《Developmental Cognitive Neuroscience》：The development of dynamic networks supporting attentional flexibility
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本研究通过脑磁图（MEG）结合动态网络模式（DyNeMo）分析，探讨了4-19岁儿童及青少年（含ADHD患者）在执行注意定势转移任务时的大脑网络动态。研究发现，前额叶theta模式与后部alpha模式的动态调控是支持注意灵活性的关键，其活动强度随任务难度和年龄增长而增强，并能预测瞬时注意失误。该研究为理解注意灵活性的神经发育机制提供了新的动态网络视角。
注意灵活性是人类认知功能的重要组成部分，它使个体能够根据不断变化的外部刺激或内部目标灵活地转移注意焦点。这种能力在童年期经历显著发展，对个体的学业成就和未来适应社会至关重要。然而，尽管成人注意灵活性的神经活动特征已被广泛研究，但其在儿童和青少年时期的发育轨迹仍不清楚。此外，注意缺陷多动障碍（ADHD）等神经发育障碍常伴有注意灵活性缺陷，但其背后的动态神经机制尚未阐明。传统脑电图（EEG）或脑磁图（MEG）分析通常需要预先设定频率和时间窗口，这可能无法充分捕捉发育过程中大脑活动频率成分和反应时机的变化。为了克服这些局限，并深入揭示支持注意灵活性发展的大尺度、多频率脑网络动态，Sebastian C. Coleman等研究人员开展了一项创新性研究。
本研究利用MEG技术，记录了63名4至19岁参与者（包括30名ADHD患者）在执行注意定势转移任务时的大脑活动。研究人员采用了一种名为动态网络模式（DyNeMo）的数据驱动生成模型。该模型能够从连续的神经信号中推断出一组潜在的、具有特定频谱和空间特征的“模式”，并将每个时间点的观测数据表示为这些模式的线性混合。这种方法无需预先假设神经反应的时间和频率特性，就能捕捉全脑功率和功能连接的瞬态动态变化。
研究人员首先观察了参与者的行为表现。结果发现，任务难度（非转换、隐性转换、显性转换）显著影响反应时（RT）和正确率，显性转换任务的反应最慢、错误率最高。年龄与行为表现显著相关，年长儿童的反应更快、更准确。然而，ADHD诊断对行为表现没有显著影响。
通过DyNeMo分析，研究者从数据中识别出6个动态网络模式，包括一个前额叶theta模式、一个视觉alpha模式、一个感觉运动alpha/beta模式、一个顶叶alpha模式、一个颞顶叶theta模式以及一个背景模式。这些模式在任务试次中均表现出相对于刺激前基线的动态扰动。
对模式动态的进一步分析揭示了几个关键发现。首先，任务条件显著影响了前额叶theta模式以及视觉和顶叶alpha模式的活动。在需要注意力转换的试次中，尤其是显性转换试次，前额叶theta模式的活动在刺激后增加得更明显，而后部alpha模式的活动则下降得更显著。这表明更大的注意力转移需求与这些模式更强烈的动态调控相关。
其次，即使在同一任务条件下，试次间的行为波动（如反应时变慢或错误反应）也与特定模式动态的改变有关。注意力瞬时失误（反应慢或错误）的试次，其前额叶theta和后部alpha模式在刺激后的响应幅度更大，类似于高难度转换试次的表现。此外，注意力失误在刺激出现前就伴随着视觉alpha模式活动升高，以及顶叶alpha和颞顶叶theta模式活动降低，提示这些模式的活动可能预测随后的任务表现。
第三，发育分析显示，前额叶theta模式和视觉alpha模式的动态随年龄增长而发生显著变化。年长儿童表现出更高的前额叶theta模式基线活动水平，以及更强的刺激后响应（增加）；同时，视觉alpha模式在刺激后的抑制（活动下降）也更明显。这些发育性变化与行为表现的改善同步，表明前额叶theta活动的增强和后部alpha抑制的成熟是支持注意灵活性发展的关键神经特征。
最后，与研究的行为结果一致，ADHD诊断对任何模式的动态均无显著影响。
为了验证DyNeMo的结果，研究者还进行了传统的体素级波束成形源分析，结果证实了前额叶theta和后部alpha活动在注意转换中的关键作用，与DyNeMo的发现相互印证。
本研究通过动态网络建模，首次在发育群体中描绘了支持注意灵活性的大脑网络动态图谱。研究结果表明，前额叶theta与后部alpha网络的快速、协调的动态变化，是实现有效注意转移的核心机制。这些网络的调控能力随年龄增长而增强，构成了注意灵活性发展的神经基础。同时，这些网络动态的瞬时失调与注意力的 momentary lapse（瞬时失误）密切相关。该研究不仅深化了我们对高级认知功能发育的理解，也为未来探测神经发育障碍的精细动态生物标记提供了新的方法论和理论框架。论文发表于《Developmental Cognitive Neuroscience》。
