大尺度脑网络功能连接的性别差异与年龄相关变化：基于静息态fMRI的独立成分分析研究

本研究通过静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)结合独立成分分析(ICA)技术，对436名健康成年人的大尺度脑网络功能连接(FC)进行系统研究。研究人员发现男性在多个网络间表现出更强的网络间连接(inter-network FC)，而女性则在感觉运动网络(dSMN/vSMN)、突显网络(SN)等关键网络内呈现更强的网络内连接(intra-network FC)。更值得注意的是，女性网络间连接更易受年龄影响，而两性多数网络内连接均随年龄下降。该研究为理解脑功能组织的性别差异和衰老机制提供了重要神经影像学证据。

　　

人类大脑作为自然界最复杂的系统之一，其功能组织模式始终是神经科学研究的核心问题。随着神经影像学技术的发展，越来越多的证据表明，男性和女性的大脑在结构和功能上存在显著差异。这些差异不仅反映在认知行为层面，更与神经精神疾病的性别差异发病率密切相关。然而，关于大尺度脑网络功能连接(FC)的性别差异及其随年龄变化的规律，现有研究仍存在明显空白。这正是济宁医学院附属医院放射科张淑君团队在《BMC Medical Imaging》发表这项开创性研究的重要背景。

研究团队利用西南大学成人 lifespan 数据集(SALD)的436名健康受试者数据，采用独立成分分析(ICA)这一数据驱动方法，成功提取出12个关键功能网络，包括前后默认模式网络(aDMN/pDMN)、背腹侧感觉运动网络(dSMN/vSMN)等。通过多变量协方差分析和体素水平检验，系统比较了网络间和网络内功能连接的性别差异，并进一步探讨了这些连接与年龄的动态关系。

关键技术方法包括：1)采集8分钟静息态fMRI数据(3T Siemens Trio扫描仪)；2)使用SPM12和DPABI进行图像预处理；3)通过GIFT工具箱进行独立成分分析自动估计43个成分；4)采用MANCOVA分析性别差异；5)使用Pearson相关分析年龄效应。所有分析均经过严格的多重比较校正。

研究结果揭示多个重要发现：

"Sex differences in inter-network functional connectivity"部分显示，男性在8对网络间连接上显著强于女性，包括dSMN-DAN、ECN-lFPN等关键通路，而女性未表现出更强的网络间连接。这一结果支持男性大脑更倾向于全局信息整合的假说。

"Sex differences in intra-network functional connectivity"部分通过体素分析发现，女性在dSMN、vSMN、SN等网络的多个脑区(如双侧辅助运动区SMA)表现出更强的网络内连接，而男性仅在pDMN的左楔叶(CUN)等少数区域占优。这种"男性重交互、女性重局部"的模式可能反映了不同的认知处理策略。

"Age-related changes of inter-network connectivity"部分指出，女性网络间连接更易受年龄影响，如dSMN-ECN连接随年龄增长而增强，而dSMN-SN连接则减弱。相比之下，男性仅ECN-pDMN连接表现出年龄相关性，整体网络间连接更为稳定。

"Age-related changes of intra-network connectivity"部分发现，除女性腹侧注意网络(VAN)和男性dSMN外，两性大多数网络内连接均随年龄下降。这种普遍性衰退可能与神经退行性变相关。

在讨论环节，研究者深入阐释了这些发现的科学意义。男性更强的网络间连接可能通过睾酮等激素促进的轴突髓鞘化实现，支持其更全局化的认知处理；而女性突出的网络内专业化则可能优化感觉运动、语言等特定功能。年龄效应的性别差异提示女性更易受绝经等激素变化影响，而男性则表现出更强的连接稳定性。这些发现不仅深化了对脑功能性别二态性的认识，更为理解阿尔茨海默病等神经退行性疾病的性别差异提供了新视角。

该研究的创新性在于首次系统描绘了大尺度脑网络功能连接在性别和年龄维度上的动态变化图谱。未来研究可结合纵向设计、多模态数据(如DTI)和激素检测，进一步揭示这些差异的生物学机制。这些发现对发展性别特异性的脑疾病早期诊断和干预策略具有重要指导价值。