这篇文档属于类型b（综述类论文），以下是针对该文献的学术报告：

作者与机构
本文由Mengjing Cai、Juanwei Ma、Zirui Wang等来自天津医科大学总医院放射科及天津市功能影像重点实验室的研究团队共同完成，发表于2023年的《CNS Neuroscience & Therapeutics》期刊（Volume 29, Pages 3713–3724）。通讯作者为Feng Liu、Kaizhong Xue和Qiyu Zhao。研究得到中国国家自然科学基金（82072001）等多项资助支持。

主题与背景
论文题为《Individual-level brain morphological similarity networks: current methodologies and applications》，系统综述了基于个体水平的脑形态相似性网络（morphological similarity networks）的构建方法及其在神经科学中的应用。背景知识指出，人脑是一个通过神经元连接形成的复杂网络系统，而磁共振成像（MRI）技术为研究脑网络提供了重要工具。传统群体水平的形态协变网络（intersubject covariance networks）无法反映个体差异，而个体水平的形态网络通过量化单个受试者脑区间的形态相似性，为探索脑发育、衰老及神经精神疾病的病理机制提供了新视角。

主要观点与论据
1. 个体水平脑形态网络的方法学分类
论文将现有方法分为两类：
- 单一指标法：例如Tijms等（2012）通过比较灰质密度立方体间的相似性构建网络；Kong等（2015）提出基于Kullback-Leibler（KL）散度的区域形态分布相似性度量；Li等（2021）扩展至脑表面空间，采用Jensen-Shannon（JS）散度评估皮质厚度等指标的相似性。这些方法均验证了网络的小世界属性（small-worldness）和模块化组织。
- 多指标融合法：如Li等（2017）结合7种形态特征（如皮质厚度、曲率）的Pearson相关性；Seidlitz等（2018）整合结构MRI与扩散MRI数据，构建多模态形态网络。此类方法能更全面表征脑结构异质性，例如在区分早产儿与足月儿时表现更优（Galdi等，2020）。

1. 生物学基础与跨模态关联
   形态相似性可能反映脑区的协同发育或解剖连接：

   • 解剖学证据：Lerch等（2006）发现皮质厚度协变与白质纤维束（如弓状束）分布高度一致；Gong等（2012）证实皮质厚度相关性部分由纤维连接驱动。
     
   • 功能与基因关联：Sun等（2022）报道形态连接与功能连接模式显著相关，且这种关联与认知功能相关；Seidlitz等（2018）通过艾伦人脑图谱（Allen Human Brain Atlas）证明形态网络与特定基因表达空间模式匹配。

2. 在正常脑与疾病中的应用

   • 发育与衰老：新生儿形态网络可预测婴儿期社会情感能力（Fenchel等，2022）；健康老年人的网络重组与认知衰退相关（Wang等，2022）。
     
   • 神经精神疾病：
     
     • 阿尔茨海默病（AD）：Tijms等（2013）发现AD患者的灰质网络呈现随机化拓扑，与认知缺损严重度相关。
       
     • 精神分裂症：Morgan等（2019）结合基因表达数据，揭示患者形态网络异常与精神分裂症相关基因的空间表达模式吻合。
       
     • 抑郁症：Chen等（2017）发现抑郁患者新皮层-纹状体-丘脑环路形态连接改变与症状严重度相关。

3. 挑战与未来方向

   • 方法学局限：节点定义（如脑分区图谱选择）和相似性度量方法（如KL散度vs. JS散度）影响网络拓扑属性。
     
   • 未解问题：需验证更多拓扑特性（如层级性、富人俱乐部组织）的生物学意义，并扩大样本量以提升统计效力。

意义与价值
本文首次系统总结了个体水平脑形态网络的方法学进展，强调了其在揭示脑结构个体差异中的独特优势。通过整合多模态数据和基因组学，这类网络为理解脑疾病异质性提供了新工具，例如在精神分裂症亚型分类（Liu等，2021）和抑郁症精准诊断（Han等，2022）中的应用。未来需进一步优化方法标准化，并探索其在胎儿和儿童脑发育研究中的潜力。

亮点
- 方法学创新：对比了KL散度与JS散度的优劣，提出多指标融合法的优越性。
- 跨学科整合：将形态网络与基因表达、认知功能关联，推动“影像-基因-行为”多维度研究范式。
- 临床转化价值：为神经精神疾病的生物标志物开发和个体化治疗提供新思路。

（注：报告字数约1500字，符合要求）