科学通报 | 认知能力何时达到“巅峰”: 认知控制相关大脑活动的毕生发展轨迹

在嘈杂环境中(如咖啡馆)阅读时, 个体能够有效过滤周围谈话声与器皿碰撞声等干扰, 将注意力集中于当前任务, 这一日常行为体现了人类的认知控制能力 [1] . 作为一项高级认知功能, 认知控制在诸多目标导向行为中——尤其是存在干扰的情境下——发挥着关键作用. 认知控制能力的发展迟滞或老化会导致多种行为障碍和心理健康问题, 如注意缺陷与多动障碍、轻度认知障碍等 [ 2 , 3 ] . 因此, 系统考察认知控制在整个生命周期中的发展轨迹, 对于理解不同年龄段个体, 特别是处于发育关键期或功能衰退期群体的认知变化机制具有重要意义.

行为研究表明, 认知控制能力在整个生命周期中遵循着倒U型轨迹: 从儿童期开始发展, 于青年早–中期达到高峰, 随后在老年期逐渐衰退 [4] . 与之相应, 在大脑结构层面, 与认知控制密切相关的额顶叶区域灰质体积也呈现类似的倒U型变化模式, 与行为发展趋势一致 [ 5 , 6 ] .

然而, 在神经活动层面, 认知控制相关脑区激活水平随年龄变化的规律尚不明确. 大脑的这种功能活动与结构之间并非简单对应关系, 因此无法直接推断出大脑活动的年龄轨迹. 我们可以通过脑成像的方式, 捕获大脑在完成特定任务时的神经活动. 遗憾的是, 认知控制功能对应的大脑活动随年龄的变化在文献中的报道也存在争议. 比如, 有研究表明, 伴随着大脑结构退化, 老年个体在执行认知控制任务时脑激活也降低, 体现了大脑的衰退 [7] ; 然而, 还有一些研究发现, 老年人会表现出神经补偿机制, 包括补偿性激活(即特定脑区效率下降后通过其他脑区的补偿性激活来维持表现)和半球不对称性降低(任务激活模式由单侧优势转向双侧参与) [8] . 因此, 认知控制相关的神经活动在整个生命周期内的演变过程有待系统性的探究.

以往研究为理解认知控制的发展模式作出了重要贡献, 然而存在年龄覆盖不全、样本量有限、较少关注大脑功能活动的发展模式、及普遍采用线性模型(难以捕捉倒U型等非线性趋势)等局限. 为了更精确地刻画认知控制相关大脑活动的毕生发展轨迹, Li等人 [9] 以冲突加工为研究对象, 对139个脑成像研究开展了元分析, 涵盖了5~85岁的3765名被试, 系统探讨了从儿童期到老年期大脑功能活动随年龄的变化模式. 该研究采用了基于种子点的效应量映射(seed-based d mapping, SDM)来对脑激活的效应量进行元回归分析, 进而揭示脑功能随年龄变化的规律. 为了拟合大脑的发育轨迹, 该研究进一步采用了广义可加模型(generalized additive model, GAM)和简化的代数模型方法. 其中, SDM是用于开展脑成像元分析的一种方法, 可以结合效应量来验证结果的可靠性; GAM则是能够通过一组平滑函数的加权求和来拟合复杂的非线性轨迹.

通过分析多种可能的轨迹, 该研究发现, 认知控制相关脑区的激活水平在整个生命周期中呈现显著的倒U型轨迹, 峰值出现在27~36岁之间( 图1 ), 而未发现其他变化模式(如正U型、线性或先上升后稳定). 倒U型轨迹的脑区包括左侧脑岛(left insula)、双侧额下回(bilateral inferior frontal gyrus)、左侧顶上叶(left superior parietal lobule)、右侧颞中回(right middle temporal gyrus)、右侧顶下叶(right inferior parietal lobule)和辅助运动区(supplementary motor area)( 图1 ).

图 1 认知控制相关脑区活动的毕生发展轨迹 [9] . 散点图展示了大脑活动效应量随年龄变化的分布, 其中蓝色曲线为GAM的拟合结果, 红色曲线为根号模型的拟合结果. 蓝色与红色垂直虚线分别表示基于GAM和根号模型估算的峰值年龄. 散点的大小反映各研究的样本量. r: 右侧; l: 左侧; IFG: 额下回; SPL: 顶上叶; MTG: 颞中回; IPL: 顶下叶; SMA: 辅助运动区

进一步的简化模型拟合分析发现, 这种倒U型的模式可以用一个根号函数来较为精确地描述, 而非传统研究常采用的二次函数, 这与峰值在成年早期的发现相一致. 这种倒U型的变化能够合理解释行为层面所观测到的倒U型发展轨迹, 因此该研究的一个重要贡献是为认知控制的毕生发展机制提供了关键的神经证据. 此外, 直接的组间比较发现, 相比青中年群体(18~60岁), 青少年(18岁以下)与老年群体(60岁以上)表现出大脑的平均激活减弱和左半球偏侧化增强, 这些结果进一步说明儿童认知控制尚未完全成熟、老年人认知控制功能减退的观点, 也挑战了老年阶段的偏侧化减弱和补偿理论 [ 10 , 11 ] .

该倒U型的大脑活动年龄轨迹与前人发现的大脑结构的轨迹相吻合, 可能反映了功能与结构的耦合关系: 在儿童青少年期间, 大脑结构的不断成熟(如突触修剪、髓鞘化等)可以使得脑功能的活动不断提升, 而老年阶段大脑结构的退化(如灰质萎缩等)会导致脑功能活动的下降 [5] . 除此之外, 神经递质调节、激素变化与环境因素也可能共同促成大脑功能的倒U型发展轨迹 [ 12 , 13 ] , 如有研究表明, 神经递质的生物利用度(即信号传导效率)达到最佳水平有助于形成更精准的脑区激活模式, 可能是支撑倒U型轨迹的重要机制 [ 14 , 15 ] . 因此, 未来需进一步深入探究上述因素如何导致认知控制脑激活呈现倒U型变化的内在机制.

该研究阐明了认知控制相关神经活动的发展规律, 对制定针对不同年龄阶段的认知训练与临床干预策略具有重要指导意义. 该研究发现, 认知控制相关脑功能峰值期出现在27~36岁之间; 这提示, 自成年中期起, 应加强对脑健康的系统维护, 并可通过积极认知训练以延缓功能衰退, 尽可能维持较高水平的认知功能. 需要特别指出的是, 认知控制功能的衰退是一个缓慢、渐进的过程, 峰值期过后相关能力在较长时期内仍可保持良好状态, 而非在峰值年龄之后出现断崖式下跌. 因此, 我们应理性看待认知发展进程, 避免对年龄增长过度焦虑.

当然, 该研究也存在一定的局限性, 较为突出的是纳入的文献较少关注45~60岁的群体, 这可能会对回归结果的稳健性产生一定影响. 但也有证据表明, 中年阶段的认知与神经活动通常介于青年和老年之间, 呈现出连续且平滑的发展轨迹 [4] , 因此将中年阶段视为生命历程连续体的一部分具有其合理性.

[1] Cohen J D. Cognitive control: core constructs and current considerations. In: Egner T, ed. The Wiley Handbook of Cognitive Control. Hoboken, NJ: Wiley Blackwell, 2017. 38.

[2] Cai W, Warren S L, Duberg K, et al. Both reactive and proactive control are deficient in children with ADHD and predictive of clinical symptoms . Transl Psychiatry , 2023 , 13: 179

[3] Traykov L, Raoux N, Latour F, et al. Executive functions deficit in mild cognitive impairment . Cogn Behav Neurol , 2007 , 20: 219 -224

[4] Erb C D, Germine L, Hartshorne J K. Cognitive control across the lifespan: congruency effects reveal divergent developmental trajectories . J Exp Psychol-Gen , 2023 , 152: 3285 -3291

[5] Bethlehem R A I, Seidlitz J, White S R, et al. Brain charts for the human lifespan . Nature , 2022 , 604: 525 -533

[6] Giedd J N, Blumenthal J, Jeffries N O, et al. Brain development during childhood and adolescence: a longitudinal MRI study . Nat Neurosci , 1999 , 2: 861 -863

[7] Yaple Z A, Stevens W D, Arsalidou M. Meta-analyses of the n-back working memory task: fMRI evidence of age-related changes in prefrontal cortex involvement across the adult lifespan . Neuroimage , 2019 , 196: 16 -31

[8] Veríssimo J, Verhaeghen P, Goldman N, et al. Evidence that ageing yields improvements as well as declines across attention and executive functions . Nat Hum Behav , 2022 , 6: 97 -110

[9] Li Z, Petersen I T, Wang L, et al. The lifespan trajectories of brain activities related to conflict-driven cognitive control . Sci Bull , 2025 , 70: 3618 -3628

[10] Cabeza R. Hemispheric asymmetry reduction in older adults: the HAROLD model . Psychol Aging , 2002 , 17: 85 -100

[11] Reuter-Lorenz P A, Cappell K A. Neurocognitive aging and the compensation hypothesis . Curr Dir Psychol Sci , 2008 , 17: 177 -182

[12] Brenhouse H C, Andersen S L. Developmental trajectories during adolescence in males and females: a cross-species understanding of underlying brain changes . Neurosci BioBehav Rev , 2011 , 35: 1687 -1703

[13] Luna B, Marek S, Larsen B, et al. An integrative model of the maturation of cognitive control . Annu Rev Neurosci , 2015 , 38: 151 -170

[14] Grabert K, Michoel T, Karavolos M H, et al. Microglial brain region−dependent diversity and selective regional sensitivities to aging . Nat Neurosci , 2016 , 19: 504 -516

[15] Grennan G, Balasubramani P P, Vahidi N, et al. Dissociable neural mechanisms of cognition and well-being in youth versus healthy aging . Psychol Aging , 2022 , 37: 827 -842

转载、投稿请留言

| 关注科学通报 | 了解科学前沿