一项开创性研究颠覆了长期以来关于大脑信息处理的传统观念，首次揭示人脑并非以单一进程运行，而是同时协调处理多个完全独立且异步的信息流。这项由贝克曼研究所（Beckman Institute）的研究人员Suhnyoung Jun及其团队完成的突破性工作，利用先进的同步脑电图（EEG）和功能性磁共振成像（fMRI）技术，为理解大脑连接组的动态复杂性开辟了全新视角。

长期以来，神经科学界普遍认为，fMRI信号作为血氧水平依赖（BOLD）信号，其捕捉到的大脑活动只是快速电生理活动（由EEG测量）的缓慢、滞后副本。这种假设认为，两种模态本质上反映的是同一“电影”以不同帧率播放。然而，Jun及其同事通过同时记录EEG-fMRI数据，有力地挑战并推翻了这一观点。他们发现，大脑在同一时间运行着许多独特且协调的进程，这些独立的并行信息流拥有各自的特性，并相互独立地展开。

研究团队形象地将这种异步处理比作人类处理语言的过程。“大脑同时追踪单个语音的快速闪烁（快流）、单词的缓慢组合（中速流）以及整体叙事意义的更慢线程（慢流），所有这些都在并行且独立的轨道上进行，”Suhnyoung Jun博士解释道。令人惊奇的是，这些独立的信息流虽然运作完全异步，但它们却构建于相同的空间蓝图之上，并倾向于以相同的顺序在相同的解剖脑网络中展开。

实现同步EEG-fMRI数据记录本身就是一项巨大的技术挑战。在高功率、振动的磁共振机器内部记录清晰的EEG数据曾是困扰研究人员多年的难题。Jun的团队耗费了近五年时间，开发了专门的安全协议和数据清理算法，以在不破坏关键神经数据的前提下，有效去除严重的磁场和物理伪影。贝克曼研究所生物医学成像中心（Biomedical Imaging Center）的技术总监Brad Sutton、MRI技师Holly Keleher以及实验室的一组研究生在这一过程中提供了宝贵的帮助。

这项研究的成果具有深远的临床意义。它证明了EEG能够捕捉到独立于fMRI的独特、高保真连接组数据，从而验证了独立EEG在临床环境中的应用价值。这对于低收入诊所或因金属植入物、幽闭恐惧症或经济障碍而无法进行MRI扫描的患者来说，无疑是一个“游戏规则改变者”。Jun指出，当前许多大脑健康和认知老化模型几乎完全建立在昂贵的fMRI数据之上，这导致了对部分人群（如无法进行MRI扫描的患者）数据的缺失和模型偏差。这项研究的发现意味着医生可以自信地使用独立、低成本的EEG技术在全球服务不足的社区诊断和绘制脑部疾病图谱。

此外，揭示这些异步并行处理流为研究精神和神经系统疾病提供了全新的模板，为追踪痴呆症、衰老或艾滋病（HIV）等自身免疫疾病如何系统性地扰乱大脑时序网络提供了新的诊断角度。Suhnyoung Jun与共同第一作者Thomas Alderson以及心理学教授Sepideh Sadaghiani领导的CONNECTlab团队，通过结合来自巴黎的同步EEG-fMRI数据集和明尼苏达双胞胎与家庭研究中心的大型EEG数据集（包含443名参与者），进一步验证了他们的研究结果。

Jun博士表示，她希望这项研究能够帮助更多的患者，并能被那些从事转化医学研究的人员所利用，最终将这些科学发现转化为实际的临床应用。