俄勒冈健康与科学大学(Oregon Health and Science University)的研究员兼实验室经理米凯拉·科多瓦(Michaela Cordova)用孩子们进行了一项研究，旨在绘制大脑神经连接的地图。
大脑各区域之间的物理联系，统称为“连接体”，是区分人类与其他物种认知能力的一部分。
但它们也把我们彼此区分开来。
目前，科学家们正将神经影像学方法与机器学习相结合，以了解个体间大脑结构和功能的共性和差异，目的是预测特定的大脑如何因遗传和环境影响而随时间改变。
Cordova工作的实验室由达米安·费尔(Damien Fair)副教授领导，主要负责功能连接体，这是一种大脑区域地图，协调执行特定任务和影响行为。
Fair对这个人类独特的神经连接体取了一个特殊的名字:功能指纹(functional fingerprint)。
就像我们的指尖上的指纹一样，功能指纹对我们每个人都是特定的，并且可以作为唯一的标识符。
费尔说:“我可以从我5岁的孩子身上提取指纹，到她25岁的时候，我仍然可以知道那个指纹是她的。”
尽管她的手指可能会随着年龄和经验的增长而变大，经历其他的变化，“但她的核心特征仍然存在。”
同样的，Fair的实验室和其他人的工作也暗示了一个人的功能性连接体的本质可能是可以识别的固定的，并且一生中正常的变化在很大程度上是可以预测的。
识别、跟踪和建模功能连接体可以揭示大脑信号如何导致行为的变化，在某些情况下，可能会导致某些神经精神疾病的高风险。
为了达到这个目的，Fair和他的团队系统地搜索他们的数据，通过扫描、研究和临床人群等方式寻找大脑连接模式。
传统的绘制功能性连接体的技术每次只关注大脑的两个区域，使用MRI数据来关联每个区域的活动是如何相互变化的。
大脑中信号一致变化的区域得分为1。如果其中一个增加而另一个减少，那就应该是-1。如果两者之间没有明显的关系，那就是0。
然而，这种方法有局限性。
例如，它独立于大脑的其他部分来考虑这些区域，尽管每个区域都可能受到邻近区域输入的影响，而这些额外的输入可能掩盖了任何一对区域真正的功能连接。
要克服这些假设，就需要观察整个大脑中的交流，而不仅仅是一个小部分，并揭示更广泛的、信息更丰富的连通性模式，否则这些模式可能会被忽视。
2010年，Fair与人合作在《科学》杂志上发表了一篇论文，描述了使用机器学习和核磁共振扫描同时考虑每一对相关因素，以估计给定大脑的成熟度(或“年龄”)。
虽然这种合作并不是唯一一个同时分析多个连接模式的合作，但它在整个研究领域引起了轰动，因为它是第一个使用这些模式预测特定个体的大脑年龄的公司。
四年后，在一篇创造了“功能性指纹”这个词的论文中，Fair的团队设计出了自己的方法来绘制功能性连接体，并根据来自不同区域的信号，而不是所有区域的信号相互结合，预测单个大脑区域的活动。
根据他们的计算，大约30%的连接体是独一无二的。
与感觉、运动和视觉等更基本的功能相比，这些区域中的大多数倾向于控制“更高阶”的任务，这些任务需要更多的认知处理，比如学习、记忆和注意力。
公平地解释说，这些区域如此独特是有道理的，因为这些高阶控制区在本质上决定了我们是谁。
事实上，大脑的额叶和顶叶皮质等区域在进化的后期发展起来，随着现代人的出现而扩大。
费尔说:“如果你想一下人与人之间最相似的东西，那应该是更简单的东西，比如我如何移动手指，视觉信息最初是如何处理的。”
“这些方面的人口差异较小。通过考虑不同区域的独特活动模式，该模型可以根据扫描结果来识别一个人。”
这种扫描需要两周时间得出结果。
费尔和他的研究小组开始疑问，一个人的指纹特异性是否能持续数年甚至几代人。
研究助理教授Oscar Miranda -Dominguezz是Fair实验室的一员，也是这项研究的第一作者，他对他们能够使用儿童模型识别成年兄弟姐妹感到惊讶。
以成年人为对象的模型无法做到这一点，可能是因为成年人的高阶系统已经完全成熟，使得他们的特征不那么容易推广到年轻、发育中的大脑。
Miranda说:“对更大的样本和年龄跨度的进一步研究可能会阐明成熟方面的问题。”
他补充说，这个模型能够区分家庭成员之间细微的差别，这是很了不起的，因为研究人员训练的分类器只划分“相关”和“不相关”，而不是关联程度。
(他们的2014年线性模型能够检测到这些细微的差异，但更传统的相关方法却不能。)
虽然他们的双胞胎样本不够大，不足以精细地分析环境因素对基因的影响，但在费尔看来，后者在塑造功能指纹方面发挥了重要作用，这是“毫无疑问”的。
“我们看到的大部分是关于遗传学，小部分是环境因素,”费尔说,“不是说环境对连接体没有大影响。”
虽然他们检查的所有神经回路都显示了兄弟姐妹之间的某种程度的共性，但是高阶系统是最容易遗传的。
在四年前的研究中，这些区域在个体间表现出最多的变异。
正如Miranda所指出的，这些区域会调节来自于社会互动和遗传的联系的行为，可能预示着一种“家庭认同”。
在高血压、关节炎和近视之后，将“分布式大脑活动”添加到家族遗传特征列表中。
更丰富的数据集还可能允许进行更复杂的预测，比如确定表明心理健康的模式及大脑的实际年龄。
该论文的第一作者考夫曼说，下一个目标是在遗传能力之上，解开与大脑解剖和信号传导有关的特定通路和基因。
“我们需要了解大脑结构和功能的遗传能力以及潜在的遗传结构。”他说。
