腦成像、心理學研究群--fMRI三人點評fMRI
更新時間：2024-05-03 16:11:53作者：佚名
功能磁共振成像就像大腦的望遠鏡，無創地觀察清醒和活躍的人類大腦。 這項技術使我們能夠更深入地了解大腦的運作及其與各種行為模式的關系。 盡管fMRI已經成為人類認知神經科學的重要發展，但它與神經科學其他分支的聯系相對較弱，而且這些分支也在各自的領域獨立工作。
從綜合角度來看，fMRI被視為連接系統神經科學、認知神經科學、計算神經科學和臨床神經科學的橋梁。 最近，Emily S. Finn, A. 和 James M. Shine 評論了功能磁共振成像的優缺點，并舉例說明了其在各個神經科學子領域的令人興奮的應用。
他們的研究結果發表在最新一期的期刊上，題為“as a for”
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-消息：腦成像，心理學研究小組-
隨著人們對腦科學的興趣不斷擴大，我們正在見證神經系統指導復雜行為的發現。 然而，神經科學許多分支中存在的孤島阻礙了進展。 由于功能磁共振成像可以在全腦水平上探索認知和情感，跨越物種界限，因此被視為連接各個子領域的橋梁（圖1）。 雖然fMRI以間接的方式測量神經活動，但結合其他技術的優點，它具有促進神經科學全面發展的潛力。
圖 1. fMRI 作為消除現有神經科學網絡中模塊邊界的綜合催化劑
功能磁共振成像的優點和缺點
功能磁共振成像可以實時描繪大腦活動的圖像并跟蹤血流動力學的細微變化。 該技術使用 BOLD 信號來捕獲由于神經元活動增加而導致的血氧供應增加。 這種非侵入性、無輻射的方法使我們能夠安全地了解大腦在處理感知、記憶和決策時的功能狀態。 它的應用不僅限于認知科學，而且也是動物研究的寶貴工具。 然而，功能磁共振成像也有局限性。 例如，BOLD信號間接檢測神經元活動，并且響應緩慢，因此難以分析小結構和不同的細胞過程。 此外，動物研究中的麻醉問題可能會使跨物種比較變得復雜（圖 2）。
功能磁共振成像提供全腦的高分辨率圖像整合科學，是跨學科橋梁的理想選擇。 隨著技術的進步，功能磁共振成像的局限性正在逐漸被克服，其在神經科學領域的綜合應用前景令人興奮。
圖 2. 與 fMRI 相關的好處和挑戰
系統神經科學中的功能磁共振成像
神經科學面臨著一個難題：如何將微觀神經元的精細活動與宏觀的全腦模式聯系起來。 我們缺乏一種方法來一方面將單個神經元的精確行為與另一方面整個大腦的宏觀操作聯系起來。 盡管全腦功能磁共振成像揭示了強大的宏觀網絡，但這些宏觀現象如何與細胞水平的事件相對應仍然是一個懸而未決的問題。 非侵入性動物腦部掃描等新技術的出現，為跨物種比較提供了新的視角，并可能為解決這一挑戰提供線索。
功能磁共振成像在認知神經科學中的應用
通過高場功能磁共振成像，我們可以深入了解大腦微電路和行為表征之間的深層聯系。 特定層的測量揭示了大腦如何篩選信息整合科學，這些發現不僅挑戰了傳統的認知理論，而且呼應了動物實驗并拓寬了研究視野。 功能磁共振成像的進步使我們能夠無形地觸及記憶的編織留學之路，估計解碼的價值，甚至轉移注意力。 這些見解正在重塑我們對認知機制的理解，并且處于系統、計算和臨床神經科學的交叉點。 點擊打開新視野。
計算神經科學中的功能磁共振成像
神經影像學讓我們了解了大腦的運作方式，但破譯復雜的數據模式提出了新的挑戰。 過去，科學家熱衷于“大腦圖譜”，將大腦區域與特定的心理功能聯系起來。 盡管這極大地豐富了我們對大腦功能的理解，但它未能揭示多個大腦區域如何協作產生高級認知功能。 如今，人工神經網絡的應用為我們提供了新的研究路徑。 這些網絡可以模擬大腦解決問題的方式，引導我們從另一個角度理解大腦功能。 研究人員正在探索這些網絡結構是否可以映射到大腦功能，因為同構的發現使我們對語言處理的理解更加接近。
人腦與人工網絡的比較不僅可以加深我們對認知生產的理解，而且可以指導我們建立更復雜的模型，開啟解釋認知機制的新篇章。
功能磁共振成像在臨床神經科學中的應用
fMRI技術曾被期望成為臨床領域的革命性工具，但其在精神科和神經科疾病診斷和治療方面的潛力尚未得到充分發揮。 目前，它在手術期間保護關鍵大腦區域和輔助精確大腦刺激方面已顯示出價值，但這些應用相對有限。 挑戰在于，有效生物標志物在個體水平上的應用受到數據不足和變異性的限制。
然而，這并不妨礙功能磁共振成像在揭示行為和神經機制，特別是在理解個體差異和疾病進化方面的貢獻。 它對大腦多樣性的見解為認知行為治療提供了新思路，而對幻覺等癥狀的更深入理解則加強了臨床和基礎科學之間的聯系。 通過藥理干預和計算建模，功能磁共振成像研究不僅推進了臨床實踐，還為基礎科學的認知、系統和計算領域帶來了新的視角。
功能磁共振成像未來路線圖
圖 3. 實現更加綜合的神經科學的潛在途徑
本文強調了功能磁共振成像在神經科學中的重要作用，盡管它有其局限性。 fMRI可以作為連接不同學科和領域的橋梁，促進多學科交流，有望推動跨物種、跨領域的認知研究。 更好地了解大腦活動如何與神經元記錄相關，以及多模態成像的整合，有望提高我們對大腦功能和行為的理解（圖 3）。 這篇文章還提到了數據共享、科研成果可復制等做法，有助于推動整個領域的科學進步。
原文鏈接：
參考
芬恩 ES、RA、Shine JM。 作為 . 。 2023 年 11 月；623(7986):263-273。 DOI：10.1038/-023-06670-9。 Epub 2023 年 11 月 8 日。PMID：.
編譯作者：Ayden（創作團隊）
校對：Simon（編輯部）
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