·“在这一切中，我们被一个极其简单的想法所驱动：当所有性别的人的健康都得到平等的重视时，神经app将蓬勃发展。”

美国加利福尼亚大学（University of California，以下简称“加州大学”）发起一项倡议，希望弥补全球神经app领域研究对女性大脑健康的忽视。

当地时间2023年11月21日，加州大学圣塔芭芭拉分校（UCSB）心理和脑app副教授艾米丽·雅各布斯（Emily G. Jacobs）在《自然》（Nature）杂志发表题为《只有0.5%的神经app研究关注女性健康，以下是改变的方案》（Only 0.5% of neuroscience studies look at women’s health. Here’s how to change that）的观点文章，指出女性健康研究不足、资金不足。

11月16日，加州大学发起Ann S. Bowers女性大脑健康计划（the Ann S. Bowers Women’s Brain Health Initiative），这是一个脑成像联盟，其使命是缩小性别数据差距，使神经app具有包容性。雅各布斯是该计划的负责人。

只有0.5%的研究考虑女性特有的健康因素

雅各布斯指出，自20世纪90年代磁共振成像（MRI）出现以来，神经app家们已经发表了超过50000篇关于人脑成像的文章，但其中只有不到0.5%的研究考虑了女性特有的健康因素。

与之相对的是，70%的阿尔兹海默病患者和65%的抑郁症患者是女性，“这种疏忽尤其令人不安。”有些神经系统疾病只有有月经期的人才会经历，比如产后抑郁症、围月经期“脑雾”，子宫内膜异位症和月经偏头痛等。另外，全球约有4亿女性使用激素避孕，其中一些人产生抑郁症等副作用，但没有全面的神经影像学研究来了解长期激素抑制如何影响大脑。

前述文章指出，在OpenNeuro.org（存储神经影像学数据的在线存储库）上列出的参加神经影像学研究者中，约有50%是女性，但研究人员根本没有选择研究女性特有的健康因素，研究的资助者同样也没有选择资助这样的研究。“这也许并不奇怪，因为80%的终身神经app家是男性。”她在文章中说道。

2021年，美国独立研究员、应用数学家亚瑟·米林（Arthur Mirin）发表了一项对美国国立卫生研究院（NIH）的资金和负担的研究，表明对女性的研究资助与她们的疾病负担不一致。

米林之所以开始这项分析，是因为他女儿被诊断出患有慢性疲劳综合征（也称为肌痛性脑脊髓炎）。他想知道在这个女性患者占四分之三的疾病领域中，NIH有多少资金可用。最终他发现，这种疾病的负担与资金的比率为0.04，而艾滋病的这一比率为15.6。

从历史上看，女性在明升手机版研究管道（the medical research pipeline，指明升手机版研究的整个流程）中的代表性不足（例如临床试验）。在基础研究中，雌性实验动物也是如此。

增加对女性健康研究的投资可能会获得丰厚的回报。2022年，美国非营利性倡导组织“妇女健康获取事务”（ Women’s Health Access Matters，WHAM）与美国非营利性研究和政策组织兰德（RAND）公司合作，模拟研究了增加女性健康资金的可能回报。

他们选择了四种对女性影响巨大，或者与男性症状不同且与生殖或孕产妇健康无关的疾病：类风湿性关节炎、冠状动脉疾病、阿尔兹海默病和肺癌。在这四种疾病中，NIH用于女性研究的预算为350亿美元。如果资金增加一倍，以冠状动脉疾病为例，预算将在30年内挽救近20000个明升m88和近40000个疾病患者。

2021年，美国东北大学（Northeastern University）心理学系丽贝卡·尚斯基（Rebecca M.Shansky）和美国佐治亚州立大学神经app研究所（Georgia State University）安妮·墨菲（Anne Z.Murphy）在《自然-神经app》（Nature Neuroscience）发表了一篇观点文章，认为将性别视为一个生物变量将需要全球app文化的转变。雅各布斯援引其观点称，“app界现在才开始意识到这种不平衡是多么严重。”

推进女性大脑健康研究

据雅各布斯介绍，Ann S. Bowers女性大脑健康计划的发起还源于第二个观察：当前的神经app模型是一条死胡同。小规模的神经影像学研究会导致数据集不足，以及对研究可重复性的质疑。而加州大学系统处于独特的位置，可以提供一条替代的前进道路。加州大学校园横跨一个地理和人口多样化的州。

Ann S. Bowers女性大脑健康计划包括7名加州大学系统的成员，还有更多人将加入。加州大学系统的校园每年都会从数千名MRI参与者中生成数据。MRI数据和健康指标在各个站点之间共享，位于斯坦福大学（Stanford University）的数据协调中心负责监督OpenNeuro平台上数据存储、质量控制、标准化和开放访问数据共享的自动化。

雅各布斯认为，使用机器学习工具分析这些信息将有助于建立人口水平的趋势，将激素避孕药使用、围产期分娩并发症、月经偏头痛和更年期症状等健康因素与MRI数据联系起来。

此外，该项目还将收集大量个人的MRI数据。随着时间的推移，对人们进行密切跟踪的精确成像研究已经改变了研究人员对大脑动态特性的认识。在女性的大脑健康方面，这些技术开始深入了解大脑在月经周期中改变结构和功能的能力。将精确成像技术应用于其他主要的荷尔蒙转换时期，特别是怀孕和更年期，具有很大的希望。除了阐明基本的神经生物学外，它可能是发现早期指标的关键，例如，怀孕、产后和更年期的抑郁风险。

雅各布斯称，有了这个前所未有的数据宝库，该项目的目标是理解抑郁症及其与激素的关系，并对临床护理进行实质性改进。他们希望利用神经app的工具来开发预测模型，让临床医生及早准备治疗干预措施。他们还希望了解为什么一些服用激素避孕药的人会得抑郁症，而另一些人则心理健康状况良好，“这些问题早就应该得到答案了。”她说。

Ann S. Bowers女性大脑健康计划将包括跨性别者和非二元性别者，因为这一人群的高质量数据比女性的数据更贫乏。她举例道，通过了解激素替代疗法和其他形式的性别护理如何影响大脑功能和主观体验，他们希望改善临床护理和人们的生活。

“在这一切中，我们被一个极其简单的想法所驱动：当所有性别的人的健康都得到平等的重视时，神经app将蓬勃发展。” 雅各布斯说道。

参考资料：

1. http://www.nature.com/articles/d41586-023-03614-1

2. http://www.nature.com/immersive/d41586-023-01475-2/index.html