问题——神经系统疾病起病隐匿、进展缓慢但后果严重，早期症状常不典型，临床诊断很大程度依赖影像学检查辅助判断。然而长期以来，部分关键影像指标的“正常范围”主要基于西方人群建立。由于我国人群遗传背景、生活环境、饮食结构、教育水平各上存差异，脑结构及其随年龄变化的轨迹也可能不同。若继续以外来参考标准作为“尺子”，可能出现“看似异常却属正常”或“早期病变被当作老化”的误判，进而影响早诊早治与治疗方案选择。 原因——一上，大脑从发育、成熟到衰老，结构指标特点是明显的年龄依赖性，不同年龄段的正常波动幅度并不相同，单一阈值难以准确覆盖。另一方面，过去国内缺少覆盖全国、跨年龄段、跨站点的大规模高质量影像数据和统一处理框架，难以系统描绘中国人群的“正常曲线”。，首都医科大学附属北京天坛医院与北京师范大学团队联合，组织全国105个研究中心协作，汇集近2.8万例磁共振影像数据，既包含覆盖儿童至老年的健康人群数据，也纳入多种神经系统疾病患者数据，使参考标准既覆盖更广、也更贴近临床需求，从而在全生命周期尺度上捕捉脑结构动态变化规律。 影响——研究在严格统计学验证基础上，给出中国人脑228项核心结构指标的正常参考范围，并可结合年龄、性别、站点等因素进行个体化校正，为临床提供更符合我国人群特征的量化参照。同时，研究提示中国人群脑结构与西方人群存在差异，脑发育峰值与脑老化进程整体呈现“相对更晚”。此发现回应了建立本土标准的现实需求，也为理解人群差异、优化疾病筛查策略提供依据。更重要的是，医生可据此将个体影像与“正常值曲线”对照，快速识别偏离模式：例如某些疾病表现为多项结构指标广泛偏离，另一些疾病则可能主要体现在深部灰质或白质有关指标异常。通过模式识别与量化比较，可提升鉴别诊断能力，并用于预测认知与运动功能变化、评估药物或手术疗效，提前提示残疾进展风险，为临床决策提供可解释的量化证据。 对策——让科研成果更好服务患者，关键在于标准化与转化应用同步推进。其一，建立统一的数据采集、质控与分析流程，提升多中心影像数据的可比性，并支持长期、持续更新，减少重复建设。其二，将“脑结构正常值”纳入临床工作流程，形成清晰易读的个体化脑健康报告，使影像指标从“看得见”走向“算得准、用得上”。据介绍，相关系统已在北京天坛医院启动临床试点并服务上千人，显示出更推广的可行性。其三，完善从科研到应用的知识产权与产业协同机制，推动与医学影像设备企业合作，促进算法与设备平台适配，降低临床部署门槛，让基层与区域医疗机构也能共享标准化工具。 前景——面向未来，脑健康评估与重大脑疾病防治将更加依赖多维证据的联合。研究团队提出进一步整合多模态影像、血液生物标志物、基因检测等多组学信息，构建从结构到功能、从影像到分子层面的中国人群脑图表。这意味着疾病识别可能从“结构异常提示”迈向“结构—功能—分子”一体化量化评估，并有望在症状出现前捕捉风险信号，实现更早干预。随着数据持续积累与模型迭代，脑图表有望在分层筛查、疗效追踪、康复评估和长期随访中发挥更大作用，推动阿尔茨海默病、帕金森病等重大疾病的精准诊疗体系建设，并为公共卫生层面的脑健康管理提供科学依据。
这项研究为中国人群建立了更贴近临床需求的脑结构“正常值”参照体系，为早期识别与精准诊疗提供了重要支撑。随着对应的标准与工具更完善并推广应用，有望提升脑健康评估能力，助力重大脑疾病的防治与长期管理，并为“健康中国2030”背景下的脑健康公共卫生策略提供更扎实的科学依据。