导语
从婴儿第一次凝视世界，到长者回首往昔岁月，人的大脑并非静止，而是终其一生都在动态“重塑”。然而，以往研究多关注特定年龄段（如童年或老年）脑网络与认知功能的关联，却难以回答一个根本问题：脑网络的组织原则如何随时间演变？是否存在关键的“切换轨道”点？
为回答这一问题，这篇发表于Nature Communications研究展开了全生命周期探索。研究团队整合了九个数据集的扩散磁共振影像，涵盖4216名从新生儿到90岁的参与者，运用图论提取12种网络组织指标，并借助非线性降维技术UMAP，系统揭示其随年龄发展的隐藏轨迹。
关键词：脑网络拓扑，生命周期，图论，流形学习（Manifold Learning），神经发育（Neurodevelopment）
王璇丨作者
赵思怡丨审校
论文题目：Topological turning points across the human lifespan 论文链接：http://nature.com/articles/s41467-025-65974-8 发表时间：2025年11月25日 论文来源：Nature Communications
引言：人脑连接“地图”的非线性之旅
人脑是自然界中最复杂的网络系统之一，其结构连接不仅支撑着基本的神经功能，也与认知能力、行为表现乃至精神疾病密切相关。近年来，随着神经成像技术的飞速发展，绘制人脑结构连接“地图”并揭示其随年龄变化的规律，已成为理解人脑发育、成熟与老化过程的核心课题。然而，传统研究往往局限于特定年龄阶段或采用单一的指标分析，难以全面捕捉整个人类生命周期中脑网络拓扑结构演变的连续性与非线性特征。
在此背景下，研究者基于大规模扩散成像数据，系统探讨了脑结构拓扑在整个生命周期中的非线性发展轨迹及其与认知发展的关联。结果显示，生命周期中存在着四个主要的拓扑转折点，分别出现在约9岁、32岁、66岁和83岁。这些关键年龄将脑网络发展划分为五个具有显著差异的拓扑阶段，揭示了脑结构网络发展具有明显的阶段性与非线性转换特征，也明确了各时期驱动年龄‑拓扑关系的具体组织属性。
核心问题：
从密度到拓扑，剖析网络的“连接之道”
研究首先从基础入手，分析了人脑结构网络的整体连接状况。结果显示，网络的密度（即脑区之间存在的连接比例）随年龄增长并非直线变化，而是呈现起伏波动：在新生儿和30岁左右的成年早期，人脑连接较为密集，而在10岁左右和80岁以后，连接则相对稀疏。
与此同时，另一个关键指标：节点强度（即每个脑区所有连接权重的总和），却表现出近乎线性的持续增长。这意味着，尽管人脑在特定阶段会减少连接数量，但保留下来的连接往往会变得更加强健和高效。
这两项发现共同揭示了一个在连接策略上重要的整体趋势：人脑的结构连接，随着发育与老化，逐渐从生命早期的“多而弱”，优化为生命后期的“少而强”。脑网络密度并非直线变化，连接强度却随年龄持续线性增长。这表明，大脑会通过阶段性“修剪”来减少冗余连接，并同步强化保留下的重要连接，从而实现整体效率的提升。
图1. 数据集人口统计学特征、方法示意图及网络连接性。
研究方法：整合、分离与中心性，
解码人脑网络的“组织原则”
在组织逻辑上，整合、分离与中心性这三大原则随年龄呈现协调而不同步的“非线性”：全局信息整合能力在29岁左右达到顶峰后渐次下降。网络模块化程度在31岁最低、90岁最高。而枢纽节点的中心性则在老年期显著增强。这些变化共同说明，人脑网络的成熟并非匀速推进，而是具有明显的阶段性节奏。
通过UMAP流形学习技术，研究识别出四个关键的拓扑转折点：9岁、32岁、66岁和83岁，将人生划分为五个发展时期：
童年期（0–9岁）：以“局域集群化”为主，为脑功能专门化奠定基础；
青春期（9–32岁）：快速趋向“全局高效与局域专门化”的平衡，于32岁达至巅峰并出现最强转折；
成年期（32–66岁）：重心转向“局域协同”，支撑技能固化与认知策略成熟；
衰老期（66–83岁）：网络“模块化”增强，可视为老化过程中的结构重组；
晚年期（83–90岁）：变化模式趋于简化，年龄与拓扑的关联整体减弱。
这些由数据驱动发现的转折点，与人类生命历程中的重要里程碑高度对应：9岁呼应青春期启动与心理风险上升期，32岁对应认知与脑结构高峰，66岁衔接认知衰退风险显著增加的阶段，83岁后则可能反映极端高龄下大脑独特的演化模式。该研究不仅勾勒出人脑结构发展的整体图景，也为理解认知发展、心理健康与神经退行进程提供了关键的时间坐标系。
图2. 基于主成分分析的转折点特征分析。
结论与展望
这项研究通过创新的分析框架，首次系统绘制了人脑结构网络跨越九十年的发展轨迹，确立了四个关键拓扑转折点，将人生划分为五个具有不同优化主题的阶段，证实了人脑发展是一个非线性、分阶段的重组过程，并构建了一个可量化的“时间-拓扑”坐标系。这一框架不仅为理解各阶段认知与行为模式提供了结构基础，也为识别神经发育障碍、精神疾病及认知老化相关疾病的异常偏离提供了潜在生物学标尺，有望推动建立个体化的“发育时钟”与“衰老时钟”，也指明了未来需通过纵向追踪、更大规模样本及多模态数据整合，来揭示其内在机制并实现向精准脑健康评估的跨越。
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