有一种模型可以连接所有的图：通过使用自适应向量量化来训练一个统一的模型，用于多领域图的预训练

《Information Fusion》：One model connects all graphs: Towards training one unified model for multi-domain graph pre-training using adaptive vector quantization

本研究通过fMRI数据构建分层效能网络（HEffNet），结合Kalman滤波和改进的GGNN模型，分析针灸治疗肠易激综合征（FD）的脑网络机制，发现分层脑网络信息融合显著提升疗效预测精度，证实针灸通过优化脑区协作实现治疗效果。

　　
功能性消化不良（FD）的脑网络机制与针灸疗效预测研究

功能性消化不良（FD）作为消化系统常见疾病，其病理机制涉及复杂的脑-肠轴调控网络。近年来，基于功能磁共振成像（fMRI）的脑网络分析技术为揭示针灸作用机制提供了新视角。该研究团队通过整合多源神经数据与图神经网络技术，系统性地解析了针灸治疗FD的脑网络层次化整合机制，并建立了首个可解释的疗效预测模型。

研究背景与科学问题
FD的核心症状群包含早饱感、餐后饱胀及上腹疼痛等躯体症状，同时常伴随焦虑、抑郁等情绪障碍。传统影像学研究多聚焦于特定脑区激活模式或区域间简单连接关系，但忽视了三个关键问题：1）针灸产生的非线性效应涉及多脑区协同工作；2）现有分析方法难以捕捉网络结构的层次化特征；3）临床疗效与脑网络动态变化的定量关联尚未建立。这种对脑网络组织结构和动态整合机制的理解不足，导致现有研究难以精准解析针灸的神经生物学基础。

研究创新与技术路线
研究团队突破传统二元分析框架，提出"脑树"（Brain Tree）与层次化效能网络（HEffNet）双轨技术体系。在数据层面对177例FD患者进行20次针灸治疗的fMRI多时间点采集，建立包含4.3TB体素数据的临床数据库。方法学上采用三级技术路线：首先基于分层模块化分解构建脑树结构，识别具有层级特征的神经活动单元；其次开发改进型门控图神经网络（GGNN），通过动态图卷积捕获时间序列的拓扑演化；最后建立基于卡尔曼滤波的效能预测模型，实现神经活动模式与临床疗效的非线性映射。

脑网络层次化解析
研究采用改良的脑网络分形算法，将常规的26区标准脑图谱扩展为包含128个功能子区的精细分层结构。这种分层策略成功识别出三个核心效能层级：1）皮层-边缘系统级（涉及前额叶、杏仁核、海马体等）；2）神经内分泌调控级（下丘脑、垂体前叶、肾上腺髓质）；3）自主神经整合级（桥脑、延髓、脊髓灰质）。通过脑树结构可视化发现，针灸干预使FD患者的网络连接密度从基线状态的0.37提升至治疗后的0.61，同时网络复杂度参数（小世界系数）从0.82降至0.67，表明针灸显著优化了脑网络的信息整合效率。

疗效预测模型构建
HEffNet模型创新性地融合了时序动态建模与空间拓扑特征提取：1）采用改进的GGNN架构，通过门控机制动态调节不同时间尺度的特征权重；2）引入卡尔曼滤波器进行多时间点神经信号的平滑处理与趋势预测；3）建立层次化特征融合模块，将不同层级的脑区激活模式进行加权整合。模型验证显示，在测试集上预测效能达到89.3%，较传统支持向量机（SVM）模型提升27.6个百分点，AUC值从0.68提升至0.93。

关键发现与机制阐释
临床数据表明，治疗有效的患者群体在脑网络重构方面呈现显著共性特征：1）前额叶-边缘系统网络效率提升42%，情绪调节功能增强；2）岛叶-下丘脑轴连接强度增加35%， visceral-sensory转化效率提高；3）基底神经节-脊髓网络传递时延缩短至83ms（基线为128ms），自主神经调控能力显著改善。这些发现印证了针灸通过多层级协同作用改善脑-肠轴功能的理论假说。

技术突破与验证
改进的GGNN模型通过引入残差连接模块，使深层网络特征提取能力提升28%，同时降低梯度消失风险。消融实验证明，层次化特征提取模块对预测精度的贡献率达61%，而空间拓扑模块贡献率为39%。特别值得注意的是，当移除脑树第三级特征时，模型预测误差从7.2%上升到14.5%，验证了多层次信息融合的必要性。卡尔曼滤波器成功将fMRI信号的噪声水平从基线σ=0.15降至σ=0.07。

临床转化价值
该研究成果首次实现了针灸疗效的量化预测：1）建立包含6个层级32个效能模块的脑网络效能图谱；2）开发临床决策支持系统（DSS），可提前5-7个治疗周期预判疗效；3）形成具有时空特征的脑网络优化指标体系，包含12项量化参数。这些突破为制定个体化针灸治疗方案提供了科学依据，使传统经验医学首次实现精准化疗效评估。

未来发展方向
研究团队提出三个延伸研究方向：1）多模态数据融合（整合EEG、HRV、肠神经信号）；2）动态脑网络建模（发展实时监测系统）；3）跨文化比较研究（针对东亚与欧美患者群体差异）。技术层面计划将图神经网络扩展至三维时空建模，同时探索基于联邦学习的跨机构数据共享机制。

该研究的重要启示在于：针灸的疗效不仅依赖于特定脑区的激活状态，更在于通过层次化信息整合机制重构脑网络的功能连接拓扑。这种多尺度协同作用模式为解析传统医学的神经生物学基础提供了创新范式，同时也为神经调控技术的临床转化开辟了新路径。