目的：本研究旨在通过文献计量学方法，系统分析2000年至2025年间关于孤独症谱系障碍（Autism Spectrum Disorder, ASD）认知控制的神经影像研究，揭示该领域的演化轨迹、核心知识基础、研究热点及未来前沿。方法：研究人员检索了Web of Science核心合集与Scopus数据库，共纳入1581篇相关文献，并利用VOSviewer与R语言Bibliometrix包，对年度发文量、国家/机构/作者合作网络、关键词共现、文献共被引及主题演化进行了可视化与定量分析。结果：（1）研究文献呈指数增长，年均增长率达21.61%，尤其在2012年后进入快速发展期，这与功能性磁共振成像（functional Magnetic Resonance Imaging, fMRI）技术的普及密切相关。（2）“功能连接（functional connectivity）”“执行功能（executive function）”和“默认模式网络（default mode network）”为核心关键词。“功能连接”在2010年后迅速成为连接各主题的枢纽，标志着研究范式从“功能定位”向“脑网络失调”的转变。（3）Menon提出的“三重网络模型（Triple Network Model）”是被引频次最高的文献，为理解ASD作为大规模脑网络功能障碍疾病奠定了核心理论基础。（4）“跨诊断（transdiagnostic）”研究成为新兴热点，而“多模态成像（multimodal imaging）”“机器学习（machine learning）”及“动态连接（dynamic connectivity）”代表了极具潜力的未来方向。结论：过去二十年间，ASD认知控制的神经影像研究经历了深刻的范式转变：从关注孤立脑区的异常激活转向探索大规模脑网络的静态与动态失调。研究视角也从单一疾病模型扩展至包含与其他神经发育障碍（如注意缺陷多动障碍，Attention Deficit Hyperactivity Disorder, ADHD）比较的跨诊断框架。未来研究应聚焦于多模态数据融合、计算精神病学方法的应用，以及将基础研究转化为个体化临床干预。
1 引言
孤独症谱系障碍（ASD）是一种复杂的神经发育障碍，核心临床特征为社会交往与沟通障碍，以及局限、重复的行为、兴趣或活动模式。近年来全球ASD患病率呈显著上升趋势，已成为严峻的公共卫生挑战。2000年美国ASD患病率为1/150，而依据2020年数据的2023年报告显示，8岁儿童中已达1/36，这一趋势既反映了公众意识提升与诊断标准细化，也凸显了对病理生理机制进行深入探究的迫切性。认知控制作为执行功能的核心成分，涵盖工作记忆、抑制控制和认知灵活性等一系列高阶认知过程，是个体适应复杂环境、调节思维与控制行为的基础。大量证据表明，认知控制缺陷是ASD个体的普遍特征，与其社交困难及重复行为密切相关。例如，认知灵活性不足可能导致适应环境变化或转换思维模式困难，而抑制控制缺陷可能与重复行为的持续存在有关。神经影像技术，特别是fMRI与扩散张量成像（Diffusion Tensor Imaging, DTI），为非侵入性研究ASD认知控制的神经机制开辟了新途径。通过这些技术，研究人员可考察ASD个体在执行认知任务或静息状态下的脑活动模式、结构连接与功能连接特征。早期研究多聚焦于特定脑区激活异常，近年则逐渐转向大规模脑网络功能障碍。例如，相较于典型发育儿童，ASD儿童在认知控制任务中表现出右侧颞中回激活降低，而中背侧扣带皮层/额上回、左侧额中回及右侧额下回激活增强，提示其虽能完成定势转换任务，但对额叶区域的依赖程度更高，反映了认知控制效率的下降。在脑网络层面，Menon提出的“三重网络模型”为理解ASD及其他精神障碍的病理生理学提供了极具影响力的理论框架。该模型认为，突显网络（Salience Network, SN）、中央执行网络（Central Executive Network, CEN）与默认模式网络（DMN）之间的动态失衡是导致认知与情感功能障碍的核心机制。ASD相关研究广泛证实了该模型。研究发现ASD患者存在多个功能脑网络的功能连接异常，如认知控制与默认模式网络，具体表现为认知控制网络内部连接减弱，且该异常与临床症状相关。另有研究采用独立成分分析方法，同样发现ASD儿童认知控制网络内部连接减弱，但皮层下、视觉及躯体运动网络间连接增强。这些研究表明，ASD的非典型神经发育表现为不同脑功能区连接异常模式的多样性。尽管关于ASD认知控制的研究文献日益增多，但目前仍缺乏系统性文献计量分析，以全面描绘该领域的知识结构、发展轨迹、研究热点与未来趋势。文献计量分析通过对已发表文献的系统统计与可视化处理，可直观揭示学科格局与演化路径。因此，本研究采用文献计量方法，对ASD认知控制的神经影像文献进行全面分析，旨在定量描述领域发展史与总体趋势；识别核心研究力量，包括最具影响力的作者、机构与国家；通过关键词与共被引分析揭示研究热点、知识基础与主题演化；并基于分析结果，探讨当前研究局限性，展望未来方向，为后续研究提供参考。
2 材料与方法
2.1 数据来源与检索策略
本研究数据来源于Web of Science核心合集与Scopus数据库，二者被公认为权威的多学科引文数据库，期刊覆盖全面。未将PubMed/MEDLINE作为主要数据源，因其主要作为生物医学文献检索引擎，无法提供本研究所需的共被引与文献计量网络分析所需的引文索引元数据。研究人员承认，部分临床导向的ASD论文可能仅被PubMed/MEDLINE收录，因此未被纳入数据集，这可能会引入覆盖偏倚。检索时段设定为2000年1月1日至2025年12月31日，起始年份的选择旨在捕捉现代、具数据库索引特征的ASD神经影像研究时代，并与21世纪初基于MRI的神经影像方法的广泛应用相契合。检索策略依据医学主题词（Medical Subject Headings, MeSH）及既往关键研究确定的关键词构建，围绕ASD、认知控制与神经影像三个核心概念展开。为验证检索策略，研究人员进行了实用性查全率检查，确认十篇该领域核心经典文献均被成功检索，但该基准相对于全文集而言有限，不构成正式的敏感性分析。最终检索式为三个概念的组合，并限定文献类型为“article”或“review article”，语言为“English”。
2.2 文献筛选
从两个数据库检索的文献导入参考文献管理软件进行合并与去重。随后人工筛选标题与摘要，排除会议摘要、书评及明显无关文献。为确保手动筛选过程的可靠性与严谨性，第二名研究人员（CHJ）独立复核了20%的随机样本记录（n=316），评估者间一致性为98.73%，证实了筛选标准的一致性。此外，去重后因正式出版年份为2026年的两篇记录被排除，因其超出了预设截止日期（2025年12月31日）。经严格筛选，最终纳入1581篇文章进行分析。本研究的报告遵循PRISMA 2020指南中与文献计量分析适用的部分，具体调整与PRISMA条目的排除（如省略偏倚风险评估与荟萃分析综合）详见补充材料中的PRISMA-文献计量合规性表。
2.3 偏倚风险评估与研究方案
鉴于本研究为聚焦于元数据定量特征的文献计量分析（图谱综述），区别于综合临床试验定性结果的传统系统评价，因此不适用正式的偏倚风险评估（如使用Cochrane偏倚风险工具）。纳入数据的质量依赖于Web of Science与Scopus数据库的索引标准。本研究的文献计量方法学严谨性通过全面的数据库覆盖、系统的检索策略以及对所有分析流程的透明报告得以保障。
2.4 数据分析
本研究主要采用VOSviewer（1.6.20）与R语言Bibliometrix包（4.3.0）作为分析工具。VOSviewer用于构建与可视化科学知识图谱，包括关键词共现网络、作者共被引网络及国家合作网络，以揭示研究热点与领域主题结构。Bibliometrix包用于定量文献计量分析，如发文趋势、核心作者分析、洛特卡定律（Lotka’s Law）等影响指标的计算及主题演化分析。
3 结果
3.1 文献总体趋势
本研究共纳入2000年至2025年间发表的1581篇文献，由7479名作者发表于458种期刊。文献年均增长率为21.61%，平均文献年龄为7.86年，篇均被引57.70次。关键词方面，识别出8469个附加关键词与3264个作者关键词。领域合作度高，篇均合作者数为6.81，国际合作率为17.71%。ASD认知控制神经影像文献总量呈显著增长趋势，可分为三个阶段：萌芽期（2000-2005年），年均发文量不足10篇，处于早期探索阶段；稳定增长期（2006-2011年），年均发文量增至约30篇，学术关注度稳步上升；快速增长期（2012-2025年），发文量急剧攀升，2022年达到峰值140篇。这种爆发式增长与fMRI等神经影像技术的成熟与广泛应用，以及学术界对脑网络研究的广泛接受密切相关。
3.2 主要研究力量
分析揭示了紧密的国际合作网络，这对促进思想、专业知识与资源的交流至关重要。国家层面，美国（553篇）在学术产出与网络中心性上均占据主导地位。中国（149篇）与英国（121篇）构成第二梯队。合作网络图谱进一步展示了以美国为中心的国际合作结构，连接了英国、德国、加拿大与中国。机构层面，多伦多大学（206篇）、加州大学系统（160篇）与伦敦大学（155篇）为全球最高产研究机构。期刊分布符合布拉德福德定律（Bradford’s Law），即少数核心期刊发表了大部分相关文献，排名前10的核心期刊共发表377篇，占总量的23.85%。在学术影响力与地位方面，《Autism Research》在发文量（52篇）与累积影响力上均居首位，其G指数领先，凸显了其在传播ASD机制高质量专业研究中的核心作用。值得注意的是，核心期刊列表反映了该领域的双重贡献模式：一方面，《Autism Research》与《Journal of Autism and Developmental Disorders》（42篇）等专科期刊为理解认知控制缺陷提供了必需的临床与行为背景；另一方面，《NeuroImage》（44篇）、《Cerebral Cortex》（34篇）与《Neuroscience and Biobehavioral Reviews》（26篇）等高影响力神经科学期刊，通过建立严格的神经影像方法学（如fMRI连接分析）做出了重要贡献。这些期刊的突出地位表明，该领域的进步在很大程度上依赖于临床精神病学与先进神经影像技术的交叉融合。
3.3 作者与文献影响力分析
基于发文量，排名前四的作者依次为Murphy, D.G.M.（26篇）、Taylor, M.J.（21篇）、Kana, R.（19篇）与Uddin, L.Q.（19篇）。值得注意的是，Murphy, D.G.M.自2002年起持续产出高影响力研究，其26篇文章共获3313次引用，H指数为20，体现了其在领域的长期领导地位。然而，洛特卡定律分析显示，79.54%的作者仅发表1篇论文，揭示了由少数核心作者主导的典型研究合作模式。作者共被引网络结构紧密，表明存在集中的知识基础与若干联系紧密的知识社群。在该图谱中，少数高影响力作者构成了网络核心，并桥接了多个聚类，反映了推动领域发展所必需的多学科整合。高被引文献分析揭示了该领域关键的理论与机制转变。被引频次最高的文献为Menon（3362次引用），其确立了“三重网络模型”的基础理论框架，提出包括孤独症在内的精神病理源于突显网络在DMN与CEN间动态切换能力的缺陷，从而定义了宏观尺度网络视角。与之互补，Uhlhaas与Singer及Wang的研究将焦点转向生理机制，强调异常神经同步与兴奋-抑制（Excitation-Inhibition, E-I）失衡如何破坏长距离连接，为ASD中观察到的“连接不足”提供了机制解释。此外，Fair等人的研究通过表征DMN的发育轨迹，证明其从儿童期的稀疏连接状态转变为成年期的凝聚网络，为识别ASD儿童的发育偏离提供了关键基线。
3.4 主题演化与研究热点
关键词共现分析揭示了主要热点与研究领域结构。在最突出且频繁出现的关键词中，“孤独症”、“执行功能”、“功能连接”与“fMRI”显示出持续的高使用率与清晰的时间增长模式。值得注意的是，主题转变的时间点（如关键词中心性）可能早于发文量的快速增长，因此下文所述的“2010年以来”的模式指的是网络中心性而非年度产出增长。“功能连接”的中心性自2010年起迅速上升，成为连接不同研究主题（如“注意”、“默认模式网络”）的最关键节点，这明确表明了研究范式从关注孤立脑区的“功能定位”思维向探索脑区间协同工作的“网络连接”思维的转变。主题演化分析揭示了研究重点从核心认知构念向网络与方法学主题的清晰转移。2000-2010年间，主题主要集中于高阶认知（如“工作记忆”、“执行功能”）与模态特异性术语（如“EEG”）。2011-2025年间，网络科学范式日益突出：“功能连接”成为一个主要的整合主题，将早期的认知主题与神经影像驱动的研究联系起来。值得注意的是，若干术语仍被同时使用而非完全统一（如“孤独症”与“孤独症谱系障碍”，以及“ASD”等变体标签），反映了文献中持续存在的术语异质性。同样，“白质”等主题继续作为独立主题与更广泛的标签（如“神经影像”）并行出现，表明其主题轨迹是平行的而非完全融合的。通过主题地图，研究人员进一步分析了中心性（某一主题在领域内的相对重要性与关联性）与密度（其内部发展的成熟度），从而揭示了领域的知识结构。基础主题（高中心性，低密度）包括“执行功能”等基础性认知主题及“fMRI”与“功能性磁共振成像”等成像相关聚类，它们是连接多个研究分支的基石。相比之下，“孤独症”、“功能连接”与“精神分裂症”构成了引擎/驱动主题（高中心性，高密度），代表了成熟且具有影响力的研究方向，这与近期对网络神经科学与跨诊断比较的强调相一致。若干专门主题表现为利基主题（低中心性，高密度），如“共病”、“青少年”与“神经可塑性”，表明这些是发展良好但关联相对较弱的子领域。值得注意的是，“社会认知”处于中间位置，兼具利基主题的成熟度与更广泛主题网络的有意义链接，反映了其在ASD相关神经影像研究中既是专门主题又具有交叉性的角色。最后，新兴或衰退象限（低中心性，低密度）的主题包括“GABA”与“癫痫”，以及“神经影像”等更通用的标签和某些ASD变体术语（如“孤独症谱系障碍（ASD）”），这可能部分反映了术语碎片化，以及广泛的伞形术语相较于更具体的、以方法或机制为重点的主题会形成相对分散的聚类。
4 讨论
本研究通过文献计量方法，系统描绘了过去二十年ASD认知控制神经影像研究的知识图景。结果不仅量化了该领域的指数级增长，还深刻揭示了其研究范式、核心理论与未来趋势的演变。
4.1 领域演变与增长驱动力
本研究首先揭示了该领域在过去二十年的宏观指数增长趋势，其发展历程可清晰划分为三个阶段：萌芽探索期（2000-2005年）、稳定增长期（2006-2011年）与快速增长期（2012-2025年）。萌芽期的研究主要关注ASD的行为表现与临床特征，例如使用简单的认知任务识别ASD个体在抑制与认知灵活性等方面的困难。然而，受限于当时的技术与方法，这些早期研究对其潜在神经机制的理解十分有限。2012年后年发文量的激增标志着领域进入“爆发式”增长阶段。这一增长曲线与神经影像技术的创新高度相关，特别是fMRI的广泛应用。正如Hernandez等人在更广泛的神经影像领域观察到的类似趋势，技术的成熟与普及是指数级研究增长的关键催化剂。fMRI等技术使研究人员能够在ASD个体执行认知控制任务时非侵入性地观察其大脑实时活动，为探索其神经机制提供了前所未有的工具，从而推动研究从现象描述转向对深层机制的探索。
4.2 范式转变：从功能定位到网络失调
本研究最核心的发现之一是领域内深刻的范式转变。关键词分析显示，“功能连接”的中心性自2010年起急剧上升，成为连接所有关键主题的枢纽。这一转变代表了研究重心从早期试图定位特定脑区的功能异常，转向探索大规模脑网络间的协调与失调。共被引分析确定Menon提出的“三重网络模型”为基础理论支柱。该框架认为，以岛叶前部与前扣带皮层为锚点的SN充当动态开关，调节朝向内部的DMN与朝向外部的CEN之间的转换。Menon假设，这种切换机制的 dysfunction 导致了精神病理学中所观察到的核心认知与情感缺陷。至关重要的是，这种网络视角已超越理论抽象，推动了针对特定ASD表型的实证发现。基于Menon的框架，Uddin等人挑战了当时流行的“连接不足”理论，证明ASD儿童实际上在突显网络内部表现出固有的超连接。他们发现这种过度连接可预测受限与重复行为的严重程度，提示对无关刺激的“显著性归因过度”可能是儿童孤独症感觉与行为僵化的基础。将这一研究延伸至网络交互层面，Abbott等人揭示ASD的网络功能障碍特征在于网络分离受损。具体而言，他们观察到DMN与CEN之间的非典型超连接（意味着未能将这些竞争网络解耦），同时SN内部连接不足。重要的是，Abbott等人将这些特定的连接特征与不同的行为结果相关联，将SN完整性降低与感觉及社会沟通缺陷相联系，而将DMN-CEN分离不良与执行功能障碍相关联。然而，儿童期的“超连接”与年长群体的“连接不足”并存，凸显了发展视角的必要性。Nomi与Uddin通过识别ASD神经回路的“发展性翻转”明确解决了这一问题。他们的大规模分析表明，孤独症大脑的轨迹并非静态，而是从儿童期的广泛超连接过渡到青春期与成年期的连接不足。这一综合表明，虽然Menon的三重网络模型正确识别了功能障碍的定位（SN-DMN-CEN相互作用），但失调的性质是动态的。因此，该领域正从单纯识别静态网络缺陷，转向绘制其跨越生命周期的复杂非线性发展轨迹。
4.3 视角拓宽：从单一疾病到跨诊断研究
主题演化分析揭示了“跨诊断”研究的最新兴起，这是领域发展的另一个重要里程碑。ASD与ADHD等其他神经发育障碍在临床症状、遗传因素及认知缺陷上存在高度重叠。基于诊断类别的传统研究范式难以解释这种共性。相比之下，跨诊断研究寻求超越现象学描述，利用机器学习等数据驱动方法，从大规模神经影像数据中识别跨越传统诊断边界的具有生物学意义的分型。正如主题地图所示，“精神分裂症”作为引擎/驱动主题的涌现，也反映了研究人员通过与其它精神障碍的比较来加深ASD理解的尝试。这一趋势不仅有助于揭示不同疾病间共享的病理生理机制，还为基于个体生物学特征实现“精准医疗”开辟了可能性。具体而言，在我们的主题地图中，“精神分裂症”作为引擎主题（高中心性与高密度）的突出位置不仅仅是一个文献计量学产物，它反映了该领域深刻的机制性转向。研究人员越来越多地利用精神分裂症的成熟理论模板——如兴奋-抑制失衡——来解码ASD中类似的社会认知缺陷。这种交叉融合表明，该领域正从孤立寻找ASD特异性生物标志物，转向识别更广泛的“精神病-孤独症谱系”中认知僵性的共享神经维度。
4.4 未来展望：整合、动态与临床转化
基于本研究识别的文献计量趋势与新兴热点，未来研究应超越描述性图谱，以解决机制与转化问题。重要的是，我们的主题地图表明，某些方向已经确立并成为领域驱动力（如“功能连接”作为引擎主题），而其他方向则相对边缘化或整合度较低（如处于新兴/衰退象限的神经化学术语“GABA/谷氨酸”）。因此，我们在区分成熟与仍在发展中的轨迹的同时，结合近期相关综述与荟萃分析，概述了三个方向。首先，GABA能系统与谷氨酸能系统等神经化学主题的涌现，凸显了向理解ASD分子基础的关键转变。然而，当前的神经影像文献常受困于可重复性低与站点特异性偏倚问题。依赖单模态成像因样本量小、表型异质性大及方法学变异性而产生了不一致的发现。为解决此问题，未来研究必须优先考虑多模态数据的深度融合，将功能与结构指标与通过1 H-MRS或PET获得的神经化学特征相结合。此外，DTI-ALPS等新技术为研究类淋巴系统提供了有前景的途径，可能将神经炎症与代谢废物清除同结构异常联系起来。未来的一个重大挑战在于开发稳健的计算框架，能够对齐具有巨大时空分辨率差异的数据，以构建整体的神经病理模型。其次，该领域必须超越静态功能连接，以捕捉大脑的 rapid 重构。传统的静态分析在很大程度上忽略了神经网络的时间不稳定性，并且易受运动伪影影响，这在儿科ASD人群中尤为棘手。研究动态功能连接指标（如状态转换与停留时间）能为ASD的认知僵化提供更细致的理解。这种动态视角对于表征连接模式从儿童期超连接到成人期连接不足的“发展性翻转”至关重要，并有助于理解青春期激素如何在关键期内影响网络重组。尽管如此，区分真正的神经灵活性与生理噪声仍是一个方法学瓶颈，需要更严格的采集方案与多站点协调策略来减轻扫描仪变异性。最后，一个关键的当务之急是弥合群体水平生物标志物与个体临床应用之间的鸿沟。ASD的异质性要求研究转向基于机制的分层，而非“一刀切”的治疗。例如，谷氨酸能失调的神经影像证据直接指导了美金刚等药物的随机对照试验设计，其中影像不仅作为诊断工具，还作为次要终点来验证对额-纹状体环路的靶点参与。未来的努力应集中于利用这些多模态与动态生物标志物将患者分层为生物学亚组，从而预测其对靶向药物或行为干预的个体反应。
4.5 局限性
尽管本研究采用了多种文献计量分析方法揭示领域的知识结构与发展轨迹，但仍需承认若干局限性，以便对结果进行平衡解读。首先，关于数据来源与索引偏倚。文献检索局限于Web of Science与S c o p u s
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