Зрелое развитие мозга в возрасте 18 лет

На протяжении всего жизненного цикла от рождения до старости функциональная сеть человеческого мозга подвергается сложному процессу формирования, развития и снижения, поддерживая развитие индивидуального познания и поведения. Создание диаграммы развития функциональной сети в течение жизненного цикла человека и установление эталонных стандартов для измерения функции головного мозга человека являются основными научными проблемами, которые необходимо решить в области нейробиологии.

Недавно профессор Хе Юн из государственной ключевой лаборатории когнитивной нейробиологии и изучения Пекинского нормального университета, вместе с более чем 100 учреждениями по всему миру, успешно построил первую в мире справочную карту сети мозговых функций, охватывающую весь жизненный цикл человеческих существ, которые, как ожидается, будут использоваться для цифровой оценки здоровья мозга во всех веках, отмечая основной прорыв в области науки о мозгах в Китае. Соответствующие результаты были опубликованы в виде кавер -статьи в Nature Neuroscience.

Исследовательская группа интегрировала крупнейшие в мире данные о функциональной магнитно -резонансной томографии в мире жизненного цикла, преодолевая проблемы стандартизированной обработки и контроля качества больших данных о бегемой визуализации мозга. Впервые они провели полную «жизненную кривую» функциональной сети человеческого мозга от до рождения до старости. Исследователи обнаружили, что средний уровень силы функциональной связности во всем мозге достигает своего пика в возрасте около 38 лет, а дальнейшая связь продолжает оптимизироваться, пока около 50 лет, показывая, что люди среднего возраста по-прежнему имеют сильную пластичность нейронной сети и опрокидывая традиционное представление о «зрелом развитии мозга в 18 лет».

Развитие мозга на протяжении всего его жизненного цикла не претерпевает нелинейные изменения, а следует сложному и регулярному эволюционному процессу », - сказал он Йонг. Благодаря визуализации мозга большие данные, у нас есть возможность раскрыть ключевые этапы развития функциональной сети мозга

Эта работа обеспечивает количественную основу в форме «кривой роста» для оценки индивидуальных уровней здоровья мозга, что, как ожидается, изменит текущий способ полагаться главным образом на структурную визуализацию для скрининга заболеваний мозга и обеспечит эталонный стандарт для цифровой оценки функции мозга при заболеваниях нервно -развития и других связанных условиях. Исследователи или врачи могут использовать эту справочную модель для сравнения фактического состояния индивидуальной функции мозга со стандартной «кривой роста», определить потенциальные отклонения и обеспечить руководство по индивидуальной ранней диагностике и вмешательству заболеваний мозга.