引言:前人的研究发现功能与结构脑网络在老化过程中表现出了动态的拓扑重组。相对于功能和结构脑网络,近来的研究表明形态学脑网络具有独特的组织模式,因此能够与功能和结构脑网络相互补充,全方位刻画人脑的组织原则。然而,迄今我们对形态学脑网络在老化过程中如何动态重组尚知之甚少。在本研究中,我们通过使用一种个体形态学脑网络构建方法,基于Cam-CAM公开数据库,系统地探索了形态学脑网络的老化轨迹。方法:本研究共有650名被试,年龄横跨18到88岁,我们通过计算不同脑区的皮层表面参数(包括分形维数,折叠指数,脑沟深度,皮层厚度)概率分布的相似性,为每个被试的每种皮层表面参数都构建了个体形态学网络,并计算了这些网络的全局属性、节点属性、重组程度、不同类型连接的平均强度等网络指标,继而通过模型拟合估算得到这些指标的老化趋势,最后深入探索了网络指标在老化中对智力的影响。结果:在各个拓扑水平上,我们都发现了老化对形态学脑网络的影响,且这种影响在皮层厚度网络中尤为明显。具体来说,首先,在全局水平上,我们发现聚类系数在分形维数网络、脑沟深度网络与皮层厚度网络上均表现出老化改变,局部效率的老化体现在脑沟深度网络和皮层厚度网络上,而模块化水平的老化则横跨分形维数网络、折叠指数网络与皮层厚度网络。而且这些指标在不同网络下展现出了截然不同的老化轨迹。值得注意的是,皮层厚度网络下的所有全局指标随着老化都发生了显著的变化。此外,本研究还发现,除脑沟深度网络外的其他三种形态学网络在老化过程中都发生了核心脑区的重组,且这种重组一致地呈现出随年龄升高-降低/放缓-升高的三次趋势,其中40、50、60岁是三个关键的转折点。然后,我们进一步从核心脑区连边强度和节点的老化变化入手探索全局网络老化重组的根源。我们发现分形维数网络中,与非核心脑区相连的连边强度随年龄线性下降;在脑沟深度网络中,核心脑区的连边强度随老化线性增加;在皮层厚度网络中,核心脑区的连边强度却随老化线性下降。节点老化分析的结果则表明,对于折叠指数网络、脑沟深度网络和皮层厚度网络,其前扣带、腹内侧前额叶、颞上回、额中沟以及中央沟、中央前回、中央后回的节点属性一致地表现出了老化效应。最后,我们的脑网络老化与智力衰退的分析结果发现,右侧眶额皮层在分形维数网络中的节点度以及皮层厚度网络的节点重组程度在排除年龄共变的影响之后,与智力呈正相关。结论:本研究系统刻画了个体形态学网络在老化过程中的重组,发现这种重组主要集中在皮层厚度网络,在模式上主要表现为年龄的三次效应。而且,皮层厚度网络的这种拓扑重组在很大程度上可以解释老化过程中总体认知能力的下降。