这是《自然》杂志对最近论文的一个新闻报道。其中一些细节值得我们思考。2013年国家科技支撑计划项目资助了许多多中心临床研究，但今天的结果如何，大家有目共睹，也有学者对存在的问题进行了解读。但是我们参考这个研究，两位学者只不过通过电子邮件联系，收集最普通的MRI扫描数据，整理出有规律有临床价值的结论，虽然作者自己认为还不够准确，但相对这个领域来说，这就是最准确的参考值。中国的人口规模大，生物样品质量虽然不高，但逐渐提高。但是成熟的临床数据，例如这种MRI数据，如何进行类似的整合研究，将可以获得多么大的数据量。

我的理解是这种研究提供了人类某些检测指标的正常值。我们都知道，血液细胞计数，血糖血脂血压心率等都有正常值。但是复杂的影像学资料，大概正常值就是在医生的脑子里，其实就没有标准，没有科学正常值的概念。另外一些如病理学图像，当然也没有正常值标准了。

另外一个是段瑞钰院士关于科学和技术的观点，认为卡脖子问题的解决不是靠科学家，而主要靠工程师，尤其是具有综合和统帅能力的大工程师。言外之意就是缺乏这类人才。不能指望科学家解决卡脖子，或者不能只依靠科学家才能解决问题。看这样的研究，这些主要研究人员，主要提出问题，并整合现成的数据，这样的工作逻辑和思路，我们恐怕是比较少见的。这应该引起我们重视和学习。

当宾夕法尼亚大学神经学家雅各布·赛德利茨(Jakob Seidlitz)带着15个月大的儿子去儿科医生那里做检查时，他感到很不满意。医生使用身高和体重图表，认为孩子以正常的速度发育，但是赛德利茨认为，大脑才是人体最重要的器官，但是令人震惊的是，儿科医生对儿童这个器官的发育缺乏可靠的生物信息。

很快，他可能会改变这一现状。Seidlitz和同事们一起工作，积累了超过12万张大脑扫描图——这是同类中最大的一个图库——创建了第一个全面的大脑发育图表。这些图表直观地展示了人类大脑是如何在生命早期迅速生长，然后随着年龄的增长而慢慢萎缩的。这项研究发表在2022年4月1日的《自然》杂志上，其规模之大让神经科学家们感到震惊。磁共振成像(MRI)很昂贵，这意味着科学家参与实验的人数经常受到数据规模的限制。

迈阿密佛罗里达国际大学的认知神经学家安吉拉·莱尔德说:“他们收集的大量数据非常令人印象深刻，确实为该领域树立了一个新标准。”

尽管如此，作者警告说他们的数据库并不是完全包容的，虽然他们努力收集全球所有地区的大脑扫描结果。目前的图表仍然是初稿，还需要进一步调整，以便将来在临床工作中使用。

西雅图华盛顿大学的儿科神经学家汉娜·塔利说，这些图表最终推广给儿科医生，需要非常谨慎地确保不被误读。她说:“大脑袋并不一定意味着大脑功能良好。”

每个人的大脑结构都有很大的不同，研究人员不得不收集大量的扫描数据，以创建一套具有统计学意义的权威生长图表。研究合著者、英国剑桥大学的神经学家理查德·伯利恒(Richard Bethlehem)说，这不是一项容易的任务。研究人员并没有亲自进行数千次扫描，这将花费数十年的时间，成本也高得让人望而生畏，而是对其他人已经完成的神经成像研究。

Bethlehem和Seidlitz给世界各地的研究人员发了电子邮件，询问他们是否愿意为这个项目分享神经成像数据。两人对回复的数量感到惊讶，他们认为这是因为COVID-19大流行让研究人员在实验室的时间更少，而在电子邮件收件箱的时间比往常更多。

研究小组总共收集了101457人的123894次核磁共振扫描，这些人从怀孕16周后的胎儿到100岁的成年人。这些扫描包括正常神经系统的人的大脑，以及患有各种疾病(如阿尔茨海默氏症)和神经认知差异(如自闭症谱系障碍)的人的大脑。研究人员使用统计模型从图像中提取信息，并确保无论使用何种类型的MRI机器，扫描结果都具有直接可比性。

这项研究紧随3月16日发表在《自然》杂志上的一篇令人震惊的论文之后，该论文表明，大多数大脑成像实验包含的扫描太少，不足以可靠地检测大脑功能和行为之间的联系，这意味着他们的结论可能是错误的。鉴于这一发现，莱尔德预计该领域将采取类似于Seidlitz和Bethlehem所使用的框架，以增加统计能力。

密苏里州圣路易斯华盛顿大学的神经学家Nico Dosenbach说，收集如此多的数据集类似于“外交杰作”，他是3月16日研究报告的合著者。他说，这是研究人员在收集大脑图像时应该使用的规模。

尽管数据集的大小，Seidlitz, Bethlehem和他们的同事承认他们的研究遭受神经成像研究特有的问题——显著的缺乏多样性。他们收集的大脑扫描主要来自北美和欧洲，不成比例地反映了白人、大学年龄、城市和富裕人群。剑桥大学(University of Cambridge)认知神经学家萨拉-杰恩·布莱克莫尔(Sarah-Jayne Blakemore)说，这限制了研究结果的普遍性。该研究仅包括三个来自南美的数据集和一个来自非洲的数据集，占该研究使用的所有脑部扫描数据的1%左右。

莱尔德说，全世界有数十亿人无法使用核磁共振成像设备，这使得各种各样的大脑成像数据难以获得。但是作者们并没有停止尝试。他们已经推出了一个网站，在那里，他们打算在接受更多脑部扫描时，实时更新他们的成长图表。

另一个挑战是如何确定如何给予用来构建图表的大脑扫描的拥有者适当的信任。一些扫描结果来自于开放获取的数据集，但其他的则不对研究人员开放。大多数封闭数据扫描还没有经过处理，不能被纳入增长图表中，所以它们的所有者做了额外的工作来分享它们。这些科学家随后被指定为论文的作者。

与此同时，开放数据集的所有者在论文中只收到了一条引文——这对于寻求资金、合作和晋升的研究人员来说并不具有太大的威望。Seidlitz, Bethlehem和他们的同事处理了这些数据。伯利恒说，在大多数情况下，他们基本上没有与这些数据集的所有者直接接触。这篇论文列出了大约200位作者，并引用了数百位为大脑扫描做出贡献的人的工作。

数据集可能被封闭的原因有很多:例如，为了保护健康数据的隐私，或者因为研究人员没有资源将它们公开。但作者们说，开放数据集的研究人员没有获得作者身份，这并不公平。在他们的论文《补充信息》(Supplementary Information)中，他们辩称，这种情况“顽固地抑制了开放科学，因为那些为公开他们的数据做了最多努力的人，可能最不可能值得认可”。Bethlehem和Seidlitz认为，包括《自然》杂志在内的期刊的作者指导方针是一个障碍——该方针规定，每位作者都应该对数据的分析或解释做出“重大贡献”。(《自然》杂志的新闻团队在编辑上独立于其出版商。)

《自然》杂志的一位发言人回应说，这个问题是“编辑和作者根据我们的作者政策仔细考虑的”，“根据我们的数据引用政策，所有的数据集都被适当地记入了名称”。

加州大学旧金山分校(University of California, San Francisco)研究神经发育的社会流行病学家Kaja LeWinn说，最终，这些担忧可以追溯到科研机构如何评估研究人员。她说，所有相关的利益相关者——包括资助者、期刊和研究机构——都有责任重新评估脑科学如何能够得到适当的认可和奖励，特别是在这类大规模研究变得越来越普遍的情况下。

Your brain expands and shrinks over time — these charts show how (nature.com)