大脑在结构上最显著的特点是具有左右两个镜像对称、形态相似的半球，这两个半球在结构和功能上存在显著差异，这种现象被称为大脑的偏侧化。例如，在结构层面，左侧半球具有更长的外侧裂；在功能层面，左侧半球被认为对于语言能力至关重要，而右侧半球在空间注意任务中发挥着关键作用。这种左右半球在结构和功能上的偏侧化，被认为是解开人类高级认知功能神经机制之谜的关键钥匙。
近日，复旦大学类脑人工智能科学与技术研究院张捷研究员课题组联合浙江大学心理与行为科学系的孔祥祯研究员团队共同提出了一种刻画大脑偏侧化的动态变化的新方法，并使用该方法构建了大脑偏侧性动态变化图谱，揭示了这种偏侧化时变特性与认知灵活性及语言理解能力等高级认知功能的重要关联。2022年3月17日（美国当地时间），相关研究成果以《大脑偏侧化的动态改变与认知表现存在关联》（“Dynamic changes in brain lateralization correlate with human cognitive performance”）为题发表在《公共科学图书馆生物学》（PLOS Biology）。该研究为探索大脑功能偏侧化这一大脑重要功能组织特征的动态变化特性以及揭示偏侧化如何支持高级认知能力提供了新的视角。
自罗杰.斯佩里的“裂脑人实验”开始，大脑偏侧化一直是神经科学研究的焦点。传统研究通常将偏侧化作为一种静态特质考虑，认为大脑偏侧化在长时间内保持相对稳定。然而，近十年来关于动态脑功能网络的研究表明，大脑需要不断的改变自身的活动以及脑区间协同活动模式，以适应不断变化的环境并实现复杂的认知功能。然而，目前对于大脑的偏侧化这一大脑活动最重要特征之一，其动态变化特性及其与高级认知功能的关联仍未得到研究。
为了解决这一问题，张捷研究员及其团队结合了滑动时间窗技术和基于半球内全脑信号的功能偏侧化计算方法，提出了大脑动态偏侧化指数（Dynamic Laterality Index，DLI），用于捕捉大脑偏侧化在静息态下的动态变化。具体而言，该方法通过刻画每个时间窗内某一特定脑区与左半球的同步性和与右半球的同步性之差来衡量在该时间窗内该脑区更加向哪侧半球偏侧（图1a）。随后，作者进一步定义了两个指标以刻画各个脑区的偏侧性动态变化（图1d）：①偏侧性波动（Laterality Fluctuation），反映了偏侧性波动的范围大小，由偏侧性时间序列的标准差衡量；②偏侧性反转（Laterality Reversal），反应了偏侧性的极端变化趋势（脑区偏离自身所属半球与对侧半球整合的趋势），由每个脑区从左偏侧到右偏侧或从右偏侧到左偏侧的转化次数衡量；另外，我们还对全脑偏侧化时间序列进行了空间社团和时间状态的聚类，获得了偏侧化时间序列高度同步的社团和在扫描过程重复出现的偏侧化状态（图1b&c）。
图1. DLI分析流程
基于人类连接组（Human Connectome Project，HCP）991名健康青年被试的高质量磁共振数据，研究者发现大脑动态偏侧化主要具有以下特性：
第一，与认知相关的高级脑区和与感知觉相关的低级脑区呈现出相反的偏侧化动态模式，低级脑区（如视觉网络、感知运动网络）呈现出更高的动态化波动和反转，而高级脑区（默认网络、语言网络、注意网络等）呈现出更低的偏侧化波动和反转。高级脑区的偏侧波动与语言功能和认知灵活性呈正相关，而偏侧反转与这些认知能力呈负相关。大的偏侧性波动代表了脑区偏侧化变化范围更大，反映了该脑区能够灵活地在半球间整合和半球间分离进行切换；而大的偏侧化反转则反映了极端的、脑区脱离所属优势半球而与对侧整合的趋势。例如，左脑语言区在右半球的同伦区域对于理解隐喻有重要作用，因此在复杂语言任务下，左侧语言区与右侧语言区互动增加有助于复杂语言内容的理解；但如果左脑语言区频繁地跟右侧整合过度（偏侧性反转过于频繁），则语言能力可能受到干扰。这些相互作用表明了半球内和半球间的交流，即半球间信息的分离和整合之间的动态平衡对于高级认知功能至关重要。
第二，各个脑区的偏侧化时间序列之间存在时间同步模式。默认/语言网络与视觉脑区、感觉运动脑区和注意网络在偏侧化动态变化上表现出相反的趋势（负相关），而这种负相关也与更好的认知能力有关。这与先前研究中关于不同脑区偏侧化起源的“因果假说”相符合，该理论认为一种功能的偏侧化会迫使另一种功能转移到对侧的半球，从而优化复杂任务的并行处理，提高处理效率；研究者推测，默认/语言网络的偏侧化可能在偏侧化发育过程中扮演着将其他功能“推”向另一侧的作用。
图2. （a）DLI空间上可以按时间同步性分为4个社团。（b）不同脑区的DLI的时间同步性。（c-d）平均DLI（mean laterality index，MLI）、偏侧波动、偏侧反转、社团间偏侧性耦合与认知能力相关。
第三，偏侧化的动态变化主要与默认、语言为代表的高级网络的功能连接变化有关，并与局部能量消耗、网络模块化和结构连接有关。与动态低频振幅和网络整合与分离指标的关联分析表明，偏侧化能够有效减少能量消耗、增加网络模块间分离程度，为信息的专门化加工提供了有利条件。动态偏侧化波动与偏侧化反转与大脑结构连接有关，说明白质连接可能是动态偏侧化的结构基础。
图3.4个社团的动态偏侧化主要受与高级网络（默认网络、语言网络、注意网络）的连接驱动。
该研究通过动态偏侧化指数这一新方法，刻画了大脑偏侧化的动态特性。相比传统的静态偏侧化方法，动态方法可以帮助研究者从新的角度认识和理解偏侧化这一重要脑特征，进而发现它与认知能力的潜在关联。未来，该方法可应用于各种与偏侧化相关的认知任务以及与偏侧化相关的精神疾病（如精神分裂症和自闭症）研究中，以揭示认知任务对大脑偏侧化动态的调节以及各种精神疾病中大脑偏侧化动态特性的潜在改变。
复旦大学类脑智能科学与技术研究院的在读博士吴欣然为本文第一作者，浙江大学心理与行为科学系的孔祥祯研究员和复旦大学类脑智能科学与技术研究院的Deniz Vatansever青年研究员是该论文的共同第一作者，复旦大学类脑智能科学与技术研究院的张捷研究员为论文的通讯作者。该工作得到了科技创新2030——“脑科学与类脑研究”重大项目、上海市“脑与类脑智能基础转化应用研究”市级科技重大专项、国家自然科学基金委和计算神经科学与类脑智能教育部重点实验室等支持。
原文链接：https://journals.plos.org/plosbiology/article?id=10.1371/journal.pbio.3001560
