大脑中的结构连接、功能连接和有效连接

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大脑，这个“三磅宇宙”，似乎可以说是目前我们人类正在研究的最为复杂的系统之一。大脑的不同神经元、不同脑区之间存在着不同形式的连接，从而构成一个非常复杂、庞大的大脑网络。现代脑科学研究表明，许多大脑高级认知功能的实现依赖的是不同脑区之间的协同合作，而不仅仅是依靠于某个具体的脑区。而很多神经和精神疾病（如精神分裂、抑郁症等）的发病机制，从某种程度上来说，是由于相关脑区之间某种形式连接的异常。大脑内的这种连接，可以分为三种，即结构连接(Structural connectivity)、功能连接(Functional connectivity)和有效连接(Effective connectivity)。本文，笔者带大家了解什么是结构、功能和有效连接，以及不同层面上（微观、介观和宏观）的三种连接如何来测量。

结构连接、功能连接和有效连接

这里，笔者并不是给这三种连接下一个准确的定义，而是根据自己的理解对三种连接作一个浅显的论述。所谓结构连接，指的是大脑神经元或脑区之间解剖学上的连接，具体来说，如神经元之间轴突或突触连接，皮层和皮层下核团之间的神经纤维束连接等。所谓功能连接，是利用不同脑区记录得到的信号（如磁共振BOLD信号，EEG、MEG信号等），计算得出反映不同脑区关系强弱的某种指标。最简单的关系指标应该就是皮尔森相关系数，当然，除了皮尔森相关系数，还有很多其他的更为复杂的指标。而所谓有效连接，指的是一种因果影响，具有方向性，比如说，A神经元或脑区与B神经元或脑区之间存在解剖学连接，但是只能由A神经元或脑区向B神经元或脑区发送指令，这种连接就具有方向性，属于有效连接。此外，我们在利用不同脑区记录得到的信号计算功能连接时，如果使用的方法不是如皮尔森相关系数之类的不带方向的指标，而是基于格兰杰因果关系（Granger Causality）的因果指标，那么得到的功能连接也属于有效连接。从上述可以看出，有效连接与结构连接、功能连接并不相互排斥，有效连接应该属于特殊的结构连接和功能连接。因此，在下文中，笔者主要对结构连接和功能连接这两种连接如何在不同层面上（微观、介观和宏观）进行测量进行论述。

微观、介观和宏观层面的结构连接

在微观层面，结构连接指的是神经元之间轴突或突触连接。为了寻找不同神经元之间的连接，一般的研究方法是，通过对一块脑组织进行切片，切片很薄，然后把各个切片放入到高分辨率电子显微镜（如透射电镜TEM或扫描电镜SEM）中进行成像；对于得到的不同切片的图像，用计算机处理的方法重建成3D结构，得到这块脑组织的3D图像；最后，利用自动分割算法，把神经元、胶质细胞、血管等分割出来。利用上述的步骤，就可以得到不同神经元之间的结构连接，而两个神经元之间连接强度可以用两个神经元之间的突触数目或者突触终端内囊泡的多少来表示，如图1所示。

图1

在介观层面，侵入式的束路追踪技术（tract tracing）是研究不同脑区之间结构连接的主要方法，一般用于动物脑结构连接的研究。一般的方法是，在某个脑区（或者多个脑区）注入顺行性追踪剂或逆行性追踪剂，其中顺行性追踪剂可以研究注射脑区的神经纤维投射到下游哪些脑区，而逆行性追踪剂可以研究注射脑区的上行脑区在哪里；然后，对大脑进行切片，把各个切片放入到高分辨率显微镜（如光显微镜、透射电镜TEM或扫描电镜SEM）中进行成像；对于得到的不同切片的图像，用计算机处理的方法重建成3D结构，并自动标记出追踪剂的位置，进而揭示出注射脑区与哪些脑区存在神经纤维的投射关系，如图2所示。而两个脑区之间的结构连接强度可以依据追踪剂的强度来给出半定量的判定。注意，这里测量出来的结构连接，也属于有效连接，因为追踪剂具有方向性，而测量出来的神经纤维投射也是具有方向性的。

图2

在宏观层面上，弥散MRI（diffusion MRI）成像是研究大脑结构连接的主要技术，最常用的是DTI成像技术，如图3所示。

图3

微观、介观和宏观层面的功能连接

在微观层面上，一般是通过侵入式的多电极阵列同步采集多个神经元的动作电位信号，并采用相应的算法计算这些不同神经元动作电位信号之间的关系。注意，如果采用的指标具有方向性，如基于格兰杰因果关系（Granger Causality）的因果指标，那么得到的功能连接也属于有效连接。功能连接的强弱一般用指标值的大小反映。

在介观层面上，一般也是通过侵入式的电极，同时记录多个脑区的局部场电位（Local field potential，LFP），并采用相应的指标计算这些不同脑区LFP信号之间的关系强弱。LFP反映的是离电极数毫米范围内神经元集群的整体电活动，因此，相对于神经元的动作电位而言更加宏观，如图4a所示。除了采集LFP，另外一种常用的技术是颅内EEG信号采集技术（electrocorticography，ECoG），如图4b所示，直接把电极阵列放置在大脑皮层上。同样，对于采集到的信号，也要使用相应的算法计算得到不同脑区神经信号之间功能连接强度的强弱。

图4

在宏观层面，常用的测量技术是头皮脑电EEG，脑磁MEG和功能磁共振fMRI。这些技术都是非侵入式的，各有优势，其中EEG和MEG的时间分辨率超高，而fMRI的时间较弱，但是fMRI的空间分辨率高，MEG的空间分辨率次之，EEG最差。既然是功能连接，那么就要使用某种指标来计算不同脑区或通道信号之间的功能连接强度。同样，如果采用的指标具有方向性，如基于格兰杰因果关系（Granger Causality）的因果指标，那么得到的功能连接也属于有效连接。

计算功能连接的技术指标有哪些

这里，笔者只是罗列出部分计算功能连接（包括有效连接）常用的指标，不对其原理进行论述，关于这些指标的原理和计算方法，笔者后续会单独论述，感兴趣的朋友也可以自行查找相应资料研究其原理。1)最简单的计算功能连接的指标是相关系数，包括Pearson和Spearman相关系数，似乎前者用的比较多，特别是在fMRI研究中；2)互信息(mutual information,MI)，这是一种基于信息论的功能连接指标；3)同步似然指数(Synchronization likelihood)；4)谱相干(spectral coherence)；5)传递熵(transfer entropy)，这个指标具有方向性，属于有效连接；6)相锁值(phase-locking value)；7)Granger因果分析(Granger causality)，这个指标具有方向性，属于有效连接；8)部分有向相干(Partial directed coherence,PDC)，这个指标具有方向性，属于有效连接；9)有向传递函数(Directed transfer function,DTF)，这个指标具有方向性，属于有效连接。

参考文献：
Alex Fornito,Andrew Zalesky and Edward T. Bullmore. Fundamentals of Brain Network Analysis

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