我国绘制出世界首个人类全脑连接图谱

中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心蒋田仔团队联合国内外其它团队通过6年的努力，成功绘制出全新的人类脑图谱：脑网络组图谱。该图谱包括246个精细脑区亚区，以及脑区亚区间的多模态连接模式，突破了100多年来传统脑图谱绘制思想，引入了脑结构和功能连接信息对脑区进行精细划分和脑图谱绘制的全新思想和方法，比传统的Brodmann图谱精细4-5倍，具有客观精准的边界定位，第一次建立了宏观尺度上的活体全脑连接图谱。

据中国科学院自动化研究所17日报道，自2011年以来，这项系统性研究工作的部分成果陆续在Journal of Neuroscience, Cerebral Cortex, Human Brain Mapping 等刊物上发表，累计20余篇。5月26日，全脑精细分区图谱及其全脑连接图谱在Cerebral Cortex上在线发表（题为：The Human Brainnetome Atlas: A New Brain Atlas Based on Connectional Architecture），引起国际学术界广泛关注。

人类脑图谱是理解脑的结构和功能的基石。脑图谱的发展由脑科学自身发展及神经技术的重大突破等因素共同驱动，经历了不同的历史阶段。目前最常用的脑图谱还是100多年前德国神经科学家Brodmann在单个人的尸体组织标本上利用细胞构筑绘制的脑图谱，即Brodmann图谱，虽然国外有些实验室试图利用超薄切片技术、染色技术以及显微观察技术，基于脑标本的超薄切片构建细胞构筑概率脑图谱，希望在一定程度上细化Brodmann分区，但是由于不能针对特定个体进行脑区划分，而且耗时耗力，其应用一定程度上受到限制。

近三十年来，以非侵入性磁共振技术为代表的一批成像技术可以在体、无创地对人脑以前所未有的时空分辨率进行成像，可以测量包括脑的形状和大小，连接脑不同区域的神经纤维，以及脑不同回路或通路的功能活动变化等。利用磁共振成像技术在获取大样本活体脑影像的基础上，能够对脑结构和功能区进行精细划分并制作出适用活体个体的脑图谱。目前虽然已经有一些基于磁共振图像构建的脑图谱，但是基本都是基于结构磁共振成像，在脑区划分上主要基于沟回拓扑分布，而且脑区定义非常粗糙，甚至存在明显的错误，很难与脑的功能解剖相对应。

自动化所脑网络组研究中心突破传统脑图谱绘制的瓶颈，提出了“利用脑结构和功能连接信息”绘制脑网络组图谱的思想。自2010年以来，该团队在科技部、国家自然科学基金委以及中科院战略性先导科技专项的资助下，联合国内多家综合性医院及研究院所对脑网络组图谱的绘制方法和功能验证进行系统的研究，对脑网络组图谱使用需要的工具和软件进行了全面的评测。脑网络组图谱已经在其门户网站上(http://atlas.brainnetome.org)开放共享，以在线显示以及软件下载的方式提供给国内外相关研究领域的科研人员和临床医生免费使用。

目前，脑网络组图谱已经引起国内外同行的高度关注，例如欧盟人脑计划（Human Brain Project, HBP）即将在其神经信息平台(Neuroinformatics Platform, NIP)公开发布该图谱，国际神经信息学协调委员会（International Neuroinformatics Coordinating Facility，INCF）已在第一时间在线发布了人类脑网络组图谱(https://scalablebrainatlas.incf.org/human/BNA)。此外，一些国际著名神经影像分析软件平台，如SPM，FSL等都将脑网络组图谱作为主要人类脑图谱提供给用户使用。

脑网络组图谱不仅包含了精细的大脑皮层脑区与皮层下核团亚区结构，而且在体定量描绘了不同脑区亚区的解剖与功能连接模式，并对每个亚区进行了细致的功能描述。脑网络组图谱的构建将引领人类脑图谱未来发展从标本走向活体，从粗糙走向精细，从单一的解剖结构描述到集成结构、功能和连接模式等多种知识的综合描述，为实现脑科学和脑疾病研究的源头创新提供基础。脑网络组图谱能够提供每个亚区的结构和功能连接模式，从而明确每个亚区的组织模式及功能意义，这为在宏观尺度上研究脑与行为的关系提供了不可或缺的工具，将加深对于人类精神和心理活动的认识，为理解人脑结构和功能开辟了新途径，并对未来类脑智能系统的设计提供重要的启示。此外，脑网络组图谱能够提供的个体化的精细脑区亚区以及定量的连接模式，不仅为神经及精神疾病的新型治疗技术提供准确的定位，而且还将为脑中风损伤区域及癫痫病灶的定位、神经外科手术中的脑胶质瘤的精确切除、以及对功能脑区更严格有效的保护做出贡献，从而能够极大程度地推动此类技术在临床神经精神疾病治疗的应用，提高诊断质量与治疗效果。

脑网络组图谱是人类脑图谱发展和神经技术进步的必然趋势，是脑科学、认知科学、认知心理学等相关学科取得突破的关键，它能为解析神经及精神疾病神经环路的结构和功能异常，并为发展新一代诊断、治疗技术方法奠定坚实的基础。