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A084 青少年大脑“变”得快，是好是坏？| Neuron揭示大脑动态发育新轨迹

来源：公众号 PSY-Brain_Frontier ｜发布：2025-10-03 ｜原文链接

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基本信息：

Title:Variation in moment-to-moment brain state engagement follows a consistent trajectory during development

发表时间：2025.9.17

Journal:Neuron

影响因子：14.99

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研究背景

我们的大脑并非一台一成不变的静态计算机，而更像一个能够随时根据任务需求、在不同模式间灵活切换的动态系统。想象一位经验丰富的指挥家，他能根据乐曲的情感变化，时而让弦乐悠扬，时而让铜管激昂，时而让打击乐迸发力量。大脑的这种灵活性，即“神经变异性” (neural variability) ，在过去一度被认为是测量中的“噪音” ，但现在，科学家们普遍认为，正是这种“变化”的能力，赋予了我们适应复杂环境、高效学习和执行任务的认知灵活性。

青春期，是从儿童走向成年的关键过渡阶段。在这一时期，青少年不仅面临着身体的剧变，还要应对日益复杂的学业压力、社交关系和独立生活带来的挑战。这要求他们的大脑必须具备极高的灵活性，以摆脱童年时期相对固定的思维模式，发展出更成熟、更具适应性的行为策略。然而，以往的研究大多关注大脑特定区域或脑网络连接的变异性，却很少从一个更宏观的视角 (即全脑“状态”的动态变化) 来理解大脑在青春期的发育。大脑在执行不同任务时会呈现出特定的、反复出现的全脑活动模式，我们称之为“脑状态” (brain states) 。那么，大脑在不同“状态”间切换和运用的灵活性，在青春期是如何发展的？这种发展模式是否与我们的认知能力 (如决策、规划等执行功能) 有关？作者想要回答这些问题。

研究方法与假设

为了填补这一空白，来自耶鲁大学的Jean Ye团队及其合作者开展了一项大规模研究。他们引入了一个新的指标——脑状态参与变异性 (State Engagement Variability, SEV) ，用以量化大脑在某个特定脑状态下，其“投入程度”随时间变化的剧烈程度。简单来说，更高的SEV值，意味着大脑对该状态的运用更加灵活多变、不僵化。

研究团队首先在 HCP 公开数据库中，识别出了四种典型且反复出现的脑状态：休息状态 (Fixation) 、高认知状态 (High-cognition) 、低认知状态 (Low-cognition) 和提示/转换状态 (Cue/transition) 。随后，他们将这四种脑状态作为“模板”，分析了来自四个不同的大型青少年发育数据库 (总样本量超过3000人) 的脑功能成像数据，计算了每个参与者在不同任务 (包括休息、观看电影和认知控制任务) 下的SEV值。

这项研究的核心科学问题 (或假设) 包括：

发育轨迹：SEV在从童年到成年的发育过程中，是否会呈现出一种稳定、可复制的变化规律？
性别差异：这种发育轨迹是否存在性别差异？
行为关联：SEV的变化是否与青少年的高级认知能力——执行功能 (Executive Function, EF) 的发展水平相关？

研究总结

这项研究通过对超3000名青少年的脑成像数据进行分析 (整体流程见 Fig1)，得出了几个关键且一致的结论：

一条非线性的“生长曲线”：研究发现，SEV的发育并非简单的线性增长。在童年和青春期早期，SEV会随着年龄显著增加，但在青春期中后期 (mid-adolescence) 会逐渐达到顶峰并趋于稳定，形成一个“先增后稳”的平台期。这一规律在休息、观影和任务状态下都得到了验证，表明它是一种普遍的大脑发育特征。(与Figure的对应关系: Fig2 发现了SEV 与年龄的正相关；Fig4展示了完整的曲线轨迹)
发育节奏的性别差异：研究观察到，女性参与者达到SEV稳定平台期的时间点要早于男性，尤其是在“休息状态”下。这为大脑发育存在性别差异增添了新的证据。(与 Fig3 对应)
SEV预测认知能力：SEV不仅是一个大脑指标，它与现实行为紧密相关。研究发现，SEV的水平可以有效预测一个陌生个体的执行功能 (EF) 得分。(与 Fig5 对应)
“恰到好处”的发育才最好：研究还提出了一个有趣的“金发姑娘效应” (Goldilocks effect) 。结果显示，并非SEV越高越好。与同龄人的典型发育轨迹相比，那些大脑SEV发育“超前” (过于灵活) 或“滞后” (过于固化) 的个体，其执行功能表现反而更差。这表明，大脑动态性的发展需要遵循其内在的、恰到好处的时间表。

这项研究首次为大脑动态灵活性的发育绘制了一幅清晰、可重复的“生长图谱”。它告诉我们，青春期大脑的成熟不仅体现在结构或功能连接的稳定，更体现在动态运用不同脑状态的灵活性上。“恰到好处”的发现尤其具有启发性，它颠覆了“越多越好”的简单逻辑，强调了遵循典型发育节奏的重要性。这一发现为我们理解各种神经发育障碍 (如多动症、自闭症等) 提供了新的视角——这些问题可能不仅源于大脑某个指标的“不足”或“过度”，更可能源于大脑发育节奏的“偏离”。未来，SEV有望成为评估青少年大脑健康发育、预警认知功能风险的生物学标记，并为相关干预提供新的思路。

核心图片

Figure 1. Study pipeline

Figure 2. SEV increased with age in PNC and HBN

图10

Figure 3. SEV in the IMAGEN dataset plotted by visit and sex

图11

Figure 4. SEV trajectory plotted by sex using data from the MLS datasets

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Figure 5. Age predictions using SEV measures

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本文解读基于：Variation in moment-to-moment brain state engagement follows a consistent trajectory during development，Doi：10.1016/j.neuron.2025.08.020IF: 15.0 Q1 B1。核心图表、方法细节、统计结果与讨论见原文及其拓展数据。

分享人：天天

审核：PsyBrain 脑心前沿编辑部

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