在《突触》播客的一期节目中，达特茅斯学院心理与脑科学系助理教授Emily Finn分享了她如何从语言学转向大脑研究，并探讨了她在大流行期间如何在“树林中”建立实验室的经历，以及她利用功能性磁共振成像等工具理解个体行为差异的研究方法。

Finn教授是一位专注于大脑连接性与个体行为差异的认知神经科学家。在与播客主持人Brady Huggett的对谈中，她详细阐述了她的研究哲学，即通过大规模、高质量的数据来揭示大脑功能网络的组织原理，并让数据“自己说话”。

从语言学到大脑连接组学

Finn教授最初攻读语言学学位，但很快被语言的生物学基础所吸引。这一兴趣引导她转向认知神经科学，并最终聚焦于功能性磁共振成像研究。她利用fMRI技术测量静息态和任务态下不同脑区之间的协同活动，从而构建个体化的大脑功能连接组。她的工作旨在揭示为何在相似的神经解剖结构下，每个人的认知能力和行为表现却存在巨大差异。

让数据说话的研究哲学

Finn强调了一种“让数据说话”的研究方法。她认为，在面对复杂的大脑数据时，研究者应避免过强的先验假设，而是采用数据驱动的分析方法（如机器学习）来探索数据中隐藏的模式。通过这种方式，她的团队发现，个体独特的功能连接模式可以像“指纹”一样高度稳定地识别出个体，并且这些连接模式与认知灵活性、注意力等行为特质密切相关。

在“树林中”建立实验室

播客还提及了Finn在2020年COVID-19大流行封锁期间，如何在达特茅斯学院（位于新罕布什尔州的乡村地区，被森林环绕）从零开始建立她的实验室。她分享了在社交隔离和资源受限的特殊时期，招募参与者、搭建实验环境和维持科研动力的独特挑战与经验。

对未来的展望

Finn致力于通过大规模、公开的数据集（如人类连接组计划）以及在她自己实验室收集的深度表型数据，来推动对大脑-行为关系的理解。她的目标是最终能够根据个体的脑连接图谱，预测其行为表现和心理健康风险，为个性化干预提供依据。

参考文献

Finn, E. (2024). Brain connectivity and letting the data speak. Synaptic (podcast). 本文基于播客节目中对Emily Finn的访谈内容。她关于大脑功能连接组个体差异的开创性研究，已发表于包括《自然·神经科学》在内的多家顶级学术期刊。