上周，当神经学家Jakob Seidlitz带着他15个月大的儿子去儿科医生那里做检查时，他感到不满意。他的儿子没有任何问题——根据医生使用的身高和体重图表，他的孩子似乎在以正常的速度发育。塞德利茨觉得缺少的是一个同等的衡量他儿子大脑发育情况的指标。费城宾夕法尼亚大学的Seidlitz说:“令人震惊的是，关于这个关键器官，医生们掌握的生物信息如此之少。”
很快，他就能改变这种状况。Seidlitz和同事们一起收集了超过12万张脑部扫描图——这是同类中最大的收藏——以创建第一个全面的大脑发育生长图表。这些图表直观地展示了人类的大脑是如何在生命早期迅速扩张，然后随着年龄的增长缓慢萎缩的。这项研究的规模，发表在自然震惊了神经科学家，他们已经Long不得不处理可再现性问题在他们的研究中，部分原因是样本量小。磁共振成像(MRI)是昂贵的，这意味着科学家在他们可以登记参加实验的参与者数量上经常受到限制。
迈阿密佛罗里达国际大学(Florida International University)的认知神经科学家安吉拉·莱尔德(Angela Laird)说:“他们收集的大量数据非常令人印象深刻，真的为该领域树立了新的标准。”
尽管如此，作者警告说，他们的数据库并不是完全包括在内的——他们努力收集来自全球所有地区的大脑扫描。他们说，因此得出的图表只是一个初稿，需要进一步的调整才能在临床环境中使用。
西雅图华盛顿大学(University of Washington)的儿科神经学家汉娜•塔利(Hannah Tully)说，如果这些图表最终被推广给儿科医生，将需要非常小心地确保它们不会被误解。“一个大的大脑并不一定是一个功能良好的大脑，”她说。
不是一件容易的事
因为每个人的大脑结构都有很大的差异，研究人员必须汇总大量的扫描数据，以创建一组具有统计学意义的权威生长图表。英国剑桥大学神经学家、该研究的合著者理查德·伯利恒(Richard Bethlehem)说，这不是一项容易的任务。研究人员没有亲自进行数千次扫描，这将花费数十年时间，而且成本高昂，而是转向了已经完成的神经成像研究。
Bethlehem和Seidlitz向世界各地的研究人员发送电子邮件，询问他们是否愿意为这个项目分享他们的神经成像数据。这两人对回复的数量感到惊讶，他们认为这是因为COVID-19大流行让研究人员在实验室的时间减少了，而在电子邮件收件箱上的时间比平时更多。
该团队总共对101457人进行了123894次核磁共振扫描，扫描范围从怀孕16周的胎儿到100岁的成年人。扫描对象包括神经正常人群的大脑，以及患有各种疾病的人的大脑，如阿尔茨海默病，以及神经认知差异的人，包括自闭症谱系障碍。研究人员使用统计模型从图像中提取信息，并确保扫描结果具有直接可比性，无论使用的是哪种类型的核磁共振机器。
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最终的结果是一组图表，按年龄绘制出几个关键的大脑指标。一些指标，如灰质体积和平均皮质厚度(灰质宽度)在人的发育早期达到峰值，而白质体积(位于大脑深处)往往在30岁左右达到峰值(见“大脑变化”)。特别是关于脑室容积(大脑中脑脊液的数量)的数据，令伯利恒感到惊讶。科学家们知道，脑容量会随着年龄的增长而增加，因为它通常与脑萎缩有关，但伯利恒对它在成年后期增长的速度感到震惊。
第一份草稿
在这项研究发表之前，发表了一篇令人震惊的论文自然在3月16日展示了大多数脑成像实验包含的扫描太少为了可靠地检测大脑功能和行为之间的联系，这意味着他们的结论可能是不正确的。鉴于这一发现，Laird预计该领域将朝着采用类似Seidlitz和Bethlehem使用的框架的方向发展，以提高统计能力。
密苏里州圣路易斯华盛顿大学的神经学家Nico Dosenbach说，收集如此多的数据集类似于“外交杰作”，他是3月16日这项研究的合著者。他说，这是研究人员在聚合大脑图像时应该操作的规模。
尽管数据集的规模很大，Seidlitz, Bethlehem和他们的同事承认，他们的研究受到神经成像研究的一个普遍问题的困扰——明显缺乏多样性。他们收集的大脑扫描图主要来自北美和欧洲，并且不成比例地反映了白人、大学年龄、城市和富裕人口。剑桥大学(University of Cambridge)的认知神经学家萨拉-杰恩·布莱克莫尔(Sarah-Jayne Blakemore)说，这限制了研究结果的普遍性。这项研究只包括三个来自南美洲的数据集和一个来自非洲的数据集——占研究中使用的所有大脑扫描的1%左右。
莱尔德说，全球数十亿人无法使用核磁共振成像仪，这使得各种各样的大脑成像数据难以获得。但作者并没有停止尝试。他们已经启动他们打算在这个网站上更新他们的生长图表实时接收更多的脑部扫描。
大数据集，大责任
另一个挑战是如何正确地信任构建图表的大脑扫描图的所有者。一些扫描来自开放获取的数据集，但另一些则不对研究人员开放。大多数封闭数据扫描还没有经过处理，不能被纳入到生长图表中，所以它们的所有者做了额外的工作来分享它们。这些科学家随后被命名为论文的作者。
与此同时，开放数据集的所有者只在论文中获得了一个引用——这对寻求资助、合作和推广的研究人员来说没有那么大的声望。Seidlitz, Bethlehem和他们的同事处理了这些数据。伯利恒说，在大多数情况下，他们基本上没有与这些数据集的所有者直接接触。这篇论文列出了大约200位作者，并引用了数百位对大脑扫描做出贡献的其他人的工作。
关闭数据集的原因有很多:例如，为了保护健康数据的隐私，或者因为研究人员没有资源让它们公开。18新利官网多久了但这并不意味着开放数据集的研究人员没有获得作者身份，作者说。在他们的论文《补充信息》(Supplementary Information)中，他们认为这种情况“对开放科学产生了消极的激励作用，因为最努力让自己的数据公开的人最不可能获得认可”。Bethlehem和Seidlitz认为来自期刊的作者指导方针，包括自然——它说每个作者都被期望对例如对数据的分析或解释做出“实质性贡献”——是一个障碍。（自然《华尔街日报》的新闻团队在编辑方面是独立于出版商的。)
一个自然发言人回应说，“编辑和作者根据我们的作者政策仔细考虑了这个问题”，“所有数据集都根据我们的数据引用政策适当地记录下来”。
加州大学旧金山分校(University of California, San Francisco)研究神经发育的社会流行病学家凯娅·莱文(Kaja LeWinn)说，这些担忧最终可以追溯到科学企业如何评估研究人员。她说，所有相关的利益相关者——包括资助者、期刊和研究机构——都有责任重新评估脑科学如何得到适当的承认和奖励，特别是在这类大规模研究变得越来越普遍的情况下。
本文经授权转载第一次出版2022年4月6日。
