Review 导读｜奇妙的大脑褶皱
该综述被选为期刊第一期封面论文
封面图示：大脑回和沟的动态功能交互模型
摘要
大脑皮层高度褶皱，产生凸起的脑回和凹陷的脑沟，是大脑皮层最直观的形态学特征之一（图1）。随着大脑的发育，大脑皮层从光滑转变为高度褶皱化的脑回和脑沟，同时伴随着大脑认知功能的形成和完善。作为大脑解剖学研究的标准术语，脑回和脑沟不仅是构成大脑复杂褶皱形态的两个基本单元，还为研究大脑解剖结构与大脑功能的关系提供了一扇窗口。已有研究发现大脑褶皱特性的改变与大脑功能、认知及行为的异常密切相关。因此，对于大脑褶皱及其与大脑功能、认知及行为间关联的研究有助于我们深入理解大脑褶皱机理在正常人大脑，和包括精神疾病在内的脑疾病中所扮演的角色。本综述重点回顾总结了以下三方面研究内容：1）大脑回和沟的结构差异；2）大脑回和沟的功能差异；3）大脑回和沟的功能分工模型，并提出了新的大脑回和沟的动态功能交互模型假设。
最后对将来大脑褶皱及其与大脑结构、功能、认知、行为以及脑疾病的关系研究进行了展望。
图1. 根据解剖形态学定义的大脑皮层脑回（红色）和脑沟（蓝色）
INTRODUCTION
前言
人类大脑皮层高度褶皱化的个体差异和组间差异与大脑功能、认知、行为等的个体差异和组间差异密切相关。已有大量研究发现局部脑区的沟回分布差异特性不仅与大脑特定功能活动的激活定位相关，也与特定认知行为密切相关。
脑回和脑沟的定义在早期多被运用于大脑解剖学的研究，这些研究发现主要脑沟与大脑细胞结构以及功能分布具有较好的对应关系，但回和沟之间的形态解剖学特性差异是否导致其功能也存在差异尚不清楚。
因此，近年来研究者开始探索回和沟除了作为描述大脑皮层形态的基本单元之外，是否也在本质上存在着功能差异，从而作为两个基本功能单元构建大脑的复杂功能。高时空分辨率磁共振成像技术的发展为研究回和沟之间的功能差异提供了坚实的数据保障。
回和沟的结构差异
通常，我们认为大脑功能模式是由大脑的结构模式所决定的。因此，回和沟的结构差异从根本上决定了它们功能上的差异。在大脑发育过程中，多种细胞的发育过程（如神经胶质细胞发育，神经元增殖和迁移，神经纤维束的形成等）已被证明和皮层褶皱的形成具有相关性。
针对沟回褶皱模态的研究证明，皮层内的细胞数量、形态等在沟回上具有明显区别（图2A）。例如，皮层中锥体细胞的细胞体和树突在脑回上处于被拉伸的状态，而在脑沟中则处于被压缩的状态，从而导致沟回锥体细胞树突的长度有所不同。而在同一神经元细胞上，不同的树突的长度和形态会产生不同的电信号，从而可能进一步使沟回表现出不同的信号模式以及不同的功能活动时频特性。
此外，白质内的神经纤维束在回和沟上的连接模式也有明显区别。在多模态多尺度数据的研究中均发现，纤维束在脑回顶部以散射状分布的方式进入灰质，而脑沟底部附近纤维束则呈现了绕行的分布方式，使得纤维束从脑沟进入灰质的密度明显低于脑回（图2B）。白质纤维束在沟回间具有不同的连接方式的现象，在基于DTI等研究方法对全脑的结构连接的研究中心也得到了验证。具体而言，我们团队先前的工作发现了回-回的长距纤维束连接强度明显高于回-沟以及沟-沟之间的纤维束连接强度（图2C）。
尽管这些回-回之间更强的纤维束连接看起来会给全脑结构网络带来额外的连接代价，但与此同时却给脑功能网络带来了通信效率的提升。根据脑网络的小世界以及富人俱乐部理论，回-回之间更强的纤维束连接可能会赋予脑回不同于脑沟的网络属性，即脑回可能在脑网络中更倾向于扮演全局信息控制中心（hub）的角色（图2D）。
总之，回和沟结构上的不同可能在很大程度上决定了沟回功能连接、功能活动以及功能网络属性等方面的差异。
图2. (A)皮层内神经元树突和细胞体在脑回上被拉伸，在脑沟里被挤压。(B)神经元轴突在脑回上的灰质白质间呈放射状分布（A1和A2），而以绕行的方式绕过了脑沟沟底（A3）。(A)和(B)的数据由http://brainmaps.org提供。(C)DTI白质纤维在脑回-脑回间连接最强。(D)脑回在DTI白质神经纤维网络中扮演全局信息控制中心（hub）的角色。
回和沟的功能差异
回沟之间的功能活动时频特性差异 基于传统的信号时频特性分析方法，例如快速傅里叶变换、小波熵，以及深度学习模型等研究发现，在全局尺度上，脑沟的功能信号相比脑回具有更高的频率以及更多样化的频域模式（图3A）。其中脑回的信号功率谱集中在低频段，随着频率的增加功率谱幅度迅速下降；而脑沟的信号功率谱频带范围更宽，随着频率的增加功率谱幅度衰减缓慢。在局部尺度上，研究发现大脑的高级功能区(如联合皮层)相比单一功能区(如感觉运动皮层)，其沟和回之间的功能活动差异性更高。在高级功能区里，相关研究进一步发现海马旁回的脑回信号振幅在高频部分显著大于脑沟，而其他高级功能区的脑沟信号振幅在高频部分显著大于脑回。单一功能区的脑回信号振幅和脑沟无显著区别。
回沟之间的功能连接差异 研究发现在全局和局部尺度上，回和回之间、回和沟之间、沟和沟之间的功能连接强度依次递减（图3B），且脑回信号的时域动态变化大于脑沟。而基于图论的分析进一步发现脑回构成的功能连接网络相比脑沟具有更高的全局及局部效益和聚类系数，更强的小世界属性以及功能交互。
回沟之间的功能网络重叠复杂度差异 目前的研究认为，大脑功能是由多个具有不同空间分布的功能脑网络在不同时间点动态交互实现的。因此，同一个功能网络分布在不同脑区，而同一个脑区可能参与多个不同的功能脑网络。脑区参与的功能网络越多，即功能网络重叠复杂度越大，代表其功能复杂度也越大。研究发现脑回相比脑沟具有更高的功能网络重叠复杂度，且该复杂度因实验范式而异，即任务态时，脑回和脑沟的功能网络重叠复杂度差异达到峰值，而静息态时脑回和脑沟的功能网络重叠复杂度无显著差异（图3C）。
回沟之间的功能活动表达度差异 由于大脑全局功能信号可通过少数特定的信号特征向量和空间分布的乘积进行重建表达，通过定义原始信号和重建信号之间的相似度，可以估计该信号功能活动表达度，即参与大脑全局功能活动的重要程度。相似度越大，说明该信号所在脑区参与的大脑全局功能活动越多。研究发现脑回信号相较脑沟具有更高的功能活动表达度（图3D）。
大脑回和沟的动态功能交互模型
基于已有的大脑沟回之间的功能差异，我们在早期研究中提出了大脑回和沟的功能分工模型（图4）：脑回是大脑的全局信息控制中心，通过长距的神经纤维与其他回和沟进行信息传递和功能交互；而脑沟是大脑的局部功能处理单元，通过短程的神经纤维与邻近脑回进行信息传递和功能交互，进而间接实现与其他沟回的功能交互。
图4. 传统的大脑回和沟的功能分工模型。（A）和（B）全脑尺度；（C）和（D）局部脑区尺度。
但该模型未考虑沟回功能分工随着时间变化的动态特性。因此受到经典的“激活-抑制系统”理论启发，本综述进一步提出了大脑回和沟的动态功能交互模型，即脑回和脑沟在大脑全局功能活动的参与度呈现随时间变化的动态特性（图5）。在试验任务范式中，当任务态开始加载（激活），脑回的功能参与度激活开始增大直到峰值，脑沟的功能参与度抑制开始减小直到谷值。当任务态结束静息态开始加载（抑制），脑回的功能参与度开始减小而脑沟的功能参与度开始增大，直到两者近似相等。下一个任务态加载时又开始重复上述沟回之间的功能参与度动态变化。
未来研究方向
1）由于回和沟之间具有明显的形态学差异，早期研究多基于形态学特征，例如凸度、主曲率方向等划分回和沟。另一种常见方法是基于已有的标准脑图谱，例如Brodmann图谱定义回和沟，但该方法未考虑大脑沟回形态的个体差异性。因此，回和沟的精确边界定义以及更精细的划分仍需要结合更微观的以及多模态数据；
2）进一步精细划分回和沟的形态学特性，以及定义沟和回的更多分型；
3）在雪貂或者猕猴等动物模型上进行生物成像，来研究沟回结构和功能差异的分子机理和细胞机理。同时，从进化学和脑发育学的角度来理解沟回差异的动态变化，从更加宏观和全局的角度看待大脑的体系结构的形成和演化。
4）将大脑沟回功能特性差异研究运用到包括精神疾病在内的脑疾病研究。大量研究发现脑疾病组相比健康对照组，其大脑褶皱的特定指标（例如皮层表面积、脑沟深度、皮层褶皱指数等）发生改变。已有的研究多侧重于上述广义形态学指标，而更加精细的脑回和脑沟之间的功能特性差异在脑疾病中的变化尚不清楚。此外，已有研究多基于经典脑图谱（例如AAL，Brodmann等）定义脑区，而并未再根据形态学特性将该脑区进一步划分为回和沟的部分，从而忽略了潜在的回和沟之间的功能特性差异或者产生假阳性的结果。因此，探索回和沟之间的功能特性差异作为潜在的脑疾病影像学标记将具有重要意义。
• 作者介绍
电子科技大学生命科学与技术学院蒋希副研究员和西北工业大学自动化学院张拓副研究员为本综述的共同第一作者。美国佐治亚大学刘天明教授为论文通讯作者。感谢西北工业大学自动化学院郭雷教授对该系列研究的长期支持。
综述
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