年龄与性别分组下人类大脑平均生物力学响应研究：解锁脑损伤预防新密码

《Annals of Biomedical Engineering》：Average Biomechanical Responses of the Human Brain Grouped by Age and Sex

为解决创伤性脑损伤（TBI）相关计算模型准确性依赖实验数据验证，但现有数据有限等问题，研究人员开展了创建不同年龄和性别分组的人类大脑平均生物力学响应的研究。结果显示大脑结构、材料属性等存在年龄和性别差异。该研究为 TBI 研究及安全防护措施提供重要参考。

　　在日常生活中，头部受伤的情况时有发生，创伤性脑损伤（Traumatic Brain Injuries，TBI）已成为一个严重的社会问题，每年美国有超过 170 万例 TBI 发生。TBI 通常由运动、车祸、跌倒等导致的快速头部运动引起，其背后涉及的机械力与脑组织力学、急性病理生理学之间的关系十分复杂。目前，用于预测 TBI 风险和评估安全对策有效性的计算模型，其准确性依赖于与实验脑变形数据的比对验证。然而，现有的脑生物力学数据集稀缺，样本数量有限，且大多基于尸体实验，难以反映活体大脑的真实情况，这使得群体平均分析和有限元（Finite Element，FE）模型评估受到阻碍。同时，现有的计算模型多为通用几何模型，无法准确体现不同年龄、性别群体的大脑特征。因此，开展一项能够深入研究不同年龄和性别群体大脑生物力学响应的研究迫在眉睫。

为了解决这些问题，来自美国南卡罗来纳大学、约翰霍普金斯大学等多个机构的研究人员共同开展了相关研究。他们从 157 名受试者中收集数据，创建了按年龄和性别分组的人类大脑平均生物力学响应，包括结构、材料属性和变形响应，并构建了计算模型进行模拟。该研究成果发表在《Annals of Biomedical Engineering》上，为深入理解 TBI 的发生机制和开发更有效的预防措施提供了重要依据。

研究人员主要运用了以下关键技术方法：首先，通过多机构协作，在三个不同地点收集健康成年人的成像数据，包括解剖 MRI、磁共振弹性成像（Magnetic Resonance Elastography，MRE）和标记 MRI（tagged MRI，tMRI）。其次，对结构 MRI 扫描数据进行处理，利用先进的工具和算法进行图像配准、分割，获取大脑各结构的信息。然后，通过 MRE 数据估算大脑组织材料属性，使用非线性反演算法（Nonlinear Inversion Algorithm，NLI）得到复杂剪切模量等参数。最后，基于这些数据构建并模拟分组平均的有限元模型，分析大脑在不同条件下的生物力学响应。

研究结果主要体现在以下几个方面：

• 分组平均解剖模板：创建了六个组的 T1w 和 T2w 组平均模板图像，不同年龄组在脑室体积、蛛网膜下腔厚度等方面存在差异，符合脑萎缩的预期模式。男性脑容量在各年龄组均大于女性，经脑容量归一化后，除老年组外，性别间脑室体积差异不大。
• 分组平均材料属性：MRE 实验表明，老年组的平均剪切刚度明显低于年轻和中年组，且与性别无关；阻尼比在老年组略高，但无明显趋势。
• 分组平均 tMRI 应变响应：tMRI 实验计算了各组对非损伤性脉冲加载的平均脑变形响应。年轻和中年组的 MPS 和 MRD 空间分布相似，老年组的最大应变和位移在皮质区域较低。年龄增长与 MPS 和 MRD 的降低相关，但 MRD 指标差异不显著。
• 分组平均计算模型应变响应：构建的六个组平均计算模型模拟结果显示，各模型应变空间分布、累积分布和 95% 百分位数时间历程相似，与年龄和性别关系不大，且模型应变普遍高于 tMRI 实验结果。

在研究结论和讨论部分，研究人员指出，该研究首次生成了按年龄和性别分组的大脑结构和生物力学响应，发现大脑结构和生物力学变化与年龄相关，部分存在性别差异。但有限元模型与实验数据的趋势不完全一致，可能与模型中对脑室、蛛网膜下腔等区域的建模假设以及脑 - 颅骨界面的处理有关。此外，当前研究中年龄分组的划分可能需要进一步优化。虽然实验 MRI 数据处于小应变范围，但对计算模型的校准和评估至关重要。未来需要收集更多数据，尤其是脑变形数据，以深入理解应变响应随年龄变化的机制，使计算模型更好地匹配群体平均响应趋势。这项研究为后续的 TBI 研究奠定了基础，有助于推动安全防护技术的发展，如车辆安全测试和头盔设计等领域，有望降低 TBI 的发生率，保障人们的生命健康。