Nature：fMRI联接系统神经、认知神经、计算神经和临床神经科学
fMRI如同大脑的透视镜，非侵入地窥探着清醒且活跃的人类大脑。这项技术让我们对大脑的运作及其与各种行为模式的关系有了更深刻的洞察。虽然fMRI已是人类认知神经科学的一项重要进展，它与神经科学其他分支的联系却相对薄弱，而这些分支也在各自的领域里各自为政。
从整合的视角出发，fMRI被视为桥梁，联接系统神经科学、认知神经科学、计算神经科学以及临床神经科学。近日，Emily S. Finn, Russell A. Poldrack & James M. Shine三人点评fMRI的利弊，举例说明其在各神经科学子领域的精彩应用。
他们的成果发表在最新一期的Nature杂志上，名为 “Functional neuroimaging as a catalyst for integrated neuroscience”
随着对大脑科学兴趣的膨胀，我们见证了神经系统指挥复杂行为的诸多发现。然而，神经科学众多分支的孤岛现象阻碍了进步。fMRI以其能在全脑层面探查认知与情感，跨越物种界限，被看作联结各子领域的桥梁（图1）。虽然fMRI以间接方式测量神经活动，但结合其他技术的优势，有潜力推动神经科学的综合发展。
图1. fMRI作为溶解现有神经科学网络中模块化边界的综合催化剂
fMRI的优势和劣势
fMRI能实时描绘大脑活动图景，追踪血流动力学的微妙变化。这一技术利用BOLD信号，捕捉因神经元活动增强而提升的血氧供应。这种无创、无辐射的方式让我们安全地窥见大脑在处理感知、记忆、决策时的功能状态，应用不限于认知科学，也是动物研究的宝贵工具。然而，fMRI也有局限，比如BOLD信号是间接探测神经元活动的，且响应较慢，解析小结构和不同细胞过程较难。另外，动物研究中的麻醉问题，可能会使跨物种比较复杂（图2）。
fMRI提供了全脑高分辨率的图像，是跨学科桥梁的理想选择。随着技术的精进，fMRI的局限性正在逐步克服，其在神经科学领域的综合应用前景令人期待。
图2.与fMRI相关的益处和挑战
系统神经科学中的fMRI
神经科学正面临一个难题：如何将微观神经元的精细活动与宏观全脑模式桥接起来。一边是单个神经元的精确动作，一边是整个大脑的宏观运作，我们尚缺乏链接这两个尺度的方法。尽管全脑fMRI揭示了强大的宏观网络，但如何将这些宏观现象与细胞级事件相对应，仍是未解之谜。新技术的出现，如非侵入式动物脑扫描，为跨物种比较提供了新视角，也许能为这一挑战提供解决的线索。
认知神经科学中的fMRI
借助高场fMRI，我们能洞察大脑微回路与行为表征之间的深层联系。层特异性测量揭示了大脑如何筛选信息，这些发现不仅挑战了传统认知理论，还与动物实验相呼应，拓宽了研究视野。fMRI的进步让我们在无形中触摸记忆的编织，解码价值的估算，甚至是注意力的转移，这些深刻见解正在重塑我们对认知机制的理解，并在系统、计算及临床神经科学的交汇点上开辟新天地。
计算神经科学中的fMRI
神经成像让我们窥见了大脑工作的神秘面纱，但解读其中的复杂数据模式成了新的挑战。过往，科学家热衷于“大脑映射”，将大脑区域与特定的心理功能联系起来，虽然这极大丰富了我们对大脑功能的认识，却未能揭示多脑区如何协同产生高级认知功能。如今，人工神经网络的应用为我们提供了新的研究路径。这些网络能模拟大脑解决问题的方式，引领我们从另一个角度理解大脑功能。研究者正在探索这些网络结构是否能映射到大脑功能，如同构性的发现使我们对语言处理的理解更进一步。
人脑与人工网络之间的对比不仅能深化我们对认知产生的理解，还能指导我们构建更精细的模型，开启解读认知机制的新篇章。
临床神经科学中的fMRI
fMRI技术曾被寄望于临床领域的革命性工具，但其在精神神经疾病的诊疗潜能并未完全实现。当前，它在保护手术中关键脑区及辅助精确脑刺激中展现了价值，但这些应用相对局限。挑战在于，有效的生物标志物在个体水平上的应用受到数据不足和变异性的制约。
不过，这并不妨碍fMRI在揭示行为和神经机制方面的贡献，特别是在理解个体差异和疾病演变中。它对大脑多样性的洞察为认知行为治疗提供了新思路，而对幻觉等症状的深入理解更加强了临床与基础科学之间的联系。通过药理学干预和计算模型，fMRI研究不仅推动了临床实践的进步，也为基础科学的认知、系统和计算领域带来了新视角。
fMRI未来的路线图
图3.通往更综合的神经科学的潜在路径
本文强调了fMRI在神经科学中的重要作用，尽管它存在一些局限性。fMRI可以作为连接不同学科和领域的桥梁，促进多学科交流，并有望推动跨物种和跨领域的认知研究。通过更好地理解大脑活动与神经元记录的关系，以及多模态成像的集成，预计将提升我们对大脑功能和行为的理解（图3）。本文还提及了数据共享和科研成果可复制性等实践，有助于促进整个领域的科学进步。
原文链接：
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/37938706/
参考文献
Finn ES, Poldrack RA, Shine JM. Functional neuroimaging as a catalyst for integrated neuroscience. Nature. 2023 Nov;623(7986):263-273. doi: 10.1038/s41586-023-06670-9. Epub 2023 Nov 8. PMID: 37938706.
编译作者：Ayden（brainnews创作团队）
校审：Simon（brainnews编辑部）
