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      科學通報 | 認知能力何時達到“巔峰”: 認知控制相關大腦活動的畢生發展軌跡

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      在嘈雜環境中(如咖啡館)閱讀時, 個體能夠有效過濾周圍談話聲與器皿碰撞聲等干擾, 將注意力集中于當前任務, 這一日常行為體現了人類的認知控制能力 [1] . 作為一項高級認知功能, 認知控制在諸多目標導向行為中——尤其是存在干擾的情境下——發揮著關鍵作用. 認知控制能力的發展遲滯或老化會導致多種行為障礙和心理健康問題, 如注意缺陷與多動障礙、輕度認知障礙等 [ 2 , 3 ] . 因此, 系統考察認知控制在整個生命周期中的發展軌跡, 對于理解不同年齡段個體, 特別是處于發育關鍵期或功能衰退期群體的認知變化機制具有重要意義.

      行為研究表明, 認知控制能力在整個生命周期中遵循著倒U型軌跡: 從兒童期開始發展, 于青年早–中期達到高峰, 隨后在老年期逐漸衰退 [4] . 與之相應, 在大腦結構層面, 與認知控制密切相關的額頂葉區域灰質體積也呈現類似的倒U型變化模式, 與行為發展趨勢一致 [ 5 , 6 ] .

      然而, 在神經活動層面, 認知控制相關腦區激活水平隨年齡變化的規律尚不明確. 大腦的這種功能活動與結構之間并非簡單對應關系, 因此無法直接推斷出大腦活動的年齡軌跡. 我們可以通過腦成像的方式, 捕獲大腦在完成特定任務時的神經活動. 遺憾的是, 認知控制功能對應的大腦活動隨年齡的變化在文獻中的報道也存在爭議. 比如, 有研究表明, 伴隨著大腦結構退化, 老年個體在執行認知控制任務時腦激活也降低, 體現了大腦的衰退 [7] ; 然而, 還有一些研究發現, 老年人會表現出神經補償機制, 包括補償性激活(即特定腦區效率下降后通過其他腦區的補償性激活來維持表現)和半球不對稱性降低(任務激活模式由單側優勢轉向雙側參與) [8] . 因此, 認知控制相關的神經活動在整個生命周期內的演變過程有待系統性的探究.

      以往研究為理解認知控制的發展模式作出了重要貢獻, 然而存在年齡覆蓋不全、樣本量有限、較少關注大腦功能活動的發展模式、及普遍采用線性模型(難以捕捉倒U型等非線性趨勢)等局限. 為了更精確地刻畫認知控制相關大腦活動的畢生發展軌跡, Li等人 [9] 以沖突加工為研究對象, 對139個腦成像研究開展了元分析, 涵蓋了5~85歲的3765名被試, 系統探討了從兒童期到老年期大腦功能活動隨年齡的變化模式. 該研究采用了基于種子點的效應量映射(seed-based d mapping, SDM)來對腦激活的效應量進行元回歸分析, 進而揭示腦功能隨年齡變化的規律. 為了擬合大腦的發育軌跡, 該研究進一步采用了廣義可加模型(generalized additive model, GAM)和簡化的代數模型方法. 其中, SDM是用于開展腦成像元分析的一種方法, 可以結合效應量來驗證結果的可靠性; GAM則是能夠通過一組平滑函數的加權求和來擬合復雜的非線性軌跡.

      通過分析多種可能的軌跡, 該研究發現, 認知控制相關腦區的激活水平在整個生命周期中呈現顯著的倒U型軌跡, 峰值出現在27~36歲之間( 圖1 ), 而未發現其他變化模式(如正U型、線性或先上升后穩定). 倒U型軌跡的腦區包括左側腦島(left insula)、雙側額下回(bilateral inferior frontal gyrus)、左側頂上葉(left superior parietal lobule)、右側顳中回(right middle temporal gyrus)、右側頂下葉(right inferior parietal lobule)和輔助運動區(supplementary motor area)( 圖1 ).


      圖 1 認知控制相關腦區活動的畢生發展軌跡 [9] . 散點圖展示了大腦活動效應量隨年齡變化的分布, 其中藍色曲線為GAM的擬合結果, 紅色曲線為根號模型的擬合結果. 藍色與紅色垂直虛線分別表示基于GAM和根號模型估算的峰值年齡. 散點的大小反映各研究的樣本量. r: 右側; l: 左側; IFG: 額下回; SPL: 頂上葉; MTG: 顳中回; IPL: 頂下葉; SMA: 輔助運動區

      進一步的簡化模型擬合分析發現, 這種倒U型的模式可以用一個根號函數來較為精確地描述, 而非傳統研究常采用的二次函數, 這與峰值在成年早期的發現相一致. 這種倒U型的變化能夠合理解釋行為層面所觀測到的倒U型發展軌跡, 因此該研究的一個重要貢獻是為認知控制的畢生發展機制提供了關鍵的神經證據. 此外, 直接的組間比較發現, 相比青中年群體(18~60歲), 青少年(18歲以下)與老年群體(60歲以上)表現出大腦的平均激活減弱和左半球偏側化增強, 這些結果進一步說明兒童認知控制尚未完全成熟、老年人認知控制功能減退的觀點, 也挑戰了老年階段的偏側化減弱和補償理論 [ 10 , 11 ] .

      該倒U型的大腦活動年齡軌跡與前人發現的大腦結構的軌跡相吻合, 可能反映了功能與結構的耦合關系: 在兒童青少年期間, 大腦結構的不斷成熟(如突觸修剪、髓鞘化等)可以使得腦功能的活動不斷提升, 而老年階段大腦結構的退化(如灰質萎縮等)會導致腦功能活動的下降 [5] . 除此之外, 神經遞質調節、激素變化與環境因素也可能共同促成大腦功能的倒U型發展軌跡 [ 12 , 13 ] , 如有研究表明, 神經遞質的生物利用度(即信號傳導效率)達到最佳水平有助于形成更精準的腦區激活模式, 可能是支撐倒U型軌跡的重要機制 [ 14 , 15 ] . 因此, 未來需進一步深入探究上述因素如何導致認知控制腦激活呈現倒U型變化的內在機制.

      該研究闡明了認知控制相關神經活動的發展規律, 對制定針對不同年齡階段的認知訓練與臨床干預策略具有重要指導意義. 該研究發現, 認知控制相關腦功能峰值期出現在27~36歲之間; 這提示, 自成年中期起, 應加強對腦健康的系統維護, 并可通過積極認知訓練以延緩功能衰退, 盡可能維持較高水平的認知功能. 需要特別指出的是, 認知控制功能的衰退是一個緩慢、漸進的過程, 峰值期過后相關能力在較長時期內仍可保持良好狀態, 而非在峰值年齡之后出現斷崖式下跌. 因此, 我們應理性看待認知發展進程, 避免對年齡增長過度焦慮.

      當然, 該研究也存在一定的局限性, 較為突出的是納入的文獻較少關注45~60歲的群體, 這可能會對回歸結果的穩健性產生一定影響. 但也有證據表明, 中年階段的認知與神經活動通常介于青年和老年之間, 呈現出連續且平滑的發展軌跡 [4] , 因此將中年階段視為生命歷程連續體的一部分具有其合理性.

      [1] Cohen J D. Cognitive control: core constructs and current considerations. In: Egner T, ed. The Wiley Handbook of Cognitive Control. Hoboken, NJ: Wiley Blackwell, 2017. 38.

      [2] Cai W, Warren S L, Duberg K, et al. Both reactive and proactive control are deficient in children with ADHD and predictive of clinical symptoms . Transl Psychiatry , 2023 , 13: 179

      [3] Traykov L, Raoux N, Latour F, et al. Executive functions deficit in mild cognitive impairment . Cogn Behav Neurol , 2007 , 20: 219 -224

      [4] Erb C D, Germine L, Hartshorne J K. Cognitive control across the lifespan: congruency effects reveal divergent developmental trajectories . J Exp Psychol-Gen , 2023 , 152: 3285 -3291

      [5] Bethlehem R A I, Seidlitz J, White S R, et al. Brain charts for the human lifespan . Nature , 2022 , 604: 525 -533

      [6] Giedd J N, Blumenthal J, Jeffries N O, et al. Brain development during childhood and adolescence: a longitudinal MRI study . Nat Neurosci , 1999 , 2: 861 -863

      [7] Yaple Z A, Stevens W D, Arsalidou M. Meta-analyses of the n-back working memory task: fMRI evidence of age-related changes in prefrontal cortex involvement across the adult lifespan . Neuroimage , 2019 , 196: 16 -31

      [8] Veríssimo J, Verhaeghen P, Goldman N, et al. Evidence that ageing yields improvements as well as declines across attention and executive functions . Nat Hum Behav , 2022 , 6: 97 -110

      [9] Li Z, Petersen I T, Wang L, et al. The lifespan trajectories of brain activities related to conflict-driven cognitive control . Sci Bull , 2025 , 70: 3618 -3628

      [10] Cabeza R. Hemispheric asymmetry reduction in older adults: the HAROLD model . Psychol Aging , 2002 , 17: 85 -100

      [11] Reuter-Lorenz P A, Cappell K A. Neurocognitive aging and the compensation hypothesis . Curr Dir Psychol Sci , 2008 , 17: 177 -182

      [12] Brenhouse H C, Andersen S L. Developmental trajectories during adolescence in males and females: a cross-species understanding of underlying brain changes . Neurosci BioBehav Rev , 2011 , 35: 1687 -1703

      [13] Luna B, Marek S, Larsen B, et al. An integrative model of the maturation of cognitive control . Annu Rev Neurosci , 2015 , 38: 151 -170

      [14] Grabert K, Michoel T, Karavolos M H, et al. Microglial brain region?dependent diversity and selective regional sensitivities to aging . Nat Neurosci , 2016 , 19: 504 -516

      [15] Grennan G, Balasubramani P P, Vahidi N, et al. Dissociable neural mechanisms of cognition and well-being in youth versus healthy aging . Psychol Aging , 2022 , 37: 827 -842

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