Sci Adv | HCP + UK Biobank 的机器学习发现左右脑随衰老更难区分，皮层厚度指向左半球老化

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基本信息

Title:Variations of global brain asymmetry are associated with aging and related diseases

发表时间:2026-7-1

发表期刊:Science Advances

影响因子:13.9

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研究背景

左右半球分化是人脑组织的基本现象，也和语言、运动、注意、情绪等功能侧化（functional lateralization）有关。过去的研究多把左右半球的同源区域拿来比较，看局部差异；但皮层厚度（cortical thickness）、表面积、体积这些结构指标，和功能侧化之间的对应关系往往不强，也不稳定。本文把全球脑不对称性（global brain asymmetry）定义为跨区域的全脑结构组合模式，想看它能不能量化左右半球差异，以及这种差异是否和健康衰老、阿尔茨海默病（Alzheimer’s disease, AD）、帕金森病（Parkinson’s disease, PD）及载脂蛋白E（apolipoprotein E, APOE）基因型有关

实验设计与方法逻辑

作者先使用人类连接组计划（Human Connectome Project, HCP）中的1113名年轻成人数据，基于34个半球皮层区域的皮层厚度、表面积和体积，分别训练自动机器学习模型来区分左右半球。接着，他们用特征重要性、Neurosynth功能注释、HCP任务fMRI图谱和疾病相关脑图谱检查模型含义，再把年轻成人模型应用到UK Biobank中4万余名44至82岁参与者，比较年龄、AD、PD和APOE基因型下的分类准确率变化，并用全球不对称表型（global asymmetry phenotype, GAP）指数探索个体表型关联

核心发现

发现一：左右半球可由全脑结构模式高准确率区分

在HCP年轻成人样本中，皮层厚度、表面积和体积模型区分左右半球的准确率分别为87.75%、100%和99.02%。也就是说，结构不对称不只是少数局部区域的差别，跨区域的组合模式同样能被模型捕捉到

Fig. 1 中，作者展示了自动机器学习流程、区域重要性分布和三类形态指标的模型表现；结果显示，左右半球在多变量形态模式上可以被稳定区分

功能注释显示，皮层厚度模型的重要性图与运动相关术语有关，表面积模型与注意、记忆相关术语有关，体积模型与焦虑、注意和记忆相关术语有关。HCP任务fMRI图谱和疾病图谱分析也发现，表面积和体积模型与部分任务图谱相关；皮层厚度模型与AD相关图谱的关联更明显，体积模型与焦虑障碍和PD相关图谱的关联更强。这些结果支持全球脑不对称性具有功能相关性，但证据主要来自空间相关和群体图谱注释

Fig. 2 中，作者展示了三类形态模型的重要性图与认知术语、疾病术语的关联；结果表明，结构不对称模型与功能和疾病图谱之间存在可检验的对应关系

把年轻成人模型应用到UK Biobank老年样本后，皮层厚度模型的半球分类准确率会随年龄增加而下降，并呈现非线性轨迹。这个变化主要来自左半球更常被误判为右半球，作者称之为左半球老化（left hemi-aging）

Fig. 3 中，作者并列呈现不同年龄下的分类准确率和左右半球误分类率；结果显示，皮层厚度模型的年龄变化主要来自左半球误判增加

在UK Biobank中，34名AD患者的皮层厚度模型准确率为50.00%，接近机会水平，并显著低于年龄和性别匹配对照；PD患者没有出现同样模式。未诊断AD或PD的APOE ε2ε2和ε4ε4携带者总体准确率没有显著组间差异，但皮层厚度模型的年龄轨迹不同：ε2ε2携带者呈倒U型趋势，ε4ε4携带者相对稳定

Fig. 4 和 Fig. 5 中，作者分别展示疾病组与匹配对照、不同APOE基因型在模型中的表现；结果提示，全球脑不对称性可能和疾病类别、遗传风险有关

省流总结

这项Science Advances研究用多变量机器学习分析左右脑结构差异，把问题从局部区域比较推进到全脑模式。结果显示，全球脑不对称性与功能侧化、年龄、AD和APOE基因型有关，皮层厚度中还出现了left hemi-aging信号。但这项研究的证据仍主要来自群体建模和关联分析，不能当作诊断工具，也不能用来预测个人风险

暑期提升

分享人：天天

审核：PsyBrain 脑心前沿编辑部

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