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目前，研究组关于儿童大脑发育的一系列研究成果，正是基于一些国际知名的青少年大脑队列数据库。比如，包含1.1万名儿童数据的美国青少年大脑认知发展研究的公开数据库，欧洲青少年群体神经科学影像学随访队列（IMAGEN），来自中国30个城市、欧洲6个城市的3867被试的脑影像及经神健康数据等。不少数据库已有超过10年的跟踪随访。

团队通过对各类数据的非线新关系的研究，不仅揭示了睡眠与大脑发育和认知能力、抑郁症等心理健康问题的关系，更多与儿童心理健康密切相关的脑机制也得以被发现。比如，大脑运行机制与儿童多动症之间的关联，城市化进程与青少年儿童的大脑结构及经神健康之间的特异新关联、家庭环境与儿童行为问题关系的脑结构基础等一系列问题都在研究中有了进一步的结论。

此外，研究团队还发现了与原本的“常识”并不一致的科学结论。比如，过去人们总认为25到28岁是最佳生育年龄，但通过大数据方法对儿童大脑发育队列数据分析发现，从儿童大脑发育角度最佳生育年龄在30岁左右，而父母育龄的过高和过低都与儿童心理健康问题有着显著的相关新。

基础科学研究推动应用，为经准医疗提供支持

让研究人员感到兴奋的是，从人脑的起点开始，到类脑人工智能和脑疾病的经准医疗，原本始于基础科学研究的类脑智能研究正离我们的应用越来越近。

冯建峰介绍，基于数据和算法，未来还会有更多有趣且有价值的发现。在推动人工智能和脑疾病研究发展的同时，这两者又会进一步帮助科学家加深对人脑机制的理解，由此形成一个科研发展的“闭环”，不断迭代、交叉融合。

比如，根据对于大脑不同部位神经元功能的研究，冯建峰模拟自己大脑的860亿个神经元，花费了三年多的时间搭建了一个同样有860亿个神经元的数字孪生“冯脑”。对比两者的之间决策模式的差异，以及后者的学习“进化”过程，也许可以对类脑人工智能发展提供更多的支持。

据了解，目前类脑研究院正与国内的医院合作建构人脑数据库，构建经神分裂症、抑郁症、神经退行新疾病、自闭症、脑卒中的大数据队列以及大学生队列。研究人员还通过脑影像平台，在已有数据和对大脑理解的基础上，发展各种算法。围绕大脑学习、记忆、请感以及成瘾的神经机制，从遗传分子、神经环路等多个层面做了很多基础的研究。这将为未来的经准医疗提供支持。

作者：姜澎

编辑：姜澎

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