虽然结构和功能连接配置之间的关系，这里称为SC-FC耦合，已经在全脑水平上进行了研究，但很少有研究在区域范围内调查这种关系。在这里，我们使用来自人类连接组项目的弥散加权MRI和静息态功能MRI数据，量化了健康年轻人的区域SC-FC耦合，并研究了SC-FC耦合如何可遗传和个体之间的差异。我们发现，不同大脑区域的区域SC-FC耦合强度差异很大，但在高度结构连接的视觉和皮层下区域最强。我们还显示了基于年龄、性别和复合认知分数的个体间区域差异，并且SC-FC耦合在某些网络中具有高度遗传性。这些结果表明，区域结构-功能耦合是大脑组织的一种特殊特征，可能受到遗传因素的影响。
1. 简述
在这项研究中，我们量化了一组年轻成年人静息时SC - FC耦合的皮层、皮层下和小脑的地形图，验证了其可重复性，并量化了其与年龄、性别和认知的关联。此外，由于HCP数据的性质，我们还可以利用亲缘关系数据评估区域SC - FC耦合的遗传率模式。为了了解大脑的结构和功能网络是如何影响认知和行为的，以及这些关系是如何随着年龄、性别、认知和遗传发生变化的，必须在区域层面准确量化大脑结构和功能网络之间的关系。
2. 结果
我们首先展示了不相关的年轻人的区域SC-FC耦合值，将全脑SC-FC耦合与网络间和网络内SC-FC耦合进行比较，并证明了该测量的个体内和样本外可靠性。然后，我们绘制了全脑SC - FC耦合与年龄、性别和认知之间的区域关系。最后，我们证明了全脑SC - FC耦合的遗传性。我们的数据包括941名年轻健康成年人的MRI、人口统计学、认知和家庭关系数据，由人类连接体项目(HCP)整理。来自HCP S1200版本的个体被纳入，如果他们进行了四次功能性MRI扫描，一次弥散性MRI扫描和总认知测试评分。使用细粒度图谱(CC400)将大脑划分为392个空间连续的、功能明确的皮层和皮层下区域。然后构建两个392x392加权邻接矩阵，分别表示全脑SC和FC。FC通过区域时间序列的皮尔逊相关计算。采用解剖受限的概率性纤维束造影术构建SC;
然后，SC矩阵中的条目将连接区域对的流线的全局滤波权值(SIFT2)之和除以两个区域的体积之和。一旦构建了FC和SC，按以下方法计算每个个体的区域SC-FC耦合向量。SC矩阵中的每一行，表示一个区域到大脑其余区域的SC，与FC中相同区域行相关（斯皮尔曼秩），得到每个被试的长为392的局部SC-FC耦合向量（图1）。我们选择使用斯皮尔曼秩相关，因为它是直接解释，非参数(SC的条目不是高斯)，而且进一步使我们的结果与以前的工作直接比较。这一全脑SC -FC耦合测量反映了一个区域的功能和结构连接与大脑中每个其他区域的连接，但它没有解开网络之间或网络内部连接对全脑耦合值的贡献。为了评估全脑SC-FC耦合之间以及网络间和网络内耦合之间的联系，我们分别计算了每个区域的SC-FC耦合和网络内与网络间耦合。
每个区域的网络内SC-FC耦合是该区域与同一网络中其他区域的结构和功能连接的斯皮尔曼相关性;在该区域和它所分配的网络之外的区域之间耦合是相同的计算。
图1 量化局部SC-FC的工作流程
2.1 SC-FC耦合是空间变化的，时间上是一致的，是可重复的
420个不相关个体的组平均SC-FC耦合如图2a所示。我们发现，在组水平上，区域SC-FC耦合几乎完全是正的，并且在皮层和皮层下区域差异很大，范围从0.01到0.42。视觉和皮质下区域相比其他网络通常有更高的SC-FC耦合 (见图2 b, c), 其值为0.24±0.07和0.24 ±0.08,而边缘和默认模式区域SC-FC耦合比其他网络明显弱(见图2 b, c)，分别为0.11±0.04和0.14±0.08。当比较整个大脑SC-FC耦合与网络间和网络内耦合时,我们发现,整个大脑耦合与网络间SC-FC耦合是高度相关的 (r = 0.704)和与网络内耦合中等相关(r = 0.416) 2。这可能是由于在全脑SC-FC耦合计算中，网络间区域对的数量远远大于网络内区域对。最后，我们观察到SC-FC耦合也与SC节点度中等正相关(r = 0.281, p = 0)，但与FC节点度不相关(见补充图3)。
接下来，我们测试了SC - FC耦合的可靠性和再现性，通过检查其在个体内部随时间和跨不同群体的个体的一致性。为了测试同一个人在一段时间内的一致性，我们使用了来自41名受试者的数据，他们在第一次核磁共振检查6个月后再次进行了核磁共振检查。SC-FC耦合确实在这段时间内高度一致，见图3a，检验重测相关性为0.977。此外，我们利用346名不相关的HCP受试者(年龄28.78 - 3.80岁;148名男性和198名女性)，与最初的420名无关受试者不同。样本外的可靠性也很高, 和高相关性，参见图3 b。SC节点度和FC节点度的可靠性也很高。
图2 局部SC-FC耦合在整个脑的空间上变化
图3 测试-重测与样本-复制结果显示出很好的可信度和SC-FC耦合的可重复性
2.2 年龄、性别、认知与SC-FC耦合的显著联系是区域特定的
我们使用广义线性模型(GLM)来量化不同兴趣特征与SC-FC耦合之间的关联。具体来说，受试者的年龄、性别、综合认知总分、受教育年限、颅内容积(ICV)、在扫描器内的头部运动以及年龄*认知总分、性别*认知总分、教育*认知总分和ICV*运动的双向交互项也包括在模型中。双侧内侧眶额区属于默认模式网络，与年龄呈正相关。小脑与年龄显著负相关(见图4a, b, c)。男性SC-FC耦合普遍高于女性，其中右眶额回差异最大;女性在右侧海马区有更高的SC-FC耦合(图4d, e，和f)。更高的复合认知得分与双侧中扣带皮层和补充运动区SC-FC耦合减少和右侧岛叶SC-FC耦合增加有关(图4g, h，和i)。SC-FC耦合和扫描仪内头部运动之间存在正相关和负相关的混合关系(见补充图5);GLM模型中没有其他协变量与SC-FC耦合有显著关系。
图4 局部SC-FC耦合与年龄、性别和总体认知的联系
2.3 SC-FC耦合是可遗传的，且与SC或FC可遗传性不同
接下来，我们使用最近开发的建模方法评估了SC-FC耦合的遗传性，该方法考虑了问题中成像生物标志物的测量误差水平。特别的，设计线性混合模型来独立的估计总体基因型变异的个体间和个体内变异。遗传力定义为可归属于遗传的个体间变异的比例。除了年龄、性别和用手习惯外，我们还将SC和FC节点强度(每行l1范数)作为模型中的固定效应协变量。总体而言，SC-FC偶和具有高度遗传性，特别是在皮层下、小脑/脑干区域和视觉网络，其遗传率显著高于其他网络。见图5a，b). SC-FC耦合强度与其遗传力相关性较弱(图5j)，说明SC-FC耦合遗传力与其量级无关。为了与耦合遗传力进行比较，我们计算了每个模态的区域节点强度的遗传力，如图5d, g，以年龄、性别和利手为协变量。FC的遗传力水平与SC-FC偶联相似，但SC的总体遗传力水平较低。SC-FC耦合遗传并不是与SC或FC遗传密切相关, (图5 k, l)。此外,FC节点强度遗传率与SC节点强度遗传率无相关性。
图5 SC-FC耦合可遗传性估计
2.4 敏感性分析
我们进行了若干敏感性分析，以验证SC-FC耦合结果对数据处理、图谱定义和计算SC-FC耦合方法选择的稳健性。首先，我们利用FreeSurfer的191区域图谱重新计算了SC-FC耦合(补充图6);耦合值与主SC-FC结果非常相似。当用FC起源的(1)没有全球信号回归和(2)使用部分相关，我们发现了与主SC-FC偶和值的很好的一致性。示踪算法存在偏差，包括区域间距离的影响，我们使用全局滤波方法对其进行了一些调整。使用局部斯皮尔曼秩计算的SC-FC耦合以成对区域中心之间的距离作为协变量，显示出与主要耦合结果的相似之处。
当计算中考虑到距离时，两种耦合计算的一个显著差异是较弱的皮层下SC-FC耦合。我们假设这是由于皮层下结构离大多数皮层区域更远，但也与所有皮层区域高度相连，所以距离协变对其耦合措施有更大的影响。我们也知道，流线型纤维束追踪算法低估了跨半球连接; 单个半球内的SC-FC耦合与全脑SC-FC耦合非常相似，表明低估的半球间SC对耦合计算的影响很小。最后，我们观察到941个个体的不同种族/民族对遗传力估计没有太大的影响;对645名非西班牙裔白人进行了亚组分析遗传性一致。
3. 讨论
在人类神经科学中，了解宏观解剖和生理连接体是如何交织在一起，并影响行为，或受个人特征或环境的影响，是一个重要的、未解的问题。在这里，我们利用神经成像、人口统计学/家族关系信息和认知测量，在大量健康的年轻成年人中开始发现这些关联。我们发现，区域结构功能耦合在高度结构连接的视觉和皮层下区域是最强的，随年龄和性别而变化，与复合认知得分有关，并具有高度遗传性。综上所述，这些结果表明，在宏观尺度上研究结构功能关系，可以揭示大脑形态和功能研究的重要知识。
