fMRI信号振幅与半球不对称性共同预测认知任务表现：来自人类连接组计划989名健康成人的证据

《Communications Biology》：Associations between fMRI signal amplitude, hemispheric asymmetry, and task performance

本研究针对半球功能不对称性的行为意义这一长期争议，利用人类连接组计划(HCP)989名健康成人的多任务fMRI数据，通过表面基分析发现：fMRI信号振幅和不对称性均与任务准确率呈正相关，其中振幅是更稳健的行为预测指标。该研究揭示了神经激活强度驱动半球分化并支持认知表现的新机制，为理解大脑功能偏侧化的临床意义提供了重要依据。

　　

我们的大脑就像一台精密的协同处理器，左右半球通过分工合作来完成各种认知任务。这种半球功能不对称性（functional asymmetry）是大脑组织的核心特征，从语言处理到情绪认知都发挥着关键作用。然而，这种不对称模式如何影响我们的实际认知表现，以及个体差异的行为意义究竟是什么，始终是神经科学领域悬而未决的问题。

以往的研究虽然揭示了左半球通常主导语言和处理，右半球更擅长空间注意和情绪处理，但关于功能不对称性与行为表现关系的研究结果却高度不一致。更令人困惑的是，不对称性减弱的现象存在两种截然不同的解释：既可能代表适应性的代偿招募，也可能反映非特异性的任务无关激活。这种理论分歧使得系统比较不同研究中的不对称性指标变得异常复杂。

为了澄清这一重要问题，美国国家酒精滥用与酒精中毒研究所的Dardo Tomasi和Nora D. Volkow在《Communications Biology》上发表了最新研究成果。研究团队创新性地利用人类连接组计划（Human Connectome Project, HCP）这一大规模公共数据集，对989名健康年轻人完成七项功能磁共振成像（functional magnetic resonance imaging, fMRI）任务时的脑活动进行了精细分析。

研究采用表面基分析（surface-based analysis）这一精确方法，直接在大脑皮层表面计算功能不对称性指数。这种方法聚焦于大多数高级认知功能发生的皮层区域，能够捕捉传统体积空间分析可能丢失的细微不对称性。研究人员计算了每个参与者在17个任务时段的功能不对称性指数Δ = (L-R)/(|L|+|R|)和平均双侧fMRI信号振幅A = (|L|+|R|)/2，并将这些指标映射到左侧大脑半球的32,492个顶点上。

关键技术方法

研究利用人类连接组计划公开的WU-Minn HCP 1200受试者数据，包括989名健康成年人（28.8±3.7岁；607名女性）完成7项fMRI任务（运动、语言、社会认知、关系处理、工作记忆、赌博和情绪处理）的数据。采用表面基分析计算功能不对称性指数，使用偏最小二乘回归（partial least squares regression, PLS）分析fMRI信号振幅、不对称性与任务准确率的关系，并将样本分为发现组（n=504）和复制组（n=485）验证结果可重复性。

顶点水平的半球间不对称性

研究发现fMRI信号不对称性在不同任务间存在显著差异。在运动任务中，单样本t检验揭示了主要位于体感运动（somatomotor, SMM）皮层的相反半球间不对称模式：左手/脚运动在右半球显示更大激活，而右手/脚运动在左半球激活更强。

对于语言任务，故事聆听与解决听觉算术问题相比，在语言（language, LAN）、额顶（frontoparietal, FPN）和默认模式网络（default mode network, DMN）中显示出更大的左偏不对称性。关系处理（关系vs匹配时段）或社会认知（社会vs随机）任务时段也出现了类似的不对称模式。更高工作记忆负荷（2-back>0-back）与视觉和SMM皮层的左偏不对称性以及DMN区域的右偏不对称性相关。

按不对称性排序的网络和任务

跨任务对比中，半球间不对称性在SMM网络中最明显。例如，相对于运动任务诱导的整体不对称性，左手/脚运动与SMM、背侧注意（dorsal attention, DAN）和听觉（auditory, AUD）网络中的右偏不对称性相关，而右手/脚运动显示相反模式。

在所有任务时段中，SMM和AUD网络表现出一致的左偏不对称性（左手/脚运动除外），DMN表现出一致的右偏不对称性（语言任务的故事时段除外）。相比之下，FPN和LAN网络在社会认知、赌博、情绪和工作记忆任务时段显示显著的右偏不对称性，在语言任务的故事时段则出现明显的左偏不对称性。

fMRI信号振幅与不对称性的关联

顶点相关性分析显示，振幅与不对称性之间的最强正关联（R>0.65）出现在外侧枕叶和顶下区域。在这些区域，较低的平均激活与较强的右偏不对称性相关，随着激活增加而减小。而在内侧前额叶、额上回和内侧顶叶皮层（包括DMN区域）观察到较弱的相关性，这些区域的不对称性普遍较低。

fMRI信号振幅预测不对称性

偏最小二乘回归分析揭示了复杂的预测模式。对于社会认知和赌博任务中的时段，振幅预测变量成功预测了LAN、DMN、FPN和扣带盖（cingulo-opercular, CON）网络中的不对称性，而对VIS1、VIS2和DAN的贡献较小。振幅预测变量还预测了工作记忆、关系处理和情绪任务时段中VIS1和VIS2的不对称性，以及运动任务时段中VIS2的不对称性。

任务准确率

参与者在任务fMRI范式中表现出较高的整体准确率。在语言网络的故事时段，振幅和不对称性均与任务准确率呈正相关，不对称性解释的方差（R²=0.17）略大于振幅（R²=0.13）。这些发现支持功能活动参与度和偏侧化增加对认知表现有益的观点，特别是在需要语言处理、注意和记忆的任务中。

fMRI信号振幅比不对称性更好地预测任务准确率

偏最小二乘回归分析显示，基于振幅和不对称性的模型都产生了对任务准确率的稳健预测，在发现和复制样本中观察到一致的结果。振幅预测在整个过程中一致优于不对称性，但不对称性在大多数条件下仍解释了任务准确率的显著方差。

空间成分

偏最小二乘回归揭示了跨脑网络的空间分布模式。fMRI信号振幅的12个主要成分在发现样本中捕获了57%的方差，在复制样本中捕获了59%。这些成分在专门化网络（如VIS1、VIS2和DAN）中显示稳健载荷。不对称性的12个主要成分在发现样本中捕获了46%的方差，在复制样本中捕获了45%，在LAN和SMM中有显著载荷。

年龄和性别的影响

基于fMRI信号振幅的准确率预测的偏最小二乘分析显示，年龄和性别对成分得分有显著影响。具体而言，成分2（主要载荷在VIS1、VIS2和DAN网络）的得分在男性参与者中高于女性，并且在两个样本中均显示年龄相关下降。对于基于不对称性的准确率预测，成分1和3（分别主要载荷在LAN和SMM网络）的得分在女性参与者中显著高于男性。

研究结论与意义

这项研究通过直接应用于皮层表面的偏侧化指数，考察了功能不对称性在一系列fMRI任务中支持任务特异性处理的作用。研究发现强调了平均fMRI信号振幅是比半球不对称性更强、更一致的任务表现预测指标，表明神经参与程度在支持认知表现中发挥更直接的作用。

虽然不对称性可能捕获功能专业化的重要方面，但结果表明整体激活强度是任务相关神经过程的更稳健标志。这些发现强调了在未来旨在将大脑活动与行为联系起来的研究中考虑信号振幅的重要性。

该研究支持左半球在语言处理中的主导作用，显示在故事任务期间语言和额顶网络中的左偏不对称性。情绪任务中注意和情绪网络的右半球优势与右半球在社会和情绪处理中的作用一致。运动任务在体感运动和相关网络中显示预期的对侧不对称性。关系和