中科院心理所成立脑与心智毕生发展研究中心

　　个体的终身发展遵循特定的生命规律，“揭秘人类的脑与心智毕生发展规律和机制”是生命科学领域的终极挑战之一。俗话说“3岁看大，7岁看老”，一句话道出了儿童时期身心健康对于个体终身发展的重要性。儿童脑智健康对国家的可持续发展具有重大战略意义，是公共卫生健康领域的工作核心，更是国家重大需求。为解决这一科学问题和国家重大需求，中国科学院心理研究所整合所内优势资源、联合国内优势互补单位，经所务会批准成立“脑与心智毕生发展研究中心(Research Center for Lifespan Development of Mind and Brain，简称CLIMB)”共建机构。该中心成员来自心理所，以及华南师范大学、中国科学院生物物理研究所、中国科学院神经科学研究所、上海交通大学、浙江大学、东南大学、西南大学、广西师范学院8家共建单位的相关研究团队，中心的心理所负责人为左西年研究员，中心共建主任为华南师大翁旭初教授，战略咨询顾问为心理所所长傅小兰研究员、党委书记孙向红研究员、副所长刘勋研究员和陈雪峰副研究员。 

心理所所长傅小兰致辞 

　　2017年12月8日，CLIMB成立大会在心理所举行，傅小兰、刘勋和陈雪峰，以及各共建单位研究团队负责人与成员出席了会议。傅小兰在致辞中总结回顾了心理所“一三五”规划中三个重大突破和五个重点培育方向的建设与实施情况，充分肯定了CLIMB的成立与建设对“一三五”规划的重要实践意义，并表示心理所将大力支持该方向以及中心的持续发展，着力推进特色研究所建设工作，助力国家脑计划。 

　　CLIMB负责人左西年汇报了共建中心的筹备及建设过程，并详细介绍了英文简称CLIMB的由来：契合个体的成长，开始简单的“爬”，象征毕生发展的初步阶段，同时也寓意新成立的共建中心“爬起”和未来发展将面临的挑战及希望。 

　　成立仪式后，与会者就CLIMB的发展和下一步工作召开了为期一天半的研讨会。华南师大翁旭初教授、东南大学郑文明教授、心理所杜忆研究员等14人先后作主题报告，介绍了各自团队的工作和最新研究成果，以及对CLIMB发展的设想。报告内容涵盖发展心理学、基础和高级认知功能、毕生发展可塑性、神经影像分析方法学、多中心联合研究、转化与应用等研究领域。主题报告后，与会者就共建机构主旨、各共建单位资源整合、结构化CLIMB特色研究等问题，展开了热烈的开放式讨论。最后，左西年在总结中强调：关于人类脑与心智从现象层面到规律再到机制的研究，是以脑为中间桥梁，CLIMB是以脑为核心，在此主线上聚焦中心擅长的、也是满足国家重大需求的科学问题，形成特色研究和“拳头产品”。 

中心主任左西年博士汇报筹备情况 

中心共建主任翁旭初博士指导中心建设 

与会报告者和开放式研讨 

　　CLIMB以心理所“一三五”规划中的重点培育方向“心理行为的个体差异及其毕生发展规律与应用”为核心方向，旨在理解人脑结构功能、监测大脑发展进程、识别大脑发展异常、服务教育政策制定、预警大脑发展疾病、跟踪临床干预疗效，为未来国家脑计划中的相关研究提供毕生发展研究的测量工具、大数据信息化平台、方法学、数理模型、常模和转化应用等方面的关键支撑。近五年来，中心在中国科学院、国家自然科学基金委员会、中华人民共和国科学技术部和北京市科学技术委员会的资助下，已经在上述的研究领域取得了初步的成果：在计算方法学上，就人脑功能连接组一致性及稳定性和神经生物学意义展开系列研究^[1]，推动了国内外脑发育和临床脑功能疾病研究；领衔建立了国际信度与可重复性联盟CoRR^[2]，推动了国际神经影像学领域，特别是脑发育和脑疾病领域，对重测信度与可重复性及其大数据共享的重视^[3]；建立了国内首个学龄儿童脑智发育五年队列“彩巢计划－成长在中国”^[4]，绘制了人脑功能网络的形态发育曲线，揭示了额顶网络顶叶记忆模块的随龄发展规律，建立了其网络调控与行为之间的关联，发现了解剖距离是脑连接组随龄变化的关键驱动因素，据此提出人脑连接组随龄发展的数学生成模型^[5]；在队列建设过程中，主办了三次国际人脑发育会议，推出了三期脑发育影像学有关的学术专刊，应邀撰写多篇领域综述文章^[3,5,6]，促进了国内脑发育研究力量壮大，提出了“发展群体神经科学”新方向^[7,8]。 

脑智毕生发展研究中心与中国彩巢计划 

　　参考文献 

　　[1] Zuo XN, Xu T, Jiang L, Yang Z, Cao XY, He Y, Zang YF, Castellanos FX, Milham MP. Toward reliable characterization of functional homogeneity in the human brain: Preprocessing, scan duration, imaging resolution and computational space. NeuroImage. 2013; 65(1): 374-386. 

　　[2] Zuo XN, Anderson JS, Bellec P, Birn RM, Biswal BB, Blautzik J, Breitner JCS, Buckner RL, Calhoun VD, Castellanos FX, Chen A, Chen B, Chen J, Chen X, Colcombe SJ, Courtney W, Craddock RC, Di Martino A, Dong HM, Fu X, Gong Q, Gorgolewski KJ, Han Y, He Y, He Y, Ho E, Holmes A, Hou XH, Huckins J, Jiang T, Jiang Y, Kelley W, Kelly C, King M, LaConte SM, Lainhart JE, Lei X, Li HJ, Li K, Li K, Lin Q, Liu D, Liu J, Liu X, Liu Y, Lu G, Lu J, Luna B, Luo J, Lurie D, Mao Y, Margulies DS, Mayer AR, Meindl T, Meyerand ME, Nan W, Nielsen JA, O'Connor D, Paulsen D, Prabhakaran V, Qi Z, Qiu J, Shao C, Shehzad Z, Tang W, Villringer A, Wang H, Wang K, Wei D, Wei GX, Weng XC, Wu X, Xu T, Yang N, Yang Z, Zang YF, Zhang L, Zhang Q, Zhang Z, Zhang Z, Zhao K, Zhen Z, Zhou Y, Zhu XT, Milham MP. An open science resource for establishing reliability and reproducibility in functional connectomics. Sci. Data. 2014, 1: 140049. 

　　[3] Zuo XN, Xing XX. Test-retest reliabilities of resting-state FMRI measurements in human brain functional connectomics: A systems neuroscience perspective. Neurosci Biobehav Rev. 2014; 45: 100-118. 

　　[4] 杨宁, 何叶, 张喆, 董昊铭, 张蕾, 朱幸婷, 侯晓晖, 王银山, 周荃, 宮竹青, 曹立智, 王平, 张一文, 隋丹阳, 徐婷, 魏高峡, 杨志, 姜黎黎, 李会杰, 冯廷勇, 陈安涛, 邱江, 陈旭, 左西年. 彩巢计划－“成长在中国”. 科学通报. 2017, 62(26): 3008-3022. 

　　[5] Zuo XN, He Y, Betzel RF, Colcombe S, Sporns O, Milham MP. Human connectomics across the lifespan. Trends Cogn Sci. 2017; 21(1): 32-45. 

　　[6] Jiang L, Zuo XN. Regional homogeneity: A multi-modal, multi-scale neuroimaging marker of the human connectome. Neuroscientist. 2016; 22(5): 486-505. 

　　[7] Falk EB, Hyde LW, Mitchell C, Faul J, Gonzalez R, Heitzeg MM, Keating DP, Langa KM, Martz ME, Maslowsky J, Morrison FJ, Noll DC, Patrick ME, Pfeffer FT, Reuter-Lorenz PA, Thomason ME, Davis-Kean P, Monk CS, Schulenberg J. What is a representative brain? Neuroscience meets population science. Proc Natl Acad Sci U S A. 2013; 110(44):17615-22. 

　　[8] Zuo XN, He Y, Su X, Hou XH, Weng XC, Li Q. Developmental population neuroscience: emerging from ICHBD. Sci. Bull. 2018; 63(6): 331-332.