功能磁共振成像就像大脑的望远镜，无创地观察清醒和活跃的人类大脑。 这项技术使我们能够更深入地了解大脑的运作及其与各种行为模式的关系。 尽管fMRI已经成为人类认知神经科学的重要发展，但它与神经科学其他分支的联系相对较弱，而且这些分支也在各自的领域独立工作。

从综合角度来看，fMRI被视为连接系统神经科学、认知神经科学、计算神经科学和临床神经科学的桥梁。 最近，Emily S. Finn, A. 和 James M. Shine 评论了功能磁共振成像的优缺点，并举例说明了其在各个神经科学子领域的令人兴奋的应用。

他们的研究结果发表在最新一期的期刊上，题为“as a for”

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-消息：脑成像，心理学研究小组-

随着人们对脑科学的兴趣不断扩大，我们正在见证神经系统指导复杂行为的发现。 然而，神经科学许多分支中存在的孤岛阻碍了进展。 由于功能磁共振成像可以在全脑水平上探索认知和情感，跨越物种界限，因此被视为连接各个子领域的桥梁（图1）。 虽然fMRI以间接的方式测量神经活动，但结合其他技术的优点，它具有促进神经科学全面发展的潜力。

图 1. fMRI 作为消除现有神经科学网络中模块边界的综合催化剂

功能磁共振成像的优点和缺点

功能磁共振成像可以实时描绘大脑活动的图像并跟踪血流动力学的细微变化。 该技术使用 BOLD 信号来捕获由于神经元活动增加而导致的血氧供应增加。 这种非侵入性、无辐射的方法使我们能够安全地了解大脑在处理感知、记忆和决策时的功能状态。 它的应用不仅限于认知科学，而且也是动物研究的宝贵工具。 然而，功能磁共振成像也有局限性。 例如，BOLD信号间接检测神经元活动，并且响应缓慢，因此难以分析小结构和不同的细胞过程。 此外，动物研究中的麻醉问题可能会使跨物种比较变得复杂（图 2）。

功能磁共振成像提供全脑的高分辨率图像整合科学，是跨学科桥梁的理想选择。 随着技术的进步，功能磁共振成像的局限性正在逐渐被克服，其在神经科学领域的综合应用前景令人兴奋。

图 2. 与 fMRI 相关的好处和挑战

系统神经科学中的功能磁共振成像

神经科学面临着一个难题：如何将微观神经元的精细活动与宏观的全脑模式联系起来。 我们缺乏一种方法来一方面将单个神经元的精确行为与另一方面整个大脑的宏观操作联系起来。 尽管全脑功能磁共振成像揭示了强大的宏观网络，但这些宏观现象如何与细胞水平的事件相对应仍然是一个悬而未决的问题。 非侵入性动物脑部扫描等新技术的出现，为跨物种比较提供了新的视角，并可能为解决这一挑战提供线索。

功能磁共振成像在认知神经科学中的应用

通过高场功能磁共振成像，我们可以深入了解大脑微电路和行为表征之间的深层联系。 特定层的测量揭示了大脑如何筛选信息整合科学，这些发现不仅挑战了传统的认知理论，而且呼应了动物实验并拓宽了研究视野。 功能磁共振成像的进步使我们能够无形地触及记忆的编织留学之路，估计解码的价值，甚至转移注意力。 这些见解正在重塑我们对认知机制的理解，并且处于系统、计算和临床神经科学的交叉点。 点击打开新视野。

计算神经科学中的功能磁共振成像

神经影像学让我们了解了大脑的运作方式，但破译复杂的数据模式提出了新的挑战。 过去，科学家热衷于“大脑图谱”，将大脑区域与特定的心理功能联系起来。 尽管这极大地丰富了我们对大脑功能的理解，但它未能揭示多个大脑区域如何协作产生高级认知功能。 如今，人工神经网络的应用为我们提供了新的研究路径。 这些网络可以模拟大脑解决问题的方式，引导我们从另一个角度理解大脑功能。 研究人员正在探索这些网络结构是否可以映射到大脑功能，因为同构的发现使我们对语言处理的理解更加接近。

人脑与人工网络的比较不仅可以加深我们对认知生产的理解，而且可以指导我们建立更复杂的模型，开启解释认知机制的新篇章。

功能磁共振成像在临床神经科学中的应用

fMRI技术曾被期望成为临床领域的革命性工具，但其在精神科和神经科疾病诊断和治疗方面的潜力尚未得到充分发挥。 目前，它在手术期间保护关键大脑区域和辅助精确大脑刺激方面已显示出价值，但这些应用相对有限。 挑战在于，有效生物标志物在个体水平上的应用受到数据不足和变异性的限制。

然而，这并不妨碍功能磁共振成像在揭示行为和神经机制，特别是在理解个体差异和疾病进化方面的贡献。 它对大脑多样性的见解为认知行为治疗提供了新思路，而对幻觉等症状的更深入理解则加强了临床和基础科学之间的联系。 通过药理干预和计算建模，功能磁共振成像研究不仅推进了临床实践，还为基础科学的认知、系统和计算领域带来了新的视角。

功能磁共振成像未来路线图

图 3. 实现更加综合的神经科学的潜在途径

本文强调了功能磁共振成像在神经科学中的重要作用，尽管它有其局限性。 fMRI可以作为连接不同学科和领域的桥梁，促进多学科交流，有望推动跨物种、跨领域的认知研究。 更好地了解大脑活动如何与神经元记录相关，以及多模态成像的整合，有望提高我们对大脑功能和行为的理解（图 3）。 这篇文章还提到了数据共享、科研成果可复制等做法，有助于推动整个领域的科学进步。

原文链接：

参考

芬恩 ES、RA、Shine JM。 作为 . 。 2023 年 11 月；623(7986):263-273。 DOI：10.1038/-023-06670-9。 Epub 2023 年 11 月 8 日。PMID：.

编译作者：Ayden（创作团队）

校对：Simon（编辑部）

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