的功能连接强度可以预测老年人在记忆任务中的表现。具体来说，海马和后内侧皮层在静息状态下的功能连接强度和在实验任务中，图片和人名匹配成功的情况下的海马和后内侧皮层的激活呈现正相关。 还有研究者通过体素匹配的回归方法，采用侧抑制任务在26名健康成年人中，通过测量6个不同种子点的静息态功能连接的强度以及“默认(defult mode)”和“任务激活(task positive)”静息态脑网络，预测每个大脑体素中任务诱发的活动的强度(Mennes et al.， 2010)。结果表明，在任务状态下大脑一些区域BOLD信号之间的个体差异可以通过以下两种静息态的属性之一来预测的：1) 该区域与任务状态下会激活的脑网络的正连接强度；2) 与默认网络的负向连接强度。研究表明，大多数在静息态功能连接和任务引发的BOLD活动之间表现出显著关系的区域，都位于默认网络和任务激活的脑网络之间的过渡区域。 2016年的一项研究基于静息态功能连接的数据设计了一套回归模型，这套模型可以预测任务态下的脑激活。该研究表明，即使不同被试脑区激活的大小、位置和形状都不一样，该模型依旧有着良好的预测效果(图2)。至于为什么静息态功能连接能预测任务态，作者认为这也许表明了即使人类处于什么都不想的状态，我们的大脑中的各个功能也是在互相影响的，比如各个脑网络依旧在互相影响(Tavor et al.， 2016)。 图2. 三名不同被试在不同任务下静息态预测任务态的结果(Tavor et al.， 2016) 还有研究发现，年纪越大的人越倾向于记住积极的记忆，研究者发现老年人在编码积极的面孔情绪图片时，内侧前额叶活动会增强；在编码消极面孔图片时杏仁核和内侧前额叶之间的负功能耦合会增强，而年轻人在编码情绪面孔的时候，均未出现这些现象。在静息态时，老年人就表现出了更强的内侧前额叶和杏仁核连接，这也预示之后在学习情绪面孔时，随后更强的内侧活动(Sakaki， Nga， & Mather， 2013)。这不仅解释了为什么年长的人会更倾向于记得积极的情绪事件，而且说明，在静息状态下老人和年轻人的脑部活动差异与他们在编码情绪面孔过程中大脑活动的差异有着密不可分的关系。 2.2.2. 数据驱动的方法 采用数据驱动的研究方法，研究者们也发现了个体的静息状态下的脑部活动可以预测个体任务状态下的脑部活动。在一项研究帕金森症患者的功能磁共振成像研究中，研究者发现在静息状态下观察到的背侧注意网络(dorsal attention network， DAN)和额顶控制网络与随后注意网络任务中的定向网络和警觉网络之间存在着相关。该研究证明了在静息态时获得的动态功能连接可以预测随后的注意力任务中注意网络的活动。它表明在一个内在的网络中，静息态和任务态中脑部神经的活动是相关的并且这种相关具有一定的稳定性(Madhyastha， Askren， Boord， & Grabowski， 2015)。 在另一项关于工作记忆的研究中，研究者发现在最大的任务负荷下，默认网络和工作记忆所表现出来的网络内在相关性最大(Sala-Llonch et al.， 2012)。研究者推测这种现象与在预期即将进行认知活动的情况下，后内侧顶叶皮层静息态活动可能与注意力所需的资源增加有关。该研究发现默认网络和工作记忆网络两个网络之间具有高度的连通性，并且它们之间具有高度的负相关关系，而这种负相关关系本身与个体间在任务时脑部激活的差异有关。换言之，默认网络和工作记忆网络的之间存在负相关，默认网络的强度负向预测了个体在工作记忆时的脑激活网络。 还有研究采用ICA的方法发现，静息态和任务态表现出了高度一致的镜像神经元网络(Plata-Bello et al.， 2017)。有研究也采用ICA的分析方法，发现静息态下的语言网络和任务态下的语言网络有着高度的一致性(Lemée et al.， 2019; Smitha et al.， 2019)。这些研究不仅证明了静息态可以预测任务状态下脑部的激活，还为医学诊断脑部的功能区提供了方法。