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　　近日，电子科技大学生命科学与技术学院陈华富教授团队在国际著名期刊Cell Reports（《细胞报告》）上发表了题为“Cortical patterning of morphometric similarity gradient reveals diverged hierarchical organization in sensory-motor cortices”的研究论文。陈华富教授团队杨思绮博士为该论文唯一第一作者，陈华富教授和廖伟教授为该论文共同通讯作者，电子科技大学为第一作者单位和通信单位。Cell Reports是三大名刊“CNS”中《Cell》的子刊，最新影响因子为9.423。另外，2021年上半年陈华富团队还在CNS的子刊Science Advances和Nature Communications发表了2篇高水平的论文。

　　人类大脑皮层的不同区域具有结构变异性和功能特异性，因此，可以通过这些特征来追溯个体的发育和进化的过程。大脑皮层区域通过其基因表达、细胞组成、连接特征，以及该区域在大脑层级结构中的位置来区分。皮层梯度可以描述大脑结构特征的逐渐变化以及它们如何约束认知功能。皮层组织中的一个基本原则被描述为“感觉-联合”梯度，它将边缘皮层到初级感觉皮层逐渐复杂的层流特征，与从初级感觉皮层到多模态皮层逐渐复杂的生理表征联系起来。沿该梯度可以将皮层区域进行排序，可以帮助我们理解层流特征、皮层连通性和层级组织的空间分布之间的关系。

图1

　　陈华富团队利用磁共振影像、组织学影像数据和公开可获得的转录组数据，研究了大脑形态学相似性网络（MSN）的梯度表征，并揭示了其与多个尺度的大脑层级组织的关联。研究分析一组健康受试者的结构MRI数据，提取个体大脑形态特征来构建皮层MSN连接组；然后使用扩散图嵌入技术来绘制皮层MSN梯度表征。梯度分析描述了整个皮层级别的逐渐过渡，并允许将局部和长距离连接投影到一个公共梯度空间中。研究发现初级运动皮层在 MSN梯度上没有占据与初级感觉皮层相似的位置，它的两个极端由初级运动和感觉皮层锚定（图1）。

　　通过测量MSN梯度是如何沿着初级皮层的测地距离而改变的，来进一步确定在MSN梯度中初级皮层的拓扑组织结构。研究发现初级运动皮层和初级感觉皮层展现出分化的模式，并且该模式也在人脑连接体项目（HCP）的数据集中得到验证。这种初级运动与初级感觉的分化模式在之前BigBrain研究中也有发现，BigBrain是通过7000多张尼式染色切片重构的超高分辨率的3D人脑组织学模型。因此研究员试图利用该模型为MSN梯度寻找一些介观尺度的相关证据，他们发现了MS梯度与整体组织学厚度的相关性，以及皮层的6层层流组织中，每一层对于梯度模式的贡献度。

　　接下来还测量了MSN梯度与经典的功能连接（FC）梯度的一致性，并且发现MSN梯度与FC梯度在高级联合皮质中存在分离。最后，分析了MSN梯度与多个皮层结构属性之间的联系，包括来自Allen人脑研究所提供的基因表达，通过来自BigBrain大脑模型的细胞构筑特征，通过基于T1w/T2w的MRI的髓鞘结构特征，以及猴子到人脑的皮层进化扩张特征。总之，该研究结果为深入了解人类大脑的结构和功能在层级组织中的关系提供新的见解。

　　作者介绍：

　　杨思绮，我校生物医学工程专业博士研究生（三年级）。近年来，杨思绮在磁共振成像脑梯度成像及癫痫应用开展了系统的研究，参与发表SCI论文11篇。其中，以一作（或2S）在Cell Reports, NeuroImage, Epilepsia, Schizophrenia Research,等期刊发表SCI论文5篇。参与国家自然科学基金1项，省部级项目1项。

　　廖伟，生命科学与技术学院教授，神经信息教育部重点实验室骨干研究人员。2005年于我校生命学院攻读硕博学位，师从国家杰出青年基金获得者陈华富教授。主要从事癫痫疾病典型脑影像特征探测，揭示癫痫活动的信息传递和网络演化；建立智能化癫痫活动、痫灶定位和多模态脑影像信息模式识别和预测模型的关键理论和方法。近年来共发表SCI论文83篇，包括Nature Communications, Cell Reports, IEEE Transactions on Medical Imaging, Brain, Schizophrenia Bulletin, Radiology, NeuroImage等期刊。主持国家自然科学基金3项，省部级项目2项；参编英文专著1本；获四川省科技进步自然科学类一等奖（排名第二）。

　　陈华富，生命科学与技术学院教授，国家杰出青年基金获得者，四川省教书育人名师。于1996年四川大学硕士毕业，到电子科技大学工作至今。其中2000年-2004年在电子科技大学在职攻读生物医学工程博士（导师：尧德中教授）。陈华富在尧德中教授的培养和指导下，开展了20年磁共振脑影像方向研究，并组建了“脑成像与模式识别”研究团队，分别由生命学院、数学学院、公管学院、成都市第四人民医院和四川省人民医院心身科老师和临床医生构成的交叉学科研究团体。主要从事磁共振脑影像数据模式识别的人工智能与机器学习方法研究、神经与精神疾病影像机制研究，探测疾病的典型影像学特征，为临床诊断和评估提供影像学依据。主持了科技部863、重点研发人工智能2030项目、国家自然基金重点、杰青和面上等20余项科研项目。陈华富脑成像与模式识别团队在Science Advances, Nature Communications, Cell Reports, Molecular Psychiatry, Brain, PLoS Biology, Neurology, Schizophrenia Bulletin, Cerebral Cortex, NeuroImage, Human Brain Mapping, IEEE Trans MI/BME 等期刊发表SCI论文300余篇，被SCI引用8300次，获四川省科技进步自然科学类一等奖。

　　相关链接： 

　　Cell Reports论文链接：https://www.cell.com/cell-reports/fulltext/S2211-1247(21)01016-0

　　科学网报道链接：　　　　http://paper.sciencenet.cn/htmlpaper/2021/9/20219312451935266255.shtm

　　Science Advances论文链接：https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.abb9888

　　Nature Communications论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-021-21943-5