研究通过静息态脑活动“神经条码”预测个体行为与认知差异

来源：《自然-人类行为》

北京师范大学与中国科学院团队通过分析超3万人的静息态脑影像，从271个脑区提取约5000个时间序列特征，构建了能稳定反映个体差异的“神经条码”。研究发现，感觉处理脑区的非线性自相关模式可预测物质使用倾向，而高阶认知脑区的随机游走动力学则与一般认知能力相关。这些脑-行为关联在不同年龄段和人群中均具普适性，为理解个体认知与行为差异的神经基础提供了新视角，也为大规模脑行为关联研究开辟了新路径。