按：今天回顾一篇2014年发表在Neuron上的经典文章，本文对比了静息态和大规模任务态下功能连接的异同，揭示了大脑中的“内在”(intrinsic)的网络架构存在于各个任务之中。从静息态到任务态，功能连接既有很强的相似性，也存在一定的差异，这篇工作为不同模态下的功能连接和脑网络研究提供了有用的见解。
大脑的功能连接(functional connectivity; FC)研究近年来得到了很高的热度，相比于任务态功能连接研究（task-evoked FC），静息态功能连接（resting-state FC）受到的关注更多，因为这可能描述了一种大脑“内在” (intrinsic)的功能结构，与结构性连接更为接近。如果这是对的，那么我们就可以简便地通过分析静息态功能连接来了解大脑的功能组织，而不用在无数的任务中分别探索它们独特的网络结构。
为了验证这个想法，该研究比较了被试在静息态和在几十个不同任务中的功能连接结构。他们假设，如果静息态的网络结构在这些不同任务中都能被发现，那这可以说明静息态FC确实反映了大脑的“内在”结构属性。此外，他们还假设不同的任务可能会诱发特定的任务诱发的网络变化，但这种变化会相对较小。也就是说，大脑会以内在的网络结构作为一个“标准状态”，然后根据不同的任务需要，小幅度对网络结构进行调整。
该研究采用了两个fMRI数据集（图1），第一个数据集包含了64个不同任务状态的认知任务；第二个数据集是人脑连接组计划（HCP）的数据，包含了7个不同任务。
图1: 两个使用的fMRI数据集
下面介绍一下该研究最主要的几个结果。首先，研究者发现静息态与任务态的FC具有非常高的相似性，无论是在64个任务的数据集（图2）还是在7个任务的数据集（图3）中，两者（组平均后）的相关系数均达到0.9，表明大脑在任务执行的过程中，主要是由内在网络架构所塑造的。
图2: 静息态与任务态（64个任务）功能连接矩阵比较（group-averaged）
图3: 静息态与任务态（HCP7个任务）功能连接矩阵比较（group-averaged）
更进一步（图4），研究者对7个任务的FC矩阵进行了主成分分析（PCA），发现了PC1能够解释85%的变异，且PC1的模式与静息态FC的模式具有很强的相关性（r=0.9），这进一步支持了任务态与静息态FC的高度一致性。
图4: 对HCP7个任务的FC矩阵进行PCA的结果，PC1的模式与静息态模式高度相似
尽管静息态和任务态的功能连接表现出高度的一致性，研究者也发现了一些小规模的任务诱发的功能连接变化。相对于静息态，每个任务在功能态时约有30%-40%的连接发生了显著的变化（图5A），且有的FC在任务态出现了增强，也有的出现了降低（图5C）。尽管增强和降低的模式较为复杂，但是能发现静息态较强的FC倾向于在任务态中降低，而静息态较弱的FC倾向于在任务态中上升（图5B）；同时，在任务态中，网络内的连接倾向于降低，而网络间的连接有上升的趋势（图5C），且这些变化在不同任务中存在较强的一致性，表明任务态FC既存在任务特异性的变化，也存在跨任务一般性的变化。
图5: （A）每个任务中，相对于静息态连接的变化比例；（B）静息态FC和功能态FC强度呈负相关，即从静息态到任务态时，FC高的变低，低的变高；（C/D）相比于静息态，任务态时FC增加和降低的模式。
综上所述，这篇论文通过对比静息态与任务态功能连接的异同，揭示了静息态“内在”功能网络结构存在于各种任务中，是大脑的一个“标准状态”。任务态下的脑功能网络架构主要受这种内在网络架构的影响，同时也受任务诱发的一般性和特异性网络变化的次要影响。这些发现为我们理解大脑在静息和任务状态下的功能组织提供了依据。
论文原文：
Cole, M. W., Bassett, D. S., Power, J. D., Braver, T. S., & Petersen, S. E. (2014). Intrinsic and task-evoked network architectures of the human brain. Neuron, 83(1), 238-251. doi:10.1016/j.neuron.2014.05.014
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