预测一个人独特的脑连接性

一种新的模型能够基于在静息状态人脑的MRSs来预测某个人的作业特异性的脑连接性。本研究的作者说，这样一种工具如果适用范围超越健康人群（该模型基于健康人群），它能被用于研究无法完成作业者（如瘫痪病人或婴儿）的功能性脑部区域。同时，本研究的结果显示，人与人之间脑连接性的差异是固有的。某些证据提示，一个人在无作业（静息）状态时的脑部活动可反映整体水平的作业依赖性网络。为了观察这一静息态是否能被用来预测个体间脑连接性差异，Ido Tavor和同事应用了人类连接组项目数据库中的98个人的数据。这些数据捕捉到了他们脑部在静息态的活动以及在从事不同作业时的活动，这些作业是按照所有7个不同行为区域——如决策和语言翻译——进行分类的。应用这些数据，研究人员造就的模型能基于那个人在静息态的脑部活动准确地预测跨越所有行为阈的作业差异。将预测模式与实际模式进行重叠证实了该模型的准确性。