在《柳叶刀数字健康》杂志上发表的一项新研究中，南加州大学马克和玛丽·史蒂文斯神经影像学和信息学研究所(Stevens INI)的科学家发现，中风后出现严重身体障碍的人的大脑可能会以意想不到的方式重组自身结构，在适应损伤的过程中，未受损区域会显示出"更年轻"的脑部结构特征。
这项国际研究工作是"通过荟萃分析增强神经影像学遗传学"(ENIGMA)中风康复工作组的一部分，该工作组分析了来自8个国家34个研究点的500多名中风幸存者的脑部扫描。研究人员使用在数万次MRI扫描上训练的深度学习模型，估计了每个半球不同区域的"脑龄"，以观察中风损伤如何影响脑部结构和恢复。
"我们发现，更大的中风会加速受损半球的老化，但矛盾的是会使大脑对侧显得更年轻。这种模式表明大脑可能正在重组自身，实质上是使未受损的网络恢复活力以补偿失去的功能。"
南加州大学Keck医学院研究神经病学副教授、该研究的共同资深作者Hosung Kim博士说道
研究团队使用一种称为图卷积网络的高级人工智能形式，从MRI数据中预测18个脑区的生物年龄。一个人预测的脑龄与其实际时间年龄之间的差异，被称为脑龄预测差异(brain-PAD)，作为神经健康的敏感指标。
当研究团队将这些测量结果与运动表现评分相关联时，他们发现了一个显著的模式：即使经过6个多月的康复，有严重运动缺陷的中风幸存者在病灶对侧区域，特别是在额顶叶网络内，显示出比预期更年轻的脑龄，这是一个参与运动规划、注意力和协调的关键系统。
Kim解释道："这些发现表明，当中风损伤导致更大的运动丧失时，大脑对侧的未受损区域可能会适应以帮助补偿。" "我们在病灶对侧的额顶叶网络中看到了这一点，该网络显示出更'年轻'的模式，已知其支持运动规划、注意力和协调。这种模式可能反映了大脑在受损运动系统无法正常运作时尝试调整，而不是表明运动完全恢复。这为我们提供了一种看到传统影像学无法捕捉的神经可塑性的新方法。"
该研究通过ENIGMA进行，ENIGMA是一个汇集来自50多个国家数据的全球联盟，旨在更好地了解各种疾病中的大脑。研究人员协调了数十个队列的MRI数据和临床测量，构建了同类中最大的中风神经影像数据集。
"通过汇集来自全球数百名中风幸存者的数据并应用尖端AI，我们可以检测到在较小研究中不可见的大脑重组的细微模式。慢性中风中区域性差异脑老化的这些发现最终可能指导个性化的康复策略，"Stevens INI主任、南加州大学教务长教授Arthur W. Toga博士说。
该团队计划扩大他们的工作，包括纵向研究，跟踪患者从中风恢复的急性到慢性阶段。通过观察脑老化和重组模式如何随时间发展，临床医生可能能够根据每位患者独特的神经适应过程定制干预措施，最终在不久的将来改善恢复结果和生活质量。
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