在神经科学蓬勃发展的今天，我们对大脑的探索不断深入，但仍面临诸多挑战。目前，虽然神经成像技术取得了显著进展，如磁共振成像（MRI）、脑磁图（MEG）和经颅磁刺激（TMS）等，可从不同角度研究大脑，但由于资源和资金限制，多数研究仅采用一两种成像模态，样本量较小，且集中在少数资源丰富的成像中心，这极大地限制了研究成果的解释力 。此外，我们对微观尺度（如细胞结构或突触功能）的生物过程与宏观尺度（功能网络或全脑）的代谢和功能过程之间的关系了解有限。
为了攻克这些难题，来自卡迪夫大学（Cardiff University）等多个机构的研究人员开展了一项极具意义的研究，构建了威尔士先进神经成像数据库（WAND） 。该研究成果发表在《Scientific Data》上，为神经科学研究带来了新的曙光。
研究人员用到的主要关键技术方法包括：招募 170 名健康志愿者（18 - 63 岁），收集其多模态数据，涵盖 3 特斯拉（3T）MRI（含超强磁场梯度、结构、功能及核磁共振波谱等）、7T MRI、MEG、TMS，以及特质问卷和认知数据；数据采用 Brain Imaging Data Structure（BIDS）进行组织管理，并通过 GIN（
https://gin.g-node.org/CUBRIC/WAND）存储和共享。
研究结果主要如下：
- 参与者信息：参与者来自英国威尔士卡迪夫及周边地区，共 717 人接受筛选，178 人入选，170 人至少完成一次扫描。年龄在 18 - 63 岁（中位数 25 岁），种族分布与威尔士人口相符，但少数民族比例更高 。
- 多模态数据采集：使用多种先进设备采集数据。如用 1200Hz 采样率的 275 通道 CTF 径向梯度计系统采集全脑 MEG 数据；利用改装的 3T Connectom MRI 扫描仪（300mT/m 超强磁场梯度）采集扩散和定量 MRI 数据；通过 3T Prisma MRI 和 7T MRI 获取不同类型的结构、功能和波谱数据等。
- 数据处理与存储：对部分数据进行预处理，如用 FMRIB Software Library（FSL）的 deface 工具对 MPRAGE 数据进行脱敏，并提供高质量的大脑提取 T1w 图像；生成多种数据的质量报告。数据以 BIDS 或类似结构存储，方便使用和管理。
研究结论和讨论部分指出，WAND 数据集具有独特的优势。它整合了多种先进的神经成像技术和丰富的行为数据，为研究大脑结构、功能和行为之间的复杂关系提供了有力工具，有助于推进多尺度和多模态的健康人脑研究。这一数据集的公开，将促进神经成像及相关领域的研究发展，推动 MRI 技术的普及和应用，为全球科研人员在该领域的合作提供重要资源，助力揭示大脑奥秘，为未来神经科学研究开辟新的方向，在神经科学领域具有重要的意义和价值。
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