解码人工耳蜗儿童语言发育的脑科学密码 —— 不对称半球间通信如何重塑语言网络

北京师范大学认知神经科学与学习国家重点实验室联合多家临床单位，对 50 名人工耳蜗植入幼儿展开长达一年的追踪研究，利用功能性近红外光谱（fNIRS）技术，首次揭示了不对称半球间通信在语言网络形成中的关键作用。这项 2025 年发表于《Advanced Science》（IF＝14.1）的研究"Asymmetric Inter-Hemisphere Communication Contributes to Speech Acquisition of Toddlers with Cochlear Implants" ，不仅为耳聋儿童的语言康复提供了新靶点，更刷新了我们对早期语言脑发育的认知。

研究介绍

核心问题：成熟大脑通过左半球主导的额颞网络处理语言，但其在生命早期（尤其是先天性耳聋儿童通过人工耳蜗恢复听觉后的发育阶段）如何形成尚不清楚。

已有发现：胎儿和早产儿的脑成像显示早期存在偏侧化听觉和言语反应，但不对称半球间通信在发育中的作用尚不明确，仅有研究显示一岁后半球间同步性下降可能与语言结果相关。

研究对象与方法：对 50 名先天性耳聋的人工耳蜗植入幼儿进行纵向研究，利用 fNIRS 技术追踪植入后一年内的皮层血流动力学变化和功能连接，结合机器学习分析皮层处理、网络组织与听觉 / 语言技能发展的关系。

技术优势：fNIRS 兼容植入设备且适合幼儿，机器学习处理高维数据并降低过拟合风险，通过嵌套交叉验证提升模型泛化性。

研究目标：

① 解析双侧语言网络的功能组织及其声音处理如何支持人工耳蜗儿童的行为改善；

② 探索不对称半球间通信在偏侧化言语处理出现中的作用。

2

研究方法

01

参与者

本研究纳入 50 名先天性重度至极重度感音神经性耳聋儿童（19 名女性，平均植入年龄 36.80±18.26 个月），均符合《中国人工耳蜗植入指南》标准，且在植入后完成至少两次有效皮层功能和行为评估。排除标准包括植入后严重并发症或无法配合检测。

02

fNIRS 数据采集

设备与探头定位：使用 NIRSport2 系统（NIRx Medical Technologies, 南京尖创科技有限公司为该设备代理商），4 个光源（760/850 nm）与 4 个探测器，探头间距 3 cm，在双侧半球各形成 10 个通道，覆盖额颞语言区。

实验流程：每个记录 session 持续 22 分钟，包括 5 分钟静息态（关闭人工耳蜗及助听器）和 17 分钟被动倾听任务。刺激由左右 45° 扬声器呈现（65 dB SPL），包含 4 种声音条件：自然言语（儿童故事音频）、噪声（6 人混合语音噪声）、噪声中的言语（左右耳分听言语与噪声）、音乐（舒缓乐器音乐），20 个刺激块伪随机排列（每块 20 秒，间隔 20–25 秒静音）。儿童通过观看静音动画或玩玩具保持安静，头部运动超过 30% 通道数据则剔除。

图片

图 1. 实验流程

03

数据预处理

信号处理：原始数据经 FC_NIRS 工具包和 MATLAB 脚本筛选，排除心率信号不可检测或变异系数 > 20% 的通道。使用 HOMER2 工具包进行运动伪影校正（小波与样条结合）、0.01–0.2 Hz 带通滤波（去除生理噪声）、血氧信号计算（HbO 为主，因其对认知活动更敏感），并扣除刺激前 5 秒基线。

功能连接计算：每个声音条件至少保留 3 个有效块（>1 分钟），将归一化后的 HbO 信号串联为时间序列，计算通道间 Pearson 相关系数，经 Fisher Z 转换得到 20×20 功能连接矩阵。静息态连接基于 120 秒连续干净数据，处理流程同上。

04

行为学评估

采用三个临床问卷评估听觉与言语表现，由家长基于日常观察填写。

① 婴儿有意义听觉整合量表（IT-MAIS/MAIS）：评估听觉反应和日常交流能力。② 听觉表现类别（CAP）：记录听觉感知与语言理解水平。③ 语音可懂度评级（SIR）：评价语音清晰度和可理解性。

将各问卷标准分归一化至 0–100 后求和，作为综合行为分数。行为改善分数定义为两次测试间分数变化除以时间间隔，按中位数分为 “高改善组”（n=25）和 “低改善组”（n=25），两组在人口统计学和听力学指标上无显著差异。

05

机器学习分类方法

数据准备：将皮层活动（20 通道 ×4 条件）和功能连接（190 连接 ×5 状态）转化为标准化矩阵（均值 = 0，标准差 = 1）。

嵌套交叉验证：采用 10 折嵌套交叉验证（图 1g），内层进行特征选择（SVM 递归特征消除（SVM-RFE）和 SelectFromModel），中层优化模型参数（SVM 的 C 参数通过 GridSearchCV 搜索，RF 使用默认参数），外层验证模型性能（重复 100 次随机分组）。

模型算法：对比线性支持向量机（SVM）和非线性随机森林（RF），性能指标包括分类准确率、精确率、受试者工作特征曲线下面积（AUC）。通过置换检验（4000 次随机排列标签）验证模型显著性（机遇水平 50%），组间差异采用双尾 t 检验（|t|>10 或 > 5）。

特征权重分析：基于 RF 模型的 Gini 重要性计算特征贡献，平均 1000 次折叠（100×10）结果，确定关键脑区和连接的相对权重。

06

统计分析

所有统计分析在 R 环境完成，组间差异检验采用独立样本 t 检验，多重比较通过置换检验校正。功能连接分为半球内（90 连接）和非同源半球间（90 连接），进一步拆解为左右半球内连接（各 45 连接），分析不同网络成分对行为和皮层处理的预测作用。

3

研究结果

01. 皮层处理对听觉表现的发育贡献

研究通过机器学习发现，人工耳蜗植入后约一年内的皮层处理变化可有效预测儿童听觉与言语技能改善，其中随机森林（RF）模型分类准确率达 76.31%。左半球皮层处理对行为的预测能力显著优于右半球，言语相关处理（自然言语、噪声中言语）的贡献权重（1.24）高于非言语处理（0.85），左前颞叶（aTL）在言语特异性处理中作用突出。人口统计学因素对行为改善的预测力弱且可被皮层变化完全吸收，证实左半球主导的言语处理发育是驱动行为进步的核心，而非言语处理则呈现右半球优势，体现早期听觉经验下的半球功能分化。

图片

图 2. 随机森林（RF）活动 - 行为模型中 fNIRS 通道的平均贡献权重分布

图片

图 3. 支持向量机（SVM）活动 - 行为模型的分类准确率

02. 语言网络对听觉表现的发育贡献

分析静息态及任务态功能连接发现，语言网络组织对行为改善的预测以静息态最优（AUC>0.82），且非同源区域的半球间连接贡献显著高于半球内连接。静息态下，左后中颞 gyrus 与右角回、右听觉皮层向左脑高级区域的跨半球连接权重最高，反映其对复杂语音处理的关键支持。半球内连接贡献具条件特异性（如左半球主导噪声中言语处理，右半球主导静息态与自然言语），但整体上不对称半球间通信通过整合双侧脑区活动，为左半球言语处理优势提供网络层面支持，而非局部脑区独立作用。

图片

图 4. 随机森林（RF）连接 - 行为模型中语言网络连接的平均贡献权重分布

03. 功能连接对听觉皮层处理的发育贡献

连接 - 活动模型显示，左前颞叶（aTL）在噪声中言语处理的发育依赖全局网络组织，静息态及任务态下的跨半球连接贡献与半球内连接相当，甚至在噪声处理中更优。腹侧听觉通路（语音 - 意义映射）的关键节点（如 aTL、中颞 gyrus）随处理复杂度提升，对右半球输入的依赖增强；背侧通路（语音 - 运动映射）虽以左半球内连接为主，但仍需跨半球协作完成信息整合。非言语处理中，左前听觉皮层依赖左半球内连接，而后部区域更依赖右半球，表明左半球言语处理发育并非局部功能分离，而是通过不对称半球间通信实现的全局网络动态调控结果。

图片

图 5. 随机森林（RF）连接 - 活动模型的分类准确率

4

讨论

01. 左半球言语处理优势在听觉经验一年内形成

研究发现，人工耳蜗植入后约一年内，幼儿左前颞叶（aTL）等左半球区域的皮层处理变化对行为改善贡献最大，证实早期听觉经验可驱动左半球言语处理优势的快速建立。这与正常新生儿已存在的左半球言语反应优势一致，但先天性耳聋儿童需通过人工耳蜗输入重新构建这一偏侧化功能。左半球在噪声中言语处理的显著优势，为复杂语音环境下的语言习得提供了神经基础，首次直接关联皮层偏侧化发育与行为进步，补充了听觉剥夺后大脑功能重塑的关键证据。

02. 不对称半球间通信对听觉和语言发展的重要贡献

功能连接分析显示，非同源半球间连接（如右听觉皮层向左脑高级区域的信号传递）对行为改善的贡献超过半球内连接，尤其在静息态下作用突出。这支持了 “不对称半球间通信随发育增强” 的理论，与婴儿期同源连接减少、非同源连接增加的模式一致，提示跨半球协作是语言网络成熟的核心机制。研究首次揭示，CI 儿童的语言网络发育依赖双侧脑区的功能整合，而非左半球独立分化，为理解早期语言网络构建提供了新视角。

03. 不对称半球间通信促进偏侧化言语处理的出现

连接 - 活动模型表明，左半球言语处理（如腹侧通路的语音 - 意义映射和背侧通路的语音 - 运动映射）的发育高度依赖全局网络组织，尤其是右半球通过非同源连接提供的支持。例如，左 aTL 在噪声中言语处理的发育需整合右半球输入，体现了跨半球通信对复杂言语处理的必要性。这一发现为双通路理论提供了发育证据，证实语言偏侧化功能源于双侧网络的动态协作，而非局部脑区分离，拓展了对语言神经机制起源的认识。

5

研究总结

本研究通过对先天性耳聋的人工耳蜗（CI）植入幼儿从听力恢复初期到植入后约一年的多次光学成像，探索其早期听觉发育过程。研究构建机器学习模型，以解析双侧语言网络的功能组织及其声音处理如何支持 CI 儿童植入后的听觉和语言交流技能发展。行为改善可通过皮层处理和网络组织变化进行预测，最高分类准确率达 81.57%。在皮层处理方面，左半球对行为的预测效果优于右半球，言语处理的预测效果优于非言语处理。在网络组织方面，静息态的预测效果最佳，非同源区域的半球间连接贡献大于半球内连接。最有趣的是，系统的连接 - 活动模型揭示，左语言网络的言语处理在发育过程中主要依赖全局网络组织（尤其是不对称的半球间通信），而非局部网络的功能分离。这些发现共同证实了不对称半球间通信在偏侧化语言网络形成及其早期听觉经验驱动的功能发育中的重要性。

 文献来源：https://doi.org/10.1002/advs.202309194