记者近日从美国乔治亚州立大学（Georgia State University）获悉，该校科研团队联合多家机构，在《Nature Communications》发表最新研究成果，实现了神经科学领域的一项长期目标：首次系统性展示大脑从细胞与分子层面到大型功能网络之间的完整生物学链路。这一成果或将重塑科学界对认知、衰老机制及精神疾病（如抑郁症、精神分裂症）的理解。
多层级数据整合：描绘大脑的“全景生物版地图”
研究由乔治亚州立大学杰出教授、TReNDS脑影像与数据科学中心负责人 Vince Calhoun 领衔。他表示：“我们发现，大脑的大规模网络并非凭空形成，而是建立在一套隐藏的生物学蓝图之上。只有将细胞、分子和影像数据整合到一起，才能看到这幅完整的结构。”
团队将静息态功能磁共振成像（fMRI）的动态连接模式，与脑细胞类型分布、神经递质（如多巴胺、血清素）水平，以及线粒体能量代谢图谱等多维度数据进行整合，构建出一张覆盖“微观结构→功能网络→行为表现”的跨尺度生物学地图。
统计学证据：脑网络是分子与行为之间的“中介者”
研究团队采用统计中介分析（mediation analysis）显示，大脑网络不仅仅是分子与行为的“伴随现象”，而是二者之间的关键桥梁：
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分子层异常 →
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影响网络层动态结构 →
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进而影响认知、情绪和行为表现。
论文第一作者、TReNDS中心的博士后研究员冯国政（Guozheng Feng）指出：“我们终于更接近回答神经科学最核心的问题之一：
微观细胞与分子如何塑造大脑网络，而这些网络又如何产生复杂的思想、情绪和行为？”
精神疾病研究迎来新线索
Calhoun 强调，许多精神和神经退行性疾病同时存在分子失衡和网络紊乱，但人们一直不知道二者如何关联：“我们的发现表明，两者之间存在生物学联系。未来有望找出精神分裂症、抑郁症或阿尔茨海默病中最脆弱的神经系统及其根源。”
研究团队成员、TReNDS中心研究助理教授陈佳瑜（Jiayu Chen）补充说，利用基因—影像关联分析，可以进一步理解个体差异如何决定脑网络的特征。
个性化脑图谱未来可期
Calhoun 表示，TReNDS中心的跨学科结构让这种复杂的多组学整合成为可能。他们的长期目标是：
构建每个人独有的“生物—网络连接图”，让临床医生根据个人生物特征制定精准治疗方案。
未来，这种跨尺度脑图谱，有望应用于疾病预测、早期诊断和个体化干预。
参考文献：Guozheng Feng et al, Cellular and molecular associations with intrinsic brain organization, Nature Communications (2025). DOI: 10.1038/s41467-025-66291-w
编辑：王洪
排版：李丽
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