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基于大规模人群的脑指标常模模型可为退行性疾病、精神障碍及神经发育疾病的脑结构异常检测提供重要工具，但目前针对脑白质(WM)微结构的此类模型仍属空白。研究人员基于19个国际扩散磁共振成像数据集构建了大规模脑白质微结构常模模型，覆盖年龄4至91岁共54583名个体
基于大规模人群的脑指标常模模型可为退行性疾病、精神障碍及神经发育疾病的脑结构异常检测提供重要工具，但目前针对脑白质(WM)微结构的此类模型仍属空白。研究人员基于19个国际扩散磁共振成像数据集构建了大规模脑白质微结构常模模型，覆盖年龄4至91岁共54583名个体。通过标准化分析与质量控制流程提取区域扩散张量成像(DTI)指标，并利用分层贝叶斯回归(HBR)将白质指标随年龄与性别变化的统计分布进行建模，获得各白质区域的全生命周期轨迹及相应百分位曲线。研究人员在轻度认知障碍、阿尔茨海默病及22q11.2缺失综合征（一种显著提升精神分裂症风险的神经遗传疾病）中验证了该方法的应用价值，结果表明该模型可识别并可视化白质微结构偏离模式。这一大规模模型为个体或群体水平的脑微结构异常检测、跨疾病比较及白质异常影响因素探索提供了公共参考框架，其常模模型已开放共享，并可随未来数据扩展进行适配与更新。
该研究由国际团队合作完成，发表于《Nature Communications》。研究背景在于，既往脑影像常模建模多集中于结构磁共振指标，缺乏针对脑白质微结构的全生命周期模型，而白质微结构对成熟、衰老及疾病过程的敏感性高于常规结构像。扩散磁共振成像(dMRI)可在微米尺度反映组织微观环境变化，其中扩散张量成像(DTI)是最广泛应用的模型，但因多中心扫描协议差异导致常模建模难度较大。为此，研究人员整合全球19个公开数据集，采用分层贝叶斯回归(HBR)解决站点与扫描仪效应，首次构建了覆盖4至91岁的脑白质微结构常模模型，并在神经退行性疾病与神经遗传病中验证其临床转化价值。
关键技术方法包括：1）数据整合：汇集19个国际队列共54583名健康对照的DTI数据，年龄覆盖儿童至老年；2）预处理与质量控制：采用统一ENIGMA-DTI流程提取21个深部白质区及全脑白质平均的FA、MD、AD、RD指标，结合自动与人工质控剔除异常样本；3）建模方法：使用分层贝叶斯回归(HBR)对年龄（三次B样条基展开）与性别进行建模，将扫描协议作为批次效应纳入超先验；4）模型验证：通过10次重复80/20训练测试划分评估拟合优度（SMSE、MSLL、Pearson相关系数）与百分位校准（Shapiro-Wilk检验、偏度、峰度）；5）临床应用：在ADNI3与OASIS3的轻度认知障碍及痴呆队列，以及独立数据集（NIMHANS、UCLA 22q11.2缺失综合征队列）中进行模型适配与异常检测。
研究结果如下：
全生命周期脑微结构指标轨迹：全脑白质FA呈倒U型轨迹，峰值年龄为29岁；MD、AD、RD呈U型轨迹，最低值分别出现在43岁、53岁与37岁。各白质区域成熟年龄存在差异，FA最早达峰值（平均29.2岁），其次为RD（35.8岁）、MD（41.7岁），AD最晚（48.2岁）。模型拟合优度指标SMSE中位数0.57、MSLL中位数-0.31、Pearson相关系数中位数0.64，显示良好泛化能力。
逆生长假说检验：未支持“增益预测损失”假说；支持“后进先出”假说，FA、MD、AD的成熟年龄与衰老期变化率呈正相关（r=0.21~0.42，p<0.05），即较晚成熟的白质束衰退更快；同时发育早期（4~14岁）变化率越大，成熟年龄越早且衰老期衰退越慢。
异常检测：在痴呆与轻度认知障碍中，RD异常比例最高（痴呆患者海马扣带束阳性极端偏离达37%），FA多为负向偏离。模型适配至印度NIMHANS队列与美国UCLA 22q11.2缺失综合征队列后，仍能稳定识别疾病相关偏离模式，其中22q11.2缺失综合征主要表现为MD与AD的负向偏离。
讨论部分指出，本研究首次建立了脑白质微结构的全生命周期常模模型，克服了多中心dMRI数据的异质性挑战。模型支持个体化异常检测，可揭示组内异质性，优于传统病例对照分析的组水平比较。逆生长假说的结果提示白质衰老模式与发育时序存在关联。模型可通过少量本地健康对照（≥25例）适配至新队列，具备跨种族与跨设备的推广潜力。局限性包括年龄下限未覆盖婴幼儿、部分细小纤维束受部分容积效应影响，未来可扩展至多室微结构模型与非高斯分布建模。该研究为神经精神疾病的精准诊疗提供了可迁移的脑白质微结构参照标准。
