局部与整体fMRI BOLD信号变异性在人类大脑多尺度组织中的生物学作用

为何微小的脑活动变化重要

我们的脑并非真正静止。即便安静地坐着，脑活动也在瞬间之间起伏。多年来，许多科学家把这些波动视为应被平均掉的随机“噪声”。本研究提出一个简单却有力的问题：如果这种看似的噪声实际上是有意义的信号，能告诉我们大脑如何组织以及如何在一生中保持灵活性怎么办？通过深入研究脑成像中的细微上下波动，作者表明这种变异性是健康脑功能的核心特征，而非缺陷。

观察大脑瞬时的闪烁

研究者着眼于一种常用的脑成像方法——功能性磁共振成像（fMRI），它通过血氧变化来间接反映神经活动。他们没有对这些信号进行时间平均，而是测量每个脑区在相邻时间点之间信号的变化幅度。他们称之为“局部变异性”，并用一个简单的数学量度来捕捉这种瞬时变化。同时他们也研究了“整体变异性”——各区之间的通信模式或功能连接如何随时间改变。为此，他们使用了一种方法，将全脑连接模式在扫描期间的漂移与重组进行汇总，为每个区域赋予一个反映其连接灵活性的分数。

检验变异性是真实信号还是扫描仪噪声

为确保所测并非仅来自扫描仪的随机伪影，团队分析了若干大型公开数据集。这些数据包括使用不同fMRI参数扫描的年轻成年人，以及涵盖成年不同年龄段的人群。他们表明整体变异性测量具有高度可靠性：个体在重复扫描中呈现相似模式，且关键结果在不同扫描协议下成立。局部与整体变异性随年龄变化的模式也与早期研究一致：老年人的动态范围趋于减弱，意味着其脑活动与连接随时间的波动较小。这些发现支持变异性反映稳定的、生物学驱动的特征，而非测量噪声。

将fMRI变异性与细胞、化学与代谢联系起来

接着，作者探讨这些变异性模式如何与已知的大脑解剖与化学特征相对应。他们将fMRI变异性映射到基于尸检组织的详细图谱、高分辨率的大脑微结构MRI、基因表达数据以及神经递质受体与代谢的PET扫描上。局部变异性在感觉皮层中最高，这些区域具有显著的输入层和密集、多样的细胞群。这些区域还显示出强烈的血流量和高能量消耗，提示对输入信息的快速且丰富的处理伴随更广泛的潜在响应范围。相比之下，整体变异性在更高阶的“整合”区域达到峰值，这些区域负责整合全脑信息，与更缓慢、更弥散的信号系统以及从基础感觉处理到抽象认知的已知渐变有关联。

把fMRI变异性与快速大脑节律相连

由于fMRI的时间分辨率较慢，团队转而使用脑磁图（MEG），该技术以毫秒级记录脑电活动。他们计算了类似局部变异性的MEG指标，并考察了脑电功率谱的形状——即不同频率成分的强度分布。频谱更平坦——类似白噪声并包含更多高频活动——与更大的局部变异性相伴，无论在实测数据还是模拟数据中均然。当他们在皮层上比较MEG与fMRI时，发现两者之间存在一致的关联，这表明缓慢的fMRI波动根植于底层电活动，而非任意漂移。

这对理解大脑意味着什么

综合来看，结果表明大脑信号的变异性并非微不足道的干扰。它具有空间格局、稳定性，并与细胞排列、化学信息传递、血液能量供应和神经元放电速度密切相关。局部变异性反映了以输入驱动区域的丰富且不断变化的响应，而整体变异性反映了大尺度网络的灵活协调。随年龄增长，这些动态范围缩小，可能有助于解释认知与行为的变化。对普通读者而言，关键信息是：健康的大脑不是一台完全平稳的机器，而是一个微妙调谐、略显不可预测的系统，其微小波动对于适应性和韧性至关重要。

引用: Baracchini, G., Zhou, Y., da Silva Castanheira, J. et al. The biological role of local and global fMRI BOLD signal variability in multiscale human brain organization. Nat Commun 17, 2189 (2026). https://doi.org/10.1038/s41467-026-68700-0

关键词: 大脑信号变异性, 功能性磁共振成像, 大脑网络, 神经影像学, 神经动力学