先前的研究顯示,，在智力測(cè)驗(yàn)中,，能取得高分個(gè)體，大腦功效也更高,。同時(shí)也發(fā)現(xiàn)精神分裂癥患者的大腦效能明顯降低,。這項(xiàng)研究首次揭示了遺傳基因?qū)Υ竽X網(wǎng)路配線(xiàn)的“成本效益”產(chǎn)生怎樣的影響，并且闡明了一些和大腦形成有關(guān)的問(wèn)題,。
來(lái)自墨爾本大學(xué)神經(jīng)精神醫(yī)學(xué)研究中心的亞歷克斯-福尼托(Alex Fornito)是該項(xiàng)研究報(bào)告的首席著作者,，他說(shuō)，這一發(fā)現(xiàn)對(duì)于更好的理解為什么一些人執(zhí)行某些特定任務(wù)會(huì)遠(yuǎn)遠(yuǎn)強(qiáng)于其它人有著重大的意義,。而且,，有助于了解精神疾病和神經(jīng)疾病的遺傳學(xué)依據(jù)。
福尼特說(shuō)：“大腦網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度相當(dāng)驚人,，數(shù)十億的神經(jīng)細(xì)胞通過(guò)數(shù)萬(wàn)億的纖維相連,。在這個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，有效的通信非常重要,。連接越多,，網(wǎng)絡(luò)效率就更高，這些連接使得大腦不同的區(qū)域可以相互快速高效的通信,。另一方面,，會(huì)盡力使得網(wǎng)絡(luò)連接配線(xiàn)數(shù)目最小化，因?yàn)閺南牡哪芰縼?lái)看,，每一個(gè)配線(xiàn)連接都非常昂貴,。這就說(shuō)明了為什么一些人的大腦運(yùn)轉(zhuǎn)比其它人更有效,。”
雙胞胎基因比較試驗(yàn)
研究小組成員包括一些來(lái)自昆士蘭大學(xué)和英國(guó)劍橋大學(xué)的科學(xué)家,，他們對(duì)38對(duì)同卵雙胞胎和26對(duì)異卵雙胞胎的大腦掃描進(jìn)行了比對(duì)研究。發(fā)現(xiàn)同卵雙胞胎擁用相同的基因,，而異卵雙胞胎有大約50%的基因相同。
福尼托說(shuō)：“對(duì)于研究基因在決定某一具體特性中有多么重要,，雙胞胎無(wú)疑是比較完美的研究對(duì)象,。假定存在差異，且基因在確定遺傳特征方面非常重要,，那么我們可以預(yù)測(cè)出同卵雙胞胎在這些功能方面的相似性要遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于異卵雙胞胎,。這樣，我們就可以利用不同的統(tǒng)計(jì)模式,，精確的計(jì)算出基因在確定遺傳特性中所起到的作用,。”
大腦網(wǎng)絡(luò)如何組織一直是困擾科學(xué)家的難題。長(zhǎng)期以來(lái),，人們一直揣測(cè)著這些復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的組織形式,，但是，全面繪制人類(lèi)活體大腦連接難度非常大,。
研究人員利用核磁共振成像測(cè)量了整個(gè)大腦中網(wǎng)絡(luò)連接的效益,，同時(shí)對(duì)大腦的具體區(qū)域也進(jìn)行了類(lèi)似的測(cè)量,。
福尼托說(shuō)：“核磁共振成像掃描顯示出了異卵雙胞胎大腦網(wǎng)絡(luò)組織中的差異出現(xiàn)在哪些位置,。就他們大腦網(wǎng)絡(luò)的效益而言,，我們發(fā)現(xiàn)存在著巨大的差異。”
這些大腦功效與生俱來(lái)
研究發(fā)現(xiàn)平均全部差異的60%都和基因有關(guān),。因此，大腦如何連接是與生俱來(lái)的,。但是,，仍有足夠的空間讓大腦響應(yīng)外界環(huán)境。
福尼托說(shuō)：“在大腦的某些區(qū)域,，遺傳作用更加突出,。通過(guò)研究，我們發(fā)現(xiàn)前額皮質(zhì)是大腦中受遺傳影響最強(qiáng)烈的區(qū)域,，而這一部分在策略性思考,、計(jì)劃編制以及記憶等方面發(fā)揮著非常重要的作用。這也是受許多精神疾病影響的首要區(qū)域之一,，精神分裂就是一個(gè)重要的實(shí)例,。因此我們的發(fā)現(xiàn)指出了這些大腦變化的潛在遺傳根據(jù)。”
雖然基因遺傳起主要作用,，但是當(dāng)大腦出現(xiàn)問(wèn)題時(shí),，適時(shí)地利用外界環(huán)境和其它一些因素的影響還是可以避免精神疾病和大腦失調(diào)的發(fā)生。
福尼托補(bǔ)充說(shuō)：“最終,，這項(xiàng)研究將幫助我們找出哪些特定基因非常重要,，從而解釋認(rèn)知道能力上的差異，以及確定患類(lèi)似精神分裂和老年癡呆病等精神疾病和神經(jīng)疾病的風(fēng)險(xiǎn),。”他表示,，這項(xiàng)研究將為治療大腦失調(diào)類(lèi)疾病開(kāi)拓新的基因療法。（生物谷Bioon.com）
生物谷推薦原文出處：
The Journal of Neuroscience doi: 10.1523/JNEUROSCI.4858-10.2011
Genetic Influences on Cost-Efficient Organization of Human Cortical Functional Networks
Alex Fornito1,2, Andrew Zalesky2, Danielle S. Bassett1,3, David Meunier1, Ian Ellison-Wright1,4, Murat Yücel2, Stephen J. Wood2,5, Karen Shaw2, Jennifer O'Connor2, Deborah Nertney6, Bryan J. Mowry6,7, Christos Pantelis2, and Edward T. Bullmore1,8
Abstract
The human cerebral cortex is a complex network of functionally specialized regions interconnected by axonal fibers, but the organizational principles underlying cortical connectivity remain unknown. Here, we report evidence that one such principle for functional cortical networks involves finding a balance between maximizing communication efficiency and minimizing connection cost, referred to as optimization of network cost-efficiency. We measured spontaneous fluctuations of the blood oxygenation level-dependent signal using functional magnetic resonance imaging in healthy monozygotic (16 pairs) and dizygotic (13 pairs) twins and characterized cost-efficient properties of brain network functional connectivity between 1041 distinct cortical regions. At the global network level, 60% of the interindividual variance in cost-efficiency of cortical functional networks was attributable to additive genetic effects. Regionally, significant genetic effects were observed throughout the cortex in a largely bilateral pattern, including bilateral posterior cingulate and medial prefrontal cortices, dorsolateral prefrontal and superior parietal cortices, and lateral temporal and inferomedial occipital regions. Genetic effects were stronger for cost-efficiency than for other metrics considered, and were more clearly significant in functional networks operating in the 0.09–0.18 Hz frequency interval than at higher or lower frequencies. These findings are consistent with the hypothesis that brain networks evolved to satisfy competitive selection criteria of maximizing efficiency and minimizing cost, and that optimization of network cost-efficiency represents an important principle for the brain's functional organization.
