剑桥大学研究揭示人类大脑发育四大转折点：9岁、32岁、66岁和83岁

一项令人振奋的科学研究带来好消息：尽管身高在青春期后停止增长，但人类大脑的发育过程可持续至32岁左右！

剑桥大学的最新研究显示，人类大脑在9岁、32岁、66岁和83岁左右会经历四个关键的“转折点”，这意味着大脑的青春期可以延续到32岁，此时性格和智力在早期变化后进入“平台期”并趋于稳定。

更值得注意的是，大脑的“巅峰状态”能够维持到66岁，之后才逐渐衰退。

该研究于11月底发表在《自然通讯》期刊上，分析了近4000名参与者的大脑扫描图像，覆盖了从0到90岁的各年龄段，成为迄今为止数据最全面的人脑发育研究之一。

无需再被“35岁即衰老”的言论困扰，大脑的最佳状态就是当下。

庞大数据库揭示脑发育真实轨迹

在人的一生中，大脑的结构与功能持续演变。认知能力或大脑效率呈现类似n形的曲线，在特定年龄前不断提升，之后则逐步回落。

过去普遍认为，二十岁出头是大脑功能的顶峰，随后便一路下滑。世界卫生组织将青春期界定为10至19岁。2018年，《柳叶刀》医学杂志的一篇报告提出青春期结束于20多岁。

但剑桥大学的最新成果推翻了这一观点，并指出，无论身体青春期如何定义，至少大脑的生长发育期可延续到32岁，且直到66岁前，大脑都处于表现优异的黄金阶段。

相信科学并无坏处｜图源小红书@我要成为金海豚momo

以往的认知偏差源于过于片面简化的研究。大脑功能极为复杂，此前的研究仅关注特定年龄段或单一脑指标，犹如盲人摸象，每项研究只触及局部，对整体发育的理解仍不足够。

为了全面把握大脑发育全景，剑桥大学的研究团队汇集了0-90岁人群的4216份样本，旨在描绘大脑结构网络在一生中的变化路径。

dMRI展示的大脑连接组，反映了神经纤维的连接状况｜wikimedia commons

这些数据源自9个大型国际数据库：包括美国多中心的新生儿—幼儿脑连接组项目（BCP），涵盖不同学习困难和社会经济背景的剑桥大学MRC认知与脑科学中心的三个儿童队列（CALM、RED、ACE），英国的新生儿大型合作项目——人类发育连接组项目（dHCP），以及著名的人类连接组项目（HCP），其中包含发展期HCP-Development（HCPd）、青年成人HCP-Young Adult（HCPya）和36–90岁人群的HCP-Ageing（HCPa）。最后还有关注中老年认知健康的剑桥老龄化及神经科学中心（CamCAN）项目。

这些来自英美等多个国家和研究中心的数据，囊括了新生儿、幼儿、儿童、青年、中年和老年人，构成了覆盖0–90岁、超四千人的“超级样本”，为刻画大脑终生变化奠定了基础。

二十岁后就走下坡？事实并非如此

整合所有数据后，研究人员发现，大脑结构网络随年龄的变化并非平滑曲线，其中存在四个明显拐点：9岁、32岁、66岁、83岁，从而将人生划分为五个阶段。

每个阶段中，大脑网络呈现不同的演变模式：有些阶段侧重提升整体思考与信息传递效率，有些阶段则致力于优化各功能区的精细化程度。

9岁之前是大脑奠基期。在此期间，大脑灰质和白质快速生长，各功能区逐步建立，脑区内部连接日益紧密。我们从只会啼哭的婴儿，逐渐成长为能翻身、行走、说话、理解指令并开始识字的儿童。这背后对应着语言区、运动区、视觉区、执行功能相关脑区等的逐渐成熟，为未来复杂学习打下根基。

9岁到32岁，各功能区间的联系不断优化，跨区域信息传递效率持续提升，大脑整体工作效率稳步增长。这一阶段，大脑愈发擅长处理复杂任务。

例如在足球比赛中，一边快速奔跑、一边观察队友和对手位置，并瞬间决定传球或射门；学习时，边听课边做笔记，同时理解知识的抽象概念；工作与生活中，兼顾项目进度、家庭事务与人际关系……这些看似本能的能力，实则依赖于大脑内部广泛多功能网络的协同运作。

大脑连接数量（Density）与连接强度（Strength）随年龄的变化趋势，可见连接数量终生不断优化，而连接强度持续上升｜图源：论文

32岁是一个转折点，此后大脑整体效率不再提升，但各功能区继续完善。进入中年，反应速度或许不及年轻时，但凭借功能区内部更成熟的协作及数十年的经验积累，我们在许多熟练工作中表现更佳——例如，资深医生能迅速诊断病情；经验丰富的教师可即时发现实验漏洞。

在此阶段，经验与熟练度成为宝贵资源，尽管速度不如年轻人，但多项任务仍能完成得更出色。

医生诊疗场景｜wikimedia commons

66岁之后，大脑组织方式再次转变，各功能区的连接减弱，导致脑区倾向独立运作而非协同合作。此时，大脑处理单一任务尚可，但多任务并行常易出错。

例如，老人带孙子外出购物时，可能不慎让孩子走失，或只顾陪玩而忘记采购；同时，学习全新事物的难度显著增加，因这些任务常需视觉、空间、记忆、执行功能等多系统重组，如适应新手机系统、掌握新工具软件或重新学习技能，都会使人感到脑力不足。

83岁之后，大脑网络变化不再主要由年龄主导，而更多受个体差异影响：基因、疾病史、生活方式等均对此时的大脑结构产生重要影响。

有些人的大脑分区变得更为碎片化，网络结构松散，认知功能明显下降；而另一些人则保持相对完整，思维清晰、反应敏捷。这解释了为何同是九十多岁，有人如杨振宁先生般能清晰阐述复杂观点，有人却已出现严重认知障碍。

2015年，97岁的杨振宁先生在台湾进行科普演讲｜wikimedia commons

研究方法揭秘

所有数据均通过扩散磁共振（dMRI）获取，其原理是追踪水分子在白质纤维中的扩散方向，从而推断大脑神经纤维束的走向。

若将大脑视作一座巨大城市，其中存在许多承担不同功能的“城区”，即脑区，这些分区通过白质纤维相互连接。扩散磁共振能揭示这些“交通网络”，即大脑分区间的连接路径，形成结构连接网络。

然而，获得网络图后，研究人员难以直接量化比较不同个体的大脑。因此，需对原始网络进行处理，将复杂连接图转化为可比较的数字指标。

研究者首先使用统一脑区模板和纤维追踪方法，将每人的大脑转换为90×90的连接矩阵。

仅此不够，因数据来自9个不同项目，扫描深度各异，纤维密度不同，直接比较误差较大。研究人员通过批次校正、阈值和密度控制，将每个大脑的纤维密度调整至相近水平，从而使每个被试的大脑网络可直接对比。

数据处理流程：先用模板（Atlas）对齐和整合核磁图数据，再通过阈值和剪枝为图论计算做准备｜来源：论文

基于该网络，研究人员可从多维度评估大脑，例如：

模块化（modularity）：是否形成内部连接丰富、外部连接较少的脑区；

整合度（global efficiency）：大脑中两点间信息传递的距离与效率；

中心性（centrality）：是否存在关键枢纽节点，多数脑区间最短路径经由此处。

类似指标共12个，研究者从12个方向描述脑部“交通地图”。每个年龄段的大脑网络可表示为12维特征向量。

但12维空间变化难以直观理解与比较，因此作者采用UMAP流形学习降维方法，将12维数据转换为低维空间中的点，随年龄连接形成变化轨迹线。

通过分析轨迹线的明显转向，研究者识别出大脑结构网络一生中的关键拐点，并划分不同发育阶段。

降维后图表：每个年龄段为一个点，点间距离和方向表示大脑网络结构的相似度与变化方向，显示9岁和32岁间变化并不显著｜来源：论文

研究人员最终确定9岁、32岁、66岁和83岁为四个关键拐点，如前所述，根据指标差异划分出五个大脑发育阶段。

大脑的最佳状态就在当下

以往许多人认为人脑黄金期在二十多岁，之后便持续衰退。但这项研究表明，32岁前，大脑仍处于生长发育的“青春期”。

那么，既往认知误区从何而来？早先结论主要基于行为心理学测试及早期影像学研究。

行为心理学测试指标相对单一，如反应时间、工作记忆，这类任务确实二十出头者最佳，但无法反映大脑整体认知功能；早期影像学研究常只关注单一指标，如灰质体积或全脑连接效率，且样本受限，多涵盖儿童、青年和少量老年人，30–50岁中年段数据空缺，由此得出的倒U曲线自然落在20岁出头，中年空白常靠推测填补。

实际上，近十年已有不少研究修正这一观念，不同能力、脑区及网络的最佳年龄各异，人脑认知巅峰绝非仅限20岁出头。

千言万语汇成一句：

图源：小红书@よいしょ

除了增强中年人的生活信心，这项整合庞大数据库的研究还有何意义？

它不会立即产生应用效果，如同人类全基因组图谱，仅为大脑连接结构随年龄变化绘制了路线图，对未来儿童智力发育或老年衰退研究具有指导价值。真正将这份地图转化为有效脑健康策略，或许需数十年时间，但回首时，当前这一步仍是不可或缺的奠基之作。

参考文献

[1] https://www.health.harvard.edu/mind-and-mood/how-memory-and-thinking-ability-change-with-age

[2]Mousley, A., Bethlehem, R.A.I., Yeh, FC. et al. Topological turning points across the human lifespan. Nat Commun 16, 10055 (2025). https://doi.org/10.1038/s41467-025-65974-8

[3]https://www.euronews.com/health/2025/10/26/what-age-do-humans-reach-their-mental-peak-its-not-as-old-as-you-think