CNS快报 | 当我们谈论大脑结构变化时我们在谈论什么？
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撰文：胡一凡
编辑：X君
第25届认知神经学会年会（Cognitive Neuroscience Society， 简称CNS）3月27日在美国波士顿圆满结束了。今年的主题是回顾和展望，不仅有keynote的主讲人Mike Gazzaniga博士带领大家回顾认知神经学科诞生的初期岁月（图1），还有专门的主题研讨当下的成就与未来的挑战。作为一个年轻的研究人参会，在这种承上启下的氛围中不禁感到肩上担子的重量。
图1: Mike Gazzaniga博士的keynote讲座：
The Consciousness Instinct。
来源：@CogNeuroNews推特账号
第二天的poster session中，来自美国国家心理健康研究所（National Institute of Mental Health）的Cibu Thomas博士介绍了他最近几年的研究成果。
图2: Poster session盛况。
来源：@CogNeuroNews推特账号
Thomas博士专注脑形态测量（brain morphometry），即运用皮质厚度（cortical thickness）、皮质体积（cortical volume）、白质扩散各向异性（diffusion anisotropy）等指标测量大脑的个体差异。这些指标变化也是通常研究大脑结构变化的重要证据。在最近的一篇论文中，Thomas博士的团队系统研究了大脑皮层灰质形态在一天中随时间的变化。他们发现，对比上午获取的T1 MRI成像，同一天下午的获取的脑成像在前额皮质（prefrontal cortex）和颞叶皮质（temporal cortex）都能测出皮层厚度的显著减少（图3），而该变化却并没有在皮质曲率（cortical curvature）、sulcal depth（脑沟深度）等其他表面形态数据中显现。同时，皮层厚度的减少似乎与脑脊液（cerebral spinal fluid）的容积增大呈现正相关。
图3: 前额叶、颞叶皮层厚度随时间显著变化。一天中的两次测量时间间隔12小时。
来源：Thomas et al., 2016, NeuroImage
在今年发表的跟进研究中，Thomas博士用MR扩散加权成像（diffusion weighted MRI）着重研究了脑脊液容积与皮质厚度之间的关系。扩散加权成像能够估算脑内流体的运动轨迹与流量；不同的成像参数可以来更细致地区分脑中扩散程度高的脑脊液中的水分和扩散程度低的脑实质中的水分。同样对比下午与上午的成像，他们发现颅内液体扩散总量有显著增加，并且似乎是由径向（Radial）、轴向（Axial）扩散量的均衡增加导致的，因而其部分扩散异性（fractional anisotropy）并无变化（图4）。扩散呈现显著变化的区域集中在主要的脑裂和脑沟处。
图4: 主要脑裂、脑沟附近的径向、轴向扩散量由上午至下午显著增加，而部分扩散异性并无变化。
来源：Thomas et al., 2018, NeuroImage
进一步区分脑脊液水和脑实质水，他们发现扩散量的变化几乎全部来自于主要脑裂附近脑脊液水扩散的增加；去除脑脊液水的变化后，脑实质水几乎没有变化（图5）。
图5: 由上午至下午，主要脑裂附近的脑脊液水扩散量增加，而不是脑实质水。
来源：Thomas et al., 2018, NeuroImage
这些结果表明，随着一天中时间的变化，脑脊液的扩散量有所增加。这种增加更可能和血管系统的昼夜节律调节和身体机能的动态平衡有关，而不太可能由脑内细胞或皮层结构发生变化而引起。更重要的是，这些脑脊液水扩散增加的区域和之前发现的皮层厚度减少的区域有很大程度的重合，说明皮层厚度在一天中的变化很可能并不因为其自身细胞或皮层结构起了变化，而更可能是因为在颅内空间有限的情况下，液体流量增加，皮层受挤压导致。
之前已经有研究表明，很多脑形态测量的指标都呈现出随内外界因素变化而变化的趋势。季节、时间、测量时被试是否缺水缺觉等看似微不足道的因素都有可能导致测量结果差异，而在实际研究中，这些因素却时常被忽略或者很难被控制变量。于是，当我们说脑力训练能显著改变大脑皮层结构时，我们其实很难确定这些变化究竟只是反映了大脑形态指标的规律起伏还是反映了细胞构筑上的变化。Thomas博士的研究无疑将我们对脑形态测量的理解又向前推进了一步。将来的结构相研究中，如果同时测量灰质和白质的结构指标，互为参照，将更能帮助理解研究结果。
参考文献
Trefler, A., Sadeghi, N., Thomas, A.G., Pierpaoli, C., Baker, C.I., & Thomas, C. (2016) Impact of time-of-day on brain morphometric measures derived from T1-weighted magnetic resonance imaging, NeuroImage, 133, 41-52.
Thomas, C., Sadeghi, N., Nayak, A., Trefler, A., Sarlls, J., Baker, C.I., & Pierpaoli, C. (2018) Impact of time-of-day on diffusivity measures of brain tissue derived from diffusion tensor imaging, NeuroImage, 173, 25-34.
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