队列研究和随机临床试验(rct)可以为早期识别高危个体、提供信息和指导早期干预措施以及提供循证卫生服务提供有前途和有价值的证据。然而，不同神经表型的个体差异或异质性被认为是有争议的和经常相互矛盾的发现的变异性的主要来源。

特别是，由于多种混杂因素，如时间和生物年龄、神经和精神疾病共病、其他大脑状态、药物和剂量或干预范式等，大脑系统的预测建模和评估变得具有挑战性。因此，有必要进行研究，以加强我们对如何量化、建模、分析和测量队列研究和临床试验中的个体差异的理解。了解这些差异在多大程度上可以被解码为生物标志物或表型，也有助于解释大脑健康的个性化轨迹。

本特刊旨在探索如何从不同的层次和维度(如年龄、个体间、个体内等)对特定疾病的神经表型进行建模，通过使用网络复杂性、基于主体和蒙特卡罗模拟、结构方程建模、贝叶斯网络、数据驱动分析，可靠性理论研究。

潜在的主题包括但不限于以下内容:

• 预测神经和精神疾病治疗反应的新标记物
• 针对特定疾病神经表型的新兴分析策略
• 可变因素，如血管风险，对疾病进展的影响
• 在复杂或相互依赖的系统中实现认知弹性
• 用于脑疾病诊断和预后的行为模型
• 复杂性和不确定性对治疗引起的神经可塑性的影响
• 抗衰老和神经进展系统的脆弱性和恢复模型