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为探索大脑网络动力学的性别差异，研究者利用人类连接组计划数据，通过边缘功能连接分析脑网络动态，发现男性在静息状态下表现出比女性更少的网络重新配置频率，且默认模式网络分析也证实了男性的更长的低谷持续时间和女性更高的峰高度，为理解大脑功能性别差异提供了新视角。
人类大脑在结构和功能上存在性别差异是神经科学领域长期关注的话题。从大脑解剖学的灰质体积差异，到功能连接研究中发现的网络内与网络间连接的异同，相关研究报告层出不穷。然而，许多发现对研究方法高度敏感，在控制全脑体积后差异可能消失，加之样本量不足和发表偏倚等问题，使得大脑性别差异的真实图景依然模糊。特别地，尽管已有大量研究探讨了功能连接（Functional Connectivity, FC）的性别差异，但关于大脑网络在动态功能连接方面的性别差异研究却相对稀少。大多数动态连接研究依赖于滑动窗口方法，但该方法存在窗口长度选择、统计解释等固有挑战。近年来，一种新兴的边缘功能连接（Edge Functional Connectivity, eFC）分析范式提供了新视角。它关注节点对之间共波动的“对话”，而非单个节点的活动，能揭示传统节点中心分析无法捕捉的网络社区重叠等复杂组织模式。那么，在静息状态下，大脑网络动力学的动态重构是否也存在性别差异？这一问题尚待解答。
为此，研究者开展了一项研究，旨在利用eFC分析方法，探究静息态大脑网络动力学的性别差异。研究人员选择了人类连接组计划中1024名参与者的静息态功能磁共振成像数据，以确保足够大的样本量。研究主要采用了基于边缘时间序列的根总平方和指标来刻画全脑的动态连接变化。
为开展研究，作者主要运用了以下几个关键技术方法：数据来源于人类连接组计划的年轻参与者队列；对功能磁共振成像数据进行最小化预处理，包括使用ICA-AROMA进行运动校正、带通滤波去除生理噪声和低频漂移，并利用窗式小波变换去除拼接时间序列两端的瞬时伪影；采用申氏图谱将大脑划分为268个节点，计算并Z转换每个节点的血氧水平依赖信号时间序列；通过计算所有节点对Z转换后时间序列的逐元素乘积，生成边缘时间序列；将所有边缘时间序列的平方和在每个时间点求和后开方，得到每个参与者的根总平方和时间序列。此外，还平行分析了仅包含默认模式网络节点的数据。统计分析采用一般线性模型，将性别作为自变量，并将全脑体积和年龄作为协变量。
结果部分主要发现如下：
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全脑分析中的性别效应：
当将低谷定义为根总平方和时间序列中任何低于其前后值的点时，在控制全脑体积和年龄后，男性显示出比女性更长的低谷持续时间（F(1,1020) = 5.95, p <.02）和更高的峰值高度（F(1,1020) = 32.55, p <.001）。
当采用更严格的标准（低谷需比前后临界值低1%、2%或5%）时，男性的低谷持续时间在所有标准下均显著长于女性，但峰值高度的性别差异随标准变化而变得不一致。
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默认模式网络分析中的性别效应：
在仅针对默认模式网络的分析中，男性的低谷持续时间在所有低谷定义标准下均显著长于女性。同时，女性在所有四种条件下均显示出显著更高的峰值高度（F(1,1200) ≥ 19.55, p <.001）。
结论与讨论
本研究首次提供了基于边缘功能连接分析的大脑网络动力学性别差异的证据。在相对大样本的数据中，男性在静息状态下表现出比女性更长的低谷持续时间，且这一效应在控制全脑体积后依然稳定。默认模式网络的分析进一步揭示，女性在该网络内表现出更高的峰值高度。低谷持续时间的差异可能意味着男性的大脑网络重构频率较低，或者说其网络动态更为“粘滞”；而女性则可能表现出更高的网络动态灵活性。默认模式网络中女性峰值高度更高的发现，可能与之前节点功能连接研究中发现的女性默认模式网络内连接更强的结论相一致。
研究者指出，虽然这些发现揭示了新的性别差异，但目前尚不宜对其意义进行过度推测。理解这些差异的行为或认知相关性，以及这些差异在任务状态下是否依然存在，是未来研究的重要方向。此外，除了默认模式网络，探索其他子网络中的动力学差异也可能揭示更多有趣的发现。总体而言，本研究不仅揭示了静息态下大脑网络动力学存在性别差异，也进一步证明了根总平方和程序在检验群体及个体差异方面的实用性。相关成果发表在《Brain Imaging and Behavior》期刊上。
