基于脑机接口的认知训练增强正常老年人脑功能分离：一项静息态功能磁共振成像研究

为解决老龄化认知衰退问题，研究人员开展基于脑机接口（BCI）的认知训练干预研究，发现其虽未显著改善行为表现，但能增强脑功能网络分离（如降低节点参与系数、提高系统分离度），并使模块化结构更接近年轻模板。这些改变与语言和日常记忆功能改善相关，为BCI训练延缓脑老化提供了神经机制证据。

　　

随着全球人口老龄化加剧，认知能力下降已成为影响老年人生活质量的重要问题。尽管脑机接口（BCI）技术此前在改善老年人认知行为方面展现出潜力，但其对大脑网络组织的具体影响仍不明确。为此，研究团队通过静息态功能磁共振成像（rs-fMRI）和图论分析，深入探索了BCI认知训练对正常老年人脑功能拓扑结构的重塑作用及其与行为改善的关联。

研究主要采用了以下关键技术方法：使用3-T Prisma扫描仪采集rs-fMRI数据，基于144个感兴趣区域（ROI）的年轻成人模板构建功能连接（FC）矩阵；通过图论方法计算节点参与系数（participation coefficient）和系统分离度（system segregation）等拓扑指标；应用Louvain算法和共识聚类进行数据驱动的模块化社区检测；以调整兰德指数（adjusted Rand index）评估个体模块结构与年轻模板的相似性；并采用重复测量方差分析和相关性检验验证组间差异及脑-行为关联。研究对象为随机分组的干预（INT）组和等待列表（WL）组老年人，均接受基线和8周后的神经心理学评估及影像学检查。

脑网络重组与BCI干预相关

结果显示，尽管INT组在RBANS和RBMT-II总分上未表现出显著行为改善，但其脑网络拓扑结构发生积极改变：INT组在训练后节点参与系数显著降低（FDR校正P<0.05），主要体现在执行控制网络（ECN）和皮层下网络，表明这些区域内部连接增强、功能特异性提升；同时，全脑系统分离度增加（P<0.05），反映了网络内连通性增强与网络间连通性减弱。这些变化提示BCI训练促进了脑功能分离和专门化。值得注意的是，皮层下区域参与系数的降低与语言能力改善呈正相关（P<0.05），突出了皮层下结构在语言处理中的关键作用。

BCI干预改善脑模块化架构

通过数据驱动的模块化分析发现，INT组脑功能网络的模块化结构在干预后变得更加分离，且与年轻成人分区模板的相似性更高（调整兰德指数增加，P<0.05）。具体而言，ECN和默认模式网络（DMN）在INT组表现出更强的内部整合，而WL组无此变化。进一步分析表明，模块结构年轻化的程度与日常记忆功能（RBMT评分）改善显著相关（r=0.31, P=0.039），说明BCI训练可能通过恢复脑模块的年轻化配置支持认知功能。

讨论与意义

本研究首次揭示了BCI认知训练对正常老年人脑功能网络的重塑作用，主要表现为增强功能分离和模块化特异性，并使网络组织更接近年轻状态。尽管行为改善未达显著性，但脑网络变化与特定认知域（如语言和日常记忆）提升相关，表明BCI训练可能通过神经可塑性机制延缓老化相关的网络退化。尤其是ECN和DMN的竞争性整合、皮层下区域的特化，以及模块结构的年轻化倾向，均为BCI干预促进认知健康提供了有力证据。研究结果支持BCI训练作为非药物干预策略的潜力，未来需扩大样本、延长干预期并关注性别特异性效应。

该研究由新加坡国立大学等单位合作完成，论文发表于《Age and Ageing》，为老龄化认知维护提供了新的神经科学依据。