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一项新研究开发出一种模型，能够基于静息态人脑的磁共振波谱（MRS）数据，预测个体在特定任务中的脑连接模式。该模型目前基于健康人群构建，若未来能推广至非健康人群，将有助于研究无法执行任务者（如瘫痪患者或婴儿）的功能性脑区。研究还表明，人与人之间脑连接模式的差异是固有的。

已有证据提示，个体在无任务（静息）状态下的脑活动可反映整体水平的任务依赖网络。为探究静息态能否用于预测个体间脑连接差异，Ido Tavor及其同事利用人类连接组项目数据库中98名受试者的数据。这些数据记录了受试者在静息态及执行不同任务时的脑活动，任务涵盖决策、语言翻译等7个行为领域。基于这些数据，研究人员构建的模型能够根据个体静息态脑活动，准确预测其在不同行为领域的任务相关脑连接差异。将预测模式与实际模式进行重叠分析，验证了模型的准确性。