《WIREs Cognitive Science》：Functional Neural Architecture of Working Memory in Musicians: An ALE Meta-Analysis and Review
音乐专长常与增强的认知能力相关，其背后的神经机制具有音乐家群体的独特性。已有研究证实音乐训练与认知功能的多个方面存在关联，但音乐专长相关的神经变化，尤其是与工作记忆相关的神经变化仍未被充分阐明。为填补这一空白，研究人员开展了一项激活似然估计（ALE）元分析，旨在考察音乐家与非音乐家在完成工作记忆任务时的功能神经活动差异。同时，研究采用元分析连接建模（MACM）探索初始ALE元分析确定的感兴趣区所关联的更广泛共激活网络。最终纳入分析的共9项功能性磁共振成像（fMRI）研究，涵盖228名参与者（113名音乐家、115名非音乐家）。结果显示，在工作记忆任务中，音乐家表现出右侧额内侧回的过度激活，以及右侧枕中回、右侧中央前回、左侧顶下小叶、右侧屏状核和左侧小脑的激活减弱。MACM分析揭示了与ALE分析识别出的各感兴趣区相关联的分布式共激活网络，这些网络涉及多种认知功能。基于上述发现，研究人员提出，音乐家独特的神经网络及增强的神经效率可能支持全生命周期的工作记忆表现。
1 引言
音乐训练常被用作探究神经可塑性的模型，神经可塑性指大脑在一生经历与环境暴露作用下重组结构与功能的能力。这一适应性过程能帮助大脑更好地应对外部世界的持续需求。音乐专长要求个体具备高阶听觉处理能力，以感知旋律、和声、音色、节奏与情感性音乐线索，同时需要双手协调、精细运动控制、视觉空间感知与感觉运动整合的复杂配合。音乐技能的习得对参与上述过程的脑区提出了显著需求，因此音乐家常在听觉、感觉运动、内感受和边缘系统等区域表现出可测量的神经解剖与功能差异。
音乐活动不仅需要招募感觉运动相关的高阶认知能力，工作记忆、注意、抑制控制、执行功能与长时记忆等心理能力，对动态追踪听觉刺激、维持演奏表现与回忆已习得的乐曲至关重要。与此一致的是，音乐家在音乐与非音乐场景中均常表现出增强的高阶认知加工能力，且在负责实现这些认知功能的脑区存在结构与功能层面的神经差异。然而，尽管大量研究支持音乐训练与神经认知优势存在关联，音乐训练是否直接导致了此类适应、还是反映了预先存在的能力倾向或音乐家更倾向于参与其他认知刺激活动的因素，仍存在争议。近期理论将音乐参与对认知功能的益处归因于一系列认知、行为与动机过程——包括持续注意、目标导向练习、感觉运动整合与社会参与——这些过程部分源于结构化音乐活动中的情境因素，如社会互动、情绪加工与感觉运动同步。这类过程对高阶认知能力提出了显著需求，是音乐训练的内在组成部分。因此，理解高阶认知功能中可能出现的神经差异，有助于厘清音乐家表现增强的机制，尤其是在支持音乐活动相关情境因素的能力层面。
工作记忆是一种多成分执行功能，负责在短时记忆与长时记忆系统间操纵与传递信息，是与音乐训练各方面相关的关键认知能力。尽管现有证据多来自横断面研究，难以确定音乐训练对认知能力改变的因果作用，但音乐家在工作记忆任务中的表现常被报道优于非音乐家。不过，这类效应会因刺激类型（音乐、言语、视觉空间）不同而存在差异：音乐家的音乐与言语工作记忆优势常被证实，但视觉空间领域的优势证据则一致性较低且常可忽略不计。因此，音乐训练相关的工作记忆功能优势更具领域特异性而非泛化性。尽管如此，工作记忆仍是正式音乐训练与更广泛音乐场景的核心，为考察音乐家的二阶认知加工提供了有效框架。
音乐家与非音乐家的工作记忆能力差异常伴随音乐训练个体的神经适应。功能性成像研究已揭示若干与工作记忆功能相关的神经关联，有助于理解音乐家的表现优势。部分研究指出更广泛的神经招募是该类效应的机制，即传统上不与工作记忆相关的脑区功能招募补充了增强的功能；另一些研究则认为音乐家的优势可能反映了核心工作记忆区域的神经效率提升，即音乐家以相似或更优的表现完成任务时，仅需招募更少的传统工作记忆相关脑区资源。两类解释并不互斥，但研究间的不一致性模糊了效应的精确机制。因此，探索神经成像研究的共性对于阐明音乐家如何实现增强的工作记忆功能至关重要。
功能性磁共振成像（fMRI）是常用于探索任务相关神经活动变化的神经成像模态，通过血氧水平依赖（BOLD）信号测量区域氧需求的血流动力学反应。结合特定任务时，这类信号可指示相较于对照条件或对照组的激活增强（过度激活）或激活减弱（低激活），从而推断任务完成过程中的神经效率或互补性神经资源招募。但单个神经成像研究的样本量偏小与方法学不一致，常限制激活模式的可靠解读，阻碍研究的泛化性。现有关于音乐训练与高阶认知功能的神经成像文献的不一致性进一步加剧了这类局限，凸显了该领域整合发现的必要性。基于坐标的元分析常被用于解决此类局限，通过汇总激活数据从统计层面识别fMRI研究的汇聚性。这种方法通过整合多项研究发现提升了统计效力，降低了假阳性结果的可能性。
1.1 研究目的与假设
本研究采用基于坐标的激活似然估计（ALE）元分析，探索音乐家与非音乐家工作记忆神经实现的脑激活模式异同。进一步通过元分析连接建模（MACM）探索初始ALE元分析识别的感兴趣区的网络层面共激活特征。最后开展行为/范式分析，探索识别出的感兴趣区相关的行为功能。研究目的包含两方面：其一，确定音乐家是否会招募核心工作记忆区域之外的互补性脑通路以支持工作记忆功能，核心区域包括前额叶皮层、顶叶皮层、内侧颞叶、基底节与小脑；其二，评估音乐家在实现等同于或优于非音乐家的认知表现时，是否降低了对核心区域的依赖。基于此，研究人员提出两项假设：音乐家在工作记忆任务中会表现出非典型工作记忆相关脑区的过度激活，提示更广泛的神经招募以支持任务实现；同时，当行为任务表现等同或更优时，音乐家会在通常关联工作记忆功能的区域表现出低激活，提示音乐家的神经效率提升。
2 方法
2.1 检索策略与纳入标准
本研究遵循系统综述与元分析优先报告条目（PRISMA）指南开展。“证据综述加速器（TERA）”自动化系统综述工具被用于确保研究流程的完整性。文献检索于2026年1月21日进行，检索数据库包括PubMed、Cochrane Library、Embase（Elsevier）、Web of Science、Scopus、PsycInfo（Ovid）与MEDLINE（Ovid），检索词组合涵盖音乐家相关表述、神经成像技术相关表述与工作记忆/认知相关表述。TERA内置的多语言检索翻译工具被用于为每个数据库定制检索式，未限制发表年份，纳入建库至2026年1月21日的可用文献。
初步检索共识别出2494篇相关文献，通过“自动化系统检索去重工具（AsySD）”剔除重复文献后剩余1045篇独特引文，导入Rayyan平台后筛查工具进一步识别并剔除了63篇重复文献。两名独立研究者对剩余982篇文献的题目与摘要按纳入排除标准进行初筛，纳入标准为：横断面比较音乐家与非音乐家在扫描内工作记忆任务中的脑功能活动、研究对象为健康成人、文献为英文发表、采用任务态fMRI或正电子发射断层扫描（PET）。排除标准为：综述、书籍章节或不含原始实验数据的元分析、仅关注结构神经成像（如MRI、DTI）、采用与任务态fMRI/PET不兼容的成像模态（如EEG、MEG、SPECT、fNIRS、静息态fMRI）、针对儿童（<18岁）或临床人群（神经或精神疾病人群）、对比特殊音乐家亚组（如绝对音感与相对音感音乐家）、采用功能连接分析或感兴趣区（ROI）分析。
初筛阶段共识别出26项分歧（占2.6%），经讨论达成共识后解决；无法达成共识的分歧由第三位研究者介入裁定，确保决策符合纳入标准。随后37篇文献进入全文获取环节，其中1篇因期刊归档早于2014年无法获取，联系作者后仍未获得全文。剩余36篇文献由两名研究者按纳入标准进行全文筛选，最终纳入的研究需以Talairach或蒙特利尔神经学研究所（MNI）三维坐标系报告功能神经成像坐标，若原文未以此格式报告则联系作者获取，2位被联系作者均无法提供所需数据。最终共9篇合格文献纳入元分析。
2.2 数据提取
从纳入研究中提取的变量包括：第一作者、发表年份、样本人口学特征（音乐家与非音乐家的样本量、年龄、性别比）、音乐训练年限、音乐训练起始年龄、演奏乐器、扫描内神经成像任务细节、MRI系统参数（场强、型号、头线圈、图像采集参数、重复时间TR、回波时间TE、体素大小、分析方法与软件）。提取的主要结局数据为音乐家与非音乐家在工作记忆任务中神经激活对比的立体定向坐标，用于ALE元分析。
2.3 ALE分析
ALE分析通过GingerALE 3.0.2版本实现，该工具广泛用于基于坐标的元分析。ALE技术从统计层面评估来自功能神经成像研究的激活焦点的汇聚性：以每项研究的焦点坐标（x, y, z）为中心构建空间概率分布，通过计算各体素激活概率的并集检验独立fMRI研究间的激活焦点汇聚程度，再将其与随机空间关联的零分布对比，区分真实的焦点汇聚与随机焦点聚类产生的噪声。GingerALE采用随机效应模型的不确定性校正以降低偏倚风险，同时通过全宽半最大值（FWHM）计算对高斯概率分布进行建模，实现对邻近体素的平滑处理，减少被试内与被试间的随机变异影响；高斯分布的宽度反映研究的样本量，大样本比小样本被赋予更高权重。
本分析采用簇水平家族wise误差（FWE）校正以控制同一体素多重比较带来的假阳性。ALE结果的统计显著性通过簇形成阈值p=0.05、基于1000次置换的簇水平FWE校正p<0.05确定。该参数在小样本元分析（n=9）中实现了敏感度与特异度的最优平衡，降低了无显著汇聚的风险。必要时通过GingerALE执行Lancaster变换（icbm2tal）将Talairach坐标转换为MNI空间，统一坐标系统。若单篇研究包含多个实验或对比，或不同文献使用相同样本，则按已验证的方法合并相关对比的坐标。计算结果通过GingerALE内置的标准MNI图谱标注，使用MRIcroGL v1.2通过MNI图谱可视化ALE激活结果。
2.4 统计对比
本研究设置两组间对比以评估工作记忆任务中音乐家（M）与非音乐家（NM）的神经活动差异，明确激活的方向性：对比一汇总音乐家在工作记忆任务中脑活动更高的焦点（M>NM）；对比二汇总音乐家脑活动更低的焦点（即非音乐家脑活动更高：NM>M）。
2.5 元分析连接建模（MACM）
为补充主分析结果，研究采用Sleuth v3.0.4开展MACM分析。MACM技术依托已发表脑激活的大型数据库，识别与感兴趣区（ROI）相关的共激活模式。本研究中，初始ALE元分析得到的ROI被用作“种子区”，Sleuth通过种子区在BrainMap数据库中检索所有在该种子区内出现激活的研究，无论扫描时的任务类型，再提取相关研究的所有激活焦点（含种子区外焦点），通过ALE算法分析种子区的共激活汇聚模式。种子区预期呈现跨研究的高汇聚性，而种子区外存活的汇聚激活则指示文献中观察到的与种子的共激活模式，从而数据驱动地刻画ROI与全脑网络的“连接性”。
研究使用Mango v4.1以ALE峰值坐标为中心创建半径6 mm的球形ROI，该半径选择是为了与现有MACM流程保持一致。将ROI输入Sleuth检索BrainMap平台的共激活数据，仅纳入成年（>18岁）、非临床群体的正常映射实验数据，参数设置为仅包含激活数据，且仅纳入fMRI研究，排除其他成像模态。数据提取后使用GingerALE 3.0.2通过ALE算法开展共激活分析，共激活区域的统计显著性通过簇形成阈值p=0.05、基于1000次置换的簇水平FWE校正p<0.001确定，该参数较初始ALE分析提高了特异性。计算结果通过GingerALE内置的标准MNI图谱标注，使用MRIcroGL v1.2通过MNI图谱可视化MACM激活结果。
2.6 行为/范式分析
研究使用Mango行为分析v4.1插件与范式分析v2.0插件，对ALE分析识别的显著簇进行功能解码与特征刻画。两个插件均调用BrainMap平台存储的元数据，该元数据将功能成像激活数据按行为域与范式类别进行组织，因此可将ALE识别的ROI映射到BrainMap平台定义的行为域与范式类别相关的认知功能。平台包含5个行为域：动作、认知、情绪、内感受与感知，每个域下设若干子域，当前共59个子域（如认知：记忆、认知：语言）；同时采用101种常见范式类别刻画平台收录研究的实验成像范式（如Stroop、Go/No-Go）。为定量评估ROI与特定域/范式的关联，插件计算簇在该域/范式下的激活可能性与簇基线激活概率的比值，为每个行为子域或范式类别计算Z分数，并通过二项式检验评估显著性，Z分数≥3.0被认为具有统计学意义（p<0.05，经多重比较Bonferroni校正）。最终得到ALE识别ROI的数据驱动行为特征。
2.7 稳健性评估
尽管ALE元分析旨在克服单个成像研究的局限，但仍受元分析方法共有的偏倚影响，其中发表偏倚是核心关切：报告显著结果的研究比报告非显著结果的研究更易发表，可能扭曲元分析结果。为评估并降低本研究的偏倚风险，采取了三项预防措施：首先，检验样本量与给定样本报告焦点数的相关性，因为小样本若结果与先验假设一致更易发表，显著的负相关可能提示存在发表偏倚。研究采用Spearman秩相关系数分别检验M>NM与NM>M分析，结果显示M>NM分析（ρ=0.05，p=0.910）与NM>M分析（ρ=-0.40，p=0.750）均未观察到样本量与焦点数的显著负相关。其次，整理研究水平的焦点贡献表，明确哪些实验为ALE分析检测到的每个簇贡献了焦点，从而表征每个激活簇的数据来源，评估簇是否由少量研究不成比例地驱动。第三，开展失效安全数（FSN）分析，评估未发表研究对“文件抽屉效应”的影响，该效应指阳性结果在已发表文献中被过度代表。ALE中的FSN方法通过生成与纳入研究匹配样本量与焦点数、但焦点随机分布于全脑的零实验或噪声实验，估计需要多少反向证据才能使识别的激活簇失去统计显著性。本研究使用Acar等人2025年的R代码在R 4.5.1中实现零实验生成。簇稳健性通过预设的下限与上限阈值评估：下限阈值直接对应“文件抽屉”问题，估计一个簇在不失去显著性前最多能承受多少项未发表的零研究，根据神经成像研究约30%未发表的估算，M>NM分析的下限阈值设为3，NM>M分析的下限阈值设为1；上限阈值用于防范结果被少量贡献研究过度影响，依据既往建议定义为（簇贡献研究数/0.1）- ALE元分析总纳入研究数。
3 结果
3.1 纳入研究特征
共9篇文献符合定量ALE元分析的纳入标准，包含11个实验、总计228名参与者，其中音乐家113名、非音乐家115名。所有音乐家按纳入文献定义均为专家，包括音乐学院/音乐院校学生或毕业生（n=34）、职业音乐家（n=11）、高水平合唱团受过音乐训练的参与者（n=7），或童年即开始并规律维持音乐练习的个体（n=61）。所有非音乐家仅有极少（<3年）或无正规音乐训练。男性占样本的49%（n=111），女性占51%（n=117）。44%的研究报告了音乐教育年限与音乐训练起始年龄。78%的研究报告了演奏乐器，11%的研究仅关注钢琴家，11%仅关注声乐演唱者，其余研究为混合样本。所有研究均采用工作记忆相关任务，常见范式包括言语/音调/视觉空间编码与提取（n=4）、n-back（n=2）、3D心理旋转（n=1）、心算（n=1）与视听转移（n=1）。
3.2 MRI特征
所有研究均报告了MRI系统、场强、T2序列、T2重复时间、T2回波时间与分析软件。MRI扫描仪为西门子（78%）、布鲁克（11%）或通用电气（11%），场强为1.5T（44%）或3T（56%）。最常用的MRI分析软件为SPM（44%），其次为LIPSIA（22%）、FSL（11%）、IDL（11%）与ADNI（11%）。多数研究以MNI空间报告坐标（56%），其余以Talairach空间报告（44%）。
3.3 ALE元分析
M>NM对比包含11个实验对比的数据（228名受试者、78个焦点、1个掩模外焦点），结果显示音乐家相较于非音乐家在右侧额内侧回出现显著激活增强（峰值坐标8, -6, 60，体积=7616 mm3，最大ALE值=0.0089）。NM>M对比包含4个实验对比的数据（107名受试者、38个焦点、1个掩模外焦点），结果显示非音乐家相较于音乐家在多个区域出现显著激活增强：右侧枕中回（峰值坐标36, -92, 0，体积=23432 mm3，最大ALE值=0.0095）、右侧中央前回（峰值坐标38, -8, 56，体积=11368 mm3，最大ALE值=0.0091）、左侧顶下小叶（峰值坐标-54, -28, 42，体积=10904 mm3，最大ALE值=0.0088）、右侧屏状核（峰值坐标36, -10, 12，体积=9488 mm3，最大ALE值=0.0088）、左侧小脑山坡（峰值坐标-36, -70, -18，体积=8552 mm3，最大ALE值=0.0092）。
3.4 元分析连接建模
右侧额内侧回ROI（M>NM簇#1）与右侧中央前回、右侧丘脑、左侧外侧苍白球、左侧中央前回、右侧岛叶与左侧中央后回存在共激活（基于29项实验、426名受试者、826个焦点、5个掩模外焦点）。右侧枕中回ROI（NM>M簇#1）与左侧枕中回、左侧顶上小叶、右侧山顶、左侧额内侧回、左侧额下回存在共激活（基于28项实验、405名受试者、665个焦点、6个掩模外焦点）。右侧中央前回ROI（NM>M簇#2）与左侧额内侧回、左侧中央前回、左侧楔前叶、左侧壳核、左侧丘脑存在共激活（基于31项实验、474名受试者、542个焦点、6个掩模外焦点）。左侧顶下小叶ROI（NM>M簇#3）与左侧扣带回、左侧额下回、右侧中央后回、左侧丘脑、右侧顶上小叶、左侧岛叶、左侧额中回、右侧岛叶存在共激活（基于36项实验、450名受试者、747个焦点、14个掩模外焦点）。右侧屏状核ROI（NM>M簇#4）与左侧屏状核、左侧颞横回、右侧扣带回、右侧中央前回、右侧丘脑（腹外侧核）、左侧丘脑（乳头体）存在共激活（基于25项实验、380名受试者、454个焦点、4个掩模外焦点）。左侧小脑山坡ROI（NM>M簇#5）与右侧小脑山坡、左侧扣带回、左侧额下回、右侧顶下小叶、左侧屏状核、右侧额下回、右侧屏状核、右侧枕中回、左侧顶上小叶存在共激活（基于44项实验、700名受试者、875个焦点、7个掩模外焦点）。
3.5 行为/范式分析
右侧额内侧回ROI（M>NM簇#1）与动作执行相关（z=4.614），未与任何范式类别关联。NM>M簇中，右侧枕中回ROI（簇#1）未与任何行为域或范式类别关联；右侧中央前回ROI（簇#2）与动作执行相关（z=3.867），未与任何范式类别关联；左侧顶下小叶ROI（簇#3）与动作执行（z=3.748）、体感觉（z=3.263）相关，同时与手指敲击范式类别关联（z=3.174）；右侧屏状核ROI（簇#4）与体感觉（疼痛；z=3.01）、疼痛监测/辨别范式类别相关（z=3.113）；左侧小脑山坡ROI（簇#5）与注意相关（z=3.036），未与任何范式类别关联。
3.6 失效安全数分析
M>NM对比的FSN分析显示簇#1（右侧额内侧回，FSN=4）达到下限稳健性阈值。NM>M对比中簇#2（右侧中央前回；FSN=5）与簇#4（以右侧屏状核为中心的皮层下簇；FSN=5）达到下限稳健性阈值；簇#1（右侧枕中回）、簇#3（左侧顶下小叶）、簇#5（左侧小脑山坡）低于下限阈值，对纳入零研究敏感，提示可能存在发表偏倚，相关结果需谨慎解读，未来需更多MRI研究加以验证。两类对比均未超过上限稳健性阈值。
4 讨论
音乐专长要求个体整合复杂的感觉、运动与高阶认知过程，以支持音乐感知、演奏及音乐训练相关的更广泛情境因素。本研究的ALE元分析揭示了音乐家工作记忆功能的神经关联汇聚模式，表明相较于无音乐经验个体，音乐家在任务表现中存在一致的激活与失活模式。MACM分析补充了上述结果，揭示了音乐家工作记忆相关共激活的网络层面特征。行为/范式分析进一步刻画了感兴趣区的潜在行为功能贡献与常见实验设计特征，为ALE结果提供了更多背景信息。整体结果支持两项研究假设，提示音乐家在完成工作记忆任务时既会招募互补通路，也会更高效地利用核心网络。
第一项核心发现是，工作记忆任务中音乐家相较于非音乐家的激活增强始终定位于右侧额内侧回。鉴于工作记忆任务通常招募前额叶皮层、顶叶皮层、内侧颞叶、基底节与小脑等区域及部分任务特异性区域，本研究结果提示音乐家可能会在工作记忆核心网络之外招募额外脑区以支持任务表现。额内侧回通常与认知控制、决策相关过程、表现监控、自我调节及社会认知相关，行为域分析也显示该区域与动作执行存在关联。有证据表明该区域参与高阶执行功能的实现，而工作记忆常被归类为执行功能的一种，因此该发现可能提示音乐家比非音乐家更广泛、更主动地招募执行功能网络以支持工作记忆表现。同时，额内侧回与社会认知和运动执行的关联也提示，音乐家可能更好地招募社会情绪与运动认知网络来调整工作记忆任务表现。该ROI的MACM结果支持这一观点，显示其与通常关联社会情绪与感觉运动加工的皮层-皮层下共激活网络相连，包括中央前回、中央后回、岛叶与基底节。由于已有研究报道音乐家在这些区域存在区域性差异，额内侧回很可能是一个更广泛网络的组成部分，该网络主要支持音乐活动的社会情绪、感觉运动与执行功能需求，同时为音乐训练个体的泛化工作记忆功能带来附带益处。由于横断面研究无法推断因果关系，这些差异可能源于音乐训练、也可能在测量前就已存在于音乐家中，或是与音乐家身份及该区域神经可塑性适应共同相关的其他因素所致。
第二项核心发现是，多个在非音乐家中激活更强的簇定位于经典工作记忆区域，包括顶叶皮层（峰值位于顶下小叶的簇）、小脑（峰值位于山坡的簇）与皮层下区域如屏状核、丘脑、基底节（峰值位于屏状核的簇）。此外，两个与感觉运动功能相关的簇（位于中央前回与枕中回）也在非音乐家中显示出更强激活。尽管并非所有研究都报告工作记忆任务的行为数据，但总体而言音乐家的表现等同或优于非音乐家。结合既往显示音乐家工作记忆功能优势的元分析证据，位于经典工作记忆区域的激活簇可能暗示音乐家对这些区域的利用效率更高——非音乐家需要更高的激活才能达到等同或更差的行为表现。相比之下，与感觉运动功能相关的中央前回与枕中回簇，则可能反映的是音乐家与非音乐家在感觉运动加工上的神经差异，而非非音乐家依赖运动通路完成工作记忆任务。鉴于中央前回的运动关联，该簇的激活可能反映纳入研究的任务特异性运动需求，而非非音乐家依赖运动通路执行工作记忆任务；同理，枕中回的激活可能反映扫描内工作记忆任务的视觉加工需求，与该区域已确立的视觉加工角色一致。
MACM结果总体上支持ALE元分析结论：NM>M感兴趣区的共激活广泛出现在顶叶皮层、前额叶皮层、小脑等关键工作记忆区域，以及基底节、丘脑等皮层下区域，同时也观察到包括岛叶、扣带回在内的边缘系统区域共激活。行为域分析显示非音乐家的激活簇与注意、动作执行、体感觉相关，范式分析显示与内感受、手指敲击任务相关。综上，这些发现提示在工作记忆任务中，非音乐家更费力地参与感觉运动、内感受与注意过程相关区域，以及支持高阶认知与社会情绪功能的网络。鉴于音乐活动需要这些领域的显著投入，音乐家可能不仅在音乐表演中，在其他高认知需求任务中也实现了这些功能的更高神经效率。尽管本研究结果与该解释相符，仍需更多研究深入阐明音乐家的神经效率特征。
4.1 纳入研究的质量评价
本研究对纳入文献进行了严格筛选以确保方法学质量与坐标元分析的适用性。与神经成像研究的普遍情况一致，样本量偏小，多数研究每组比较的参与者少于20人。但ALE框架通过其随机效应模型明确考虑了这一问题：样本量决定分配给每项实验的空间不确定性，大样本贡献空间精度更高的信息，小样本则以更宽的核进行建模，降低其对最终汇聚图的影响。此外，纳入研究的组间样本量相对均衡，且对音乐专长的操作定义清晰，支持了对比结果的可解读性。即便如此，方法学的优势并未完全消除小样本带来的局限：元分析推断依赖于底层数据的稳健性，当原始研究效力不足时，得到的汇聚估计仍可能对噪声敏感。尽管fMRI研究本身资源密集，需要专门的采集与分析专业知识，但持续依赖小样本会限制研究的可靠性与泛化性，损害元分析汇聚模式的稳定性。该领域正逐步转向大规模开放获取数据集与多站点研究，有望为刻画音乐训练相关的神经可塑性及其与工作记忆功能的关系提供更稳定的基础，未来研究可更多利用这类设计。
另一方法学考量在于不同研究采用了多样的工作记忆范式，包括言语、音调、视觉空间编码/提取任务、n-back、心理旋转、心算等。尽管跨范式的汇聚激活确实可能反映音乐家工作记忆的域通用机制，但这种变异性也意味着当前结果不能明确解释为单一泛化工作记忆机制的证据，尤其考虑到已有证据显示音乐家的工作记忆优势在不同领域存在分离。此外，不同工作记忆任务中重叠的机制（如持续注意、执行控制或感觉运动加工）会带来构念模糊性，识别出的汇聚结果也可能代表的是更广泛高阶认知过程的神经差异。尽管多数工作记忆范式被认为足以索引该构念，这些因素仍可能是当前数据的潜在混杂因素。未来研究可通过更大程度地标准化工作记忆范式来解决这一局限，采用针对工作记忆特定成分过程的任务，并保持刺激模态的一致性（如音乐、言语或视觉空间模态）。更强调全脑分析的预注册也可通过促进跨机构协调、减少神经成像结果选择性报告的偏倚来支持这类标准化。纵向设计可进一步帮助刻画与区分音乐家工作记忆的潜在认知机制，尤其是纳入针对多个不同领域的任务的设计。
5 结论
通过整合多项神经成像实验结果，本研究明确了工作记忆任务中音乐家相较于非音乐家的脑激活与失活的一致模式。MACM与行为/范式分析的补充结果进一步强化了研究结论，为音乐家的专长相关区域与“网络”提供了语境支撑。但本研究也存在若干局限：最终分析纳入的研究数量有限、样本量偏小，在一定程度上削弱了研究结果的强度，这一点在未通过失效安全数稳健性检验的簇中有所体现，因此可能受文件抽屉效应影响的结果需谨慎解读。受限于该领域的现有文献，本研究的纳入研究数量有限。此外，为保证范式类别的同质性与实验对比和工作记忆功能的明确关联，本研究对纳入标准进行了严格限定。未来研究可拓展本研究的范围，纳入更多行为任务以确定音乐家的脑如何处理不同的认知功能。同时，为最大化覆盖音乐家相关文献，检索策略结合了通用音乐家相关术语与常见乐器特定表述，尽管罕见乐器术语可能带来遗漏记录的风险，但这类术语未产生符合纳入标准的额外研究，提示该局限对本研究结果的影响可能较小。
由于横断面设计的限制，本研究结果的解读与泛化性也存在边界。例如，尽管训练相关的可塑性可能解释音乐家观察到的神经激活模式，但基线 predisposition（如遗传因素）或与音乐家身份和神经可塑性相关的其他生活方式因素（如社会经济地位或受教育水平）也可能更好地解释组间神经认知差异。因此，未来研究应采用纵向设计或随机对照试验，以减少混杂变量的影响，并探索神经适应是否随时间保持稳定或随年龄衰退。最后，为拓展对音乐活动推测的社会情绪益处的认识，未来研究亟需区分源于训练相关认知需求的神经适应，与关联音乐训练各类社会、情绪与动机因素的神经适应。考察不同程度的音乐参与（如业余参与 vs 职业参与）如何影响神经认知功能，将有助于厘清专长相关的可塑性与更广泛音乐参与效应的区别。
综上，本研究结果探索了音乐家身份与工作记忆神经实现的关系。分析识别出音乐家在工作记忆任务中招募的互补脑区，同时强调了音乐家可能更高效的脑区。重要的是，这些发现勾勒出终身音乐参与的潜力：不仅是认知丰富化的途径，更是可能帮助构建与维持全生命周期认知功能的可改变生活方式因素。
