在如今这个互联网时代，我们得以通过网络与世界各地的网友“面基”，刷着短视频里的欧美博主，感叹他们年轻时的容颜，却发现一个有趣的现象：似乎相较于欧美人，我们国家的人民在视觉上更显“后生”（显年轻）。

这可不是玄学或心理作用。最近，一项刊登在《自然·神经科学》的重磅研究给了我们一个出乎意料的解释：不只是外表，我们的大脑，也与外国人拥有不一样的“生长时钟”！

长期以来，全球神经科学研究，尤其是脑影像领域的“标准答案”大多基于欧美人群的数据建立。然而，越来越多的证据表明，由于遗传、环境、生活方式等多方面因素，不同族裔人群的大脑结构可能存在系统性差异。而用一把为西方人打造的“尺子”来丈量东方人的大脑，其结果未必准确，甚至可能影响疾病的早期发现与精准干预。

正因如此，一项覆盖全国105个中心、纳入超过2.4万名健康志愿者的研究应运而生，它首次构建了中国人群全生命周期的脑结构“标准图谱”。研究不仅揭示了中西方人群大脑发育与老化轨迹的显著差异——我国人白质体积峰值约在37.6岁，晚于欧美常模的28.7岁，发育更晚，大脑结构更年轻；还开发出一套基于个体脑结构与常模偏离程度的评估体系，为阿尔茨海默病、帕金森病、脑小血管病和多发性硬化等多种神经系统疾病的精准诊疗提供中国人群的参考标准。

那么，这份“图谱”究竟是如何构建的？它揭示了哪些重要发现？接下来，小编带大家一起深入了解。

研究方法：脑结构“标准图谱”如何生成

此项研究共汇集了我国34个省份105个地点的24061名健康中国志愿者和3932名患有阿尔茨海默病、帕金森病、脑小血管病、多发性硬化等六类常见神经系统疾病的患者，可谓是一次“大脑人口普查”。所有参与者均接受了高分辨率三维T1加权磁共振成像（T1WI）扫描；利用FreeSurfer软件，从每个参与者的脑影像中自动提取了228个全局和局部脑结构指标，包括皮层及皮层下灰质体积、白质体积、脑脊液体积、小脑及脑干体积、平均皮层厚度和总表面积等。

之后，研究人员采用广义加性模型，为每个脑结构指标绘制了随年龄变化的“生长曲线”，并据此计算出每个人的偏离分（百分位分数），用来量化个体脑结构相对于健康人群的异常程度。这个偏离分就像大脑的“体检报告单”：它能告诉你，在和你同年龄、同性别的健康人中，你的大脑结构处于什么水平。分数太高或太低，都可能是大脑在“悄悄报警”。

最后，研究人员还设计了三大临床任务来验证偏离分的应用价值：

任务一（疾病倾向性评估）：利用偏离分构建疾病特异性分类模型，计算个体的“疾病倾向性评分”，用于辅助鉴别诊断和健康人群的疾病风险筛查。

任务二（认知与躯体功能预测）：在横断面数据中，利用偏离分预测患者的认知量表评分和运动功能评分。如果偏离分能准确预测这些评分，就说明这些大脑结构的量化“偏差”确实能够反映患者当前功能受损的严重程度，使MRI检查结果与临床症状建立直接、量化的联系。

任务三（治疗反应与预后评估）：在纵向数据中，评估偏离分对帕金森病患者药物及脑深部电刺激治疗反应的预测能力，以及对多发性硬化等疾病残疾进展风险的分层能力。

中国人脑发育节奏整体“慢半拍”

研究首先基于24061名健康中国人的T1WI影像，利用GAMLSS模型构建了涵盖全脑及区域结构的CH规范参考值（基于中国人群数据构建的脑结构正常参考标准模型）。随后，通过计算个体脑结构与相应规范的百分位偏差评分，对3932名神经疾病患者的脑影像进行了量化评估，并将其与健康参考基准进行系统对比。

结果显示，在全脑结构指标方面，CH规范参考模型展现出良好的拟合度（调整后R²为0.28-0.58），优于既往的ENA参考（欧洲人群规范参考模型，0.24-0.53）。通过比较CH参考及ENA参考，研究者发现中国人脑结构的关键里程碑年龄与欧美常模存在显著差异：

脑白质体积（发育成熟与认知功能紧密相关）在约37.6岁达到峰值，而欧美人群在28.7岁（晚了8.9年）；

皮层下灰质体积峰值在18.4岁，晚于欧美的14.4岁（晚4年）；

皮层灰质体积峰值在7.1岁，晚于欧美的5.9岁（晚1.2年）；

总表面积中国10.2岁vs.欧美11岁（早0.8年）；

平均皮层厚度自4岁起即呈近线性下降，脑脊液体积自童年增加，并于约60岁后呈指数上升，这两个指标的变化与欧洲人群参考模型一致。

值得注意的是，即使对欧美常模进行技术校准，这些差异依然存在，这有力地说明，中西方人群大脑发育与老化节奏的差异，并非源于测量方法或统计模型。

之后，与CH规范参考比较发现，除轻度认知障碍患者在皮层下灰质体积和小脑体积、以及脑小血管病患者在总表面积上未出现显著偏差外，其余各疾病组在全脑指标上均存在显著偏离，且偏离区域均有所不同：轻度认知障碍以皮层下体积与皮层厚度受累为主；阿尔茨海默病呈现全脑广泛性异常；帕金森病主要累及皮层下体积、皮层体积与厚度；脑小血管病以皮层下体积与皮层厚度偏差为著；多发性硬化（MS）和视神经脊髓炎谱系疾病（NMOSD）患者也呈现广泛萎缩，但MS患者累及区域更多，萎缩更严重，与两者不同的病理机制相印证。

这表明，基于统一常模计算的偏离分数，能有效捕捉不同疾病的特异性病理改变模式，为疾病的鉴别诊断提供了客观的影像学生物标志物。

偏离分是否可靠？三项任务来验证

最后，基于上文中建立的中国人群脑结构标准图谱，研究人员通过三大临床任务验证了偏离分的应用价值。

任务一：基于偏差评分评估神经疾病概率评分（DPS）

研究人员利用支持向量机构建疾病概率评分（DPS），结果显示基于多变量偏差评分的疾病分类模型曲线下面积（AUC）显著：轻度认知障碍（MCI）为0.71、阿尔茨海默病（AD）为0.89、帕金森病（PD）为0.93、脑小血管病（CSVD）为0.92、多发性硬化（MS）为0.79、NMOSD为0.80。各疾病组中位DPS均高于0.73（如AD达0.93，PD达0.97），表明偏差评分可有效量化个体脑结构与特定疾病的相似性。

任务二：偏差评分对横断面临床指标的预测能力

采用支持向量回归分析发现，基于偏差评分预测的认知量表（如MMSE、MoCA等）得分与实际评分呈中度相关（Pearson R 范围0.11–0.67），运动功能（UPDRS‑III）及残疾程度（EDSS）评分的预测相关性分别为0.12–0.36。所有预测模型的平均绝对百分比误差（MAPE）介于0.07–1.26之间，多数相关性经FDR校正后仍具有统计学意义。

任务三：偏差评分对纵向治疗反应及疾病进展的评估

在帕金森病患者中，偏差评分对药物治疗（n=723）及脑深部电刺激术后1年（n=448）的UPDRS-III评分改善率预测显著；对多发性硬化和NMOSD患者，Cox回归模型依据偏差评分划分的高危组残疾进展风险显著更高。研究表明，偏差评分在疾病分层、预后预测及治疗反应评估中具有临床应用潜力。

基于上述三大任务的验证结果可以看出，偏离分这一基于中国人群脑结构标准图谱构建的量化指标，不仅能辅助识别不同疾病类型、评估病情严重程度，还能在一定程度上预测治疗效果与疾病进展趋势，为个体化诊疗与长期管理提供了可量化、可比较的客观参考依据。

小结

综上，这项突破性研究首次绘制了中国人群脑结构的“标准图谱”，揭示了我们大脑的独特时间表：国人大脑的发育进程整体“慢半拍”，但老化节奏却与世界同步。这意味着在相同年龄，较于欧美人群，我们的大脑更可能处于相对年轻的状态。

所以说，如果你总觉得自己的思维在三四十岁时反而更清晰、更沉稳，那可能是你的大脑刚刚进入“黄金时期”。这项研究不仅让我们更了解自己的大脑，也为精准诊断阿尔茨海默病、帕金森病等脑疾病提供了中国标准，告别了以往套用欧美数据的“水土不服”。

总之，这张“中国版”大脑地图的绘制，不仅是神经科学的重大进步，更是迈向真正个性化医疗的关键一步！

参考文献：

Zhuo Z, Chai L, Wang Y, et al. Charting brain morphology in international healthy and neurological populations. Nat Neurosci. Published online December 29, 2025. doi:10.1038/s41593-025-02144-5

来源：生物谷