河北
在发表在《柳叶刀数字健康》上的一项新研究中，南加州大学马克和玛丽·史蒂文斯神经影像与信息学研究所（Stevens INI）的科学家们发现，中风后身体严重残疾的人，大脑可能会以意想不到的方式重组，未受损区域会显露出更“年轻”的结构，来适应损伤。
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这项国际研究工作是“通过荟萃分析增强神经影像遗传学”（ENIGMA）中风康复工作组的一部分，工作组分析了来自八个国家34个研究中心500多名中风幸存者的脑部扫描数据。
研究人员用数万次核磁共振扫描数据训练出来的深度学习模型，推算出了每个半球不同区域的“大脑年龄”，来观察中风损伤如何影响大脑结构和康复。
南加州大学凯克医学院神经学研究副教授、该研究的共同资深作者Hosung Kim博士表示："我们发现，中风面积越大，受损半球老得越快，但奇怪的是，大脑另一侧反而显得更年轻。"
"这种模式表明，大脑可能在进行自我重组，主要是让未受损的网络重新焕发活力，来弥补失去的功能。"
研究团队使用了一种叫图卷积网络的先进AI，根据MRI数据预测了18个大脑区域的'年龄'。一个人的预测大脑年龄和实际年龄的差值，称为大脑预测年龄差（brain-PAD），被视为神经健康的一个敏感指标。
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当团队将这些测量结果与运动能力评分相关联时，他们发现了一个惊人的发现：患有严重运动障碍的中风幸存者，即使经过六个多月的康复，其病灶对侧区域的大脑年龄仍比预期年轻，尤其是额顶叶网络——一个涉及运动规划、注意力和协调的关键系统。
“这些发现表明，当中风损伤导致更大的运动功能丧失时，大脑对侧未受损区域可能会进行调整以进行代偿，”金解释道。
“我们在对侧额顶叶网络中观察到了这一点，该网络呈现出更‘年轻’的模式，并且已知支持运动规划、注意力和协调。这种模式可能并不表明运动的完全恢复，而是反映了当受损的运动系统无法正常运作时，大脑试图进行调整。这为我们提供了一种传统影像学拍不到的看到神经可塑性的新角度。”
这项研究是通过ENIGMA进行的，这是一个全球联盟，汇集了来自50多个国家的数据，以便更全面地理解不同疾病对大脑的影响。研究人员整合了数十个队列中的MRI数据和临床指标，构建了全球最大的同类中风神经影像数据集。
“通过整合全球数百名中风幸存者的数据，再用上先进的人工智能，我们能发现那些在小规模研究中看不到的大脑重组的细微模式。这些关于慢性中风患者大脑不同区域的老化差异的发现，最终可能指导个性化康复策略，”南加州大学史蒂文斯神经影像与信息学研究所所长、教务长教授亚瑟·W·托加博士指出。
该团队计划扩大研究范围，纳入纵向研究，追踪患者从中风恢复的急性期到慢性期的整个过程。通过观察大脑老化和重组模式随时间的变化，临床医生或许能够根据每位患者独特的神经适应过程定制干预措施，从而在不久的将来改善康复结果和生活质量。
详细信息： Gilsoon Park 等，《基于深度学习获取的MRI区域脑龄与慢性中风患者对侧神经可塑性以及运动障碍之间的关联（ENIGMA）：一项多队列、回顾性观察研究》，The Lancet Digital Health（《柳叶刀-数字健康》）（2026年）。DOI: 10.1016/j.landig.2025.100942
本文由南加州大学凯克医学院提供
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