Marmoset-human parcellation mapping with wakeful fMRI-derived networks

本文针对灵长类脑演化研究的核心挑战, 初步建立了清醒状态功能磁共振驱动的人-绒猴高精度脑功能分区映射图谱. 研究整合多模态数据资源: 人脑个体化DU15NET图谱(400分区)、绒猴脑基于独立成分分析的TIAN15ICA图谱(192分区), 提出知识驱动与数据驱动融合的跨物种映射算法. 通过人工构建15对功能网络的生物学对应关系, 实现了系统水平的脑网络功能分区映射. 图谱映射核心发现包括: (1) 基础感觉运动网络（视觉、体感、听觉）在物种间具强保守性, 但绒猴中空间占比更大; (2) 高级联合网络呈现显著演化差异, 人类默认网络、控制网络等由单一成分分化为多个子网络, 且空间占比显著扩张; (3) 中间层级网络（如绒猴高阶视觉网络）演化路径复杂, 分化为人类背侧注意网络和语言网络; (4) 行动网络在人类中融合听觉与注意成分, 形成凸显-顶叶记忆网络. 最后, 本研究所创建的跨物种图谱映射开放资源发布于科学数据银行(https://ccndc.scidb.cn), 为跨物种比较神经科学研究领域提供了标准化工具.