Modular structure-function coupling reveals different network reorganization for task performance

doi:10.1038/s42003-026-10735-6

Modular structure-function coupling reveals different network reorganization for task performance

2026-08-10

0

OA

AI

I

Izaro Fernandez-Iriondo *

A

Antonio Jiménez-Marín

DOI：10.1038/s42003-026-10735-6

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摘要

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理解结构性和功能性脑网络如何相互作用以支持认知仍然是系统神经科学中的核心挑战。本研究利用多模态神经影像数据，探讨了认知任务中模块化结构-功能耦合（SFC）。我们将SFC分为模块内耦合（SFC-INT，衡量结构模块内的对齐程度）和模块间耦合（SFC-EXT，衡量各模块与大脑其余部分的耦合程度）。这种分解显示，模块间耦合比模块内耦合对任务需求更敏感。此外，不同任务在SFC-INT与SFC-EXT表示中产生了不同的静息态-任务态位移模式，表明同一解剖结构发生了任务特异性的重新配置。脑-行为分析进一步表明，模块间的协同SFC模式比孤立的模块级效应更能捕捉任务表现。综合来看，这些结果为研究任务需求如何重塑脑结构与功能关系提供了模块化框架。多模态脑网络模块化分析显示，模块间结构-功能耦合对认知任务需求尤为敏感，并能捕捉任务特异性的重组。

Modular structure-function coupling reveals different network reorganization for task performance

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