该研究对病灶网络映射 (LNM) 这一神经科学方法的有效性进行了深入评估,旨在揭示大脑受损区域与精神疾病症状之间的联系。作者通过数学推导指出,该方法在本质上是将病灶数据与标准连通性矩阵进行线性乘法运算。研究发现,当分析涉及多个异质性病灶时,生成的映射图往往会趋同于输入矩阵的固有特性,而非反映特定疾病的独有特征。这意味着许多已发表的科学发现可能只是反映了大脑网络的通用的组织结构,而非特定病症的因果电路。因此,作者呼吁在使用此类统计模型识别神经和精神疾病的临床目标时应保持谨慎。该文章由来自荷兰及多国研究机构的专家共同完成,并发表于 2025 年的《自然·神经科学》杂志。
References:
* van den Heuvel M P, Libedinsky I, Quiroz Monnens S, et al. Investigating the methodological foundat...去小宇宙查看完整单集简介
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