Abstract The structure of the brain’s cortical folds varies considerably in human populations. Specific patterns of cortical variation arise with development and aging, and cortical traits are partially influenced by genetic factors. The degree to which genetic factors affect cortical folding patterning remains unknown, yet may be estimated with large-scale in-vivo brain MRI. Using multiple MRI datasets from around the world, we estimated the reliability and heritability of sulcal morphometric characteristics including length, depth, width, and surface area, for 61 sulci per hemisphere of the human brain. Reliability was assessed across four distinct test-retest datasets. We meta-analyzed the heritability across three independent family-based cohorts (N > 3,000), and one cohort of largely unrelated individuals (N~9,000) to examine the robustness of our findings. Reliability was high (interquartile range for ICC: 0.65−0.85) for sulcal metrics. Most sulcal measures were moderately to highly heritable (heritability estimates = 0.3−0.7). These genetic influences vary regionally, with the earlier forming sulci having higher heritability estimates. The central sulcus, the subcallosal and the collateral fissure were the most highly heritable regions. For some frontal and temporal sulci, left and right genetic influences did not completely overlap, suggesting some lateralization of genetic effects on the cortex.

Abstract Handedness, a consistent asymmetry in skill or use of the hands, has been studied extensively because of its relationship with language and the over-representation of left-handers in some neurodevelopmental disorders. Using data from the UK Biobank, 23andMe and 32 studies from the International Handedness Consortium, we conducted the world’s largest genome-wide association study of handedness (1,534,836 right-handed, 194,198 (11.0%) left-handed and 37,637 (2.1%) ambidextrous individuals). We found 41 genetic loci associated with left-handedness and seven associated with ambidexterity at genome-wide levels of significance (P < 5×10 −8 ). Tissue enrichment analysis implicated the central nervous system and brain tissues including the hippocampus and cerebrum in the etiology of left-handedness. Pathways including regulation of microtubules, neurogenesis, axonogenesis and hippocampus morphology were also highlighted. We found suggestive positive genetic correlations between being left-handed and some neuropsychiatric traits including schizophrenia and bipolar disorder. SNP heritability analyses indicated that additive genetic effects of genotyped variants explained 5.9% (95% CI = 5.8% – 6.0%) of the underlying liability of being left-handed, while the narrow sense heritability was estimated at 12% (95% CI = 7.2% – 17.7%). Further, we show that genetic correlation between left-handedness and ambidexterity is low (r g = 0.26; 95% CI = 0.08 – 0.43) implying that these traits are largely influenced by different genetic mechanisms. In conclusion, our findings suggest that handedness, like many other complex traits is highly polygenic, and that the genetic variants that predispose to left-handedness may underlie part of the association with some psychiatric disorders that has been observed in multiple observational studies.

Background: Major depressive disorder (MDD) is associated with an increased risk of brain atrophy, aging-related diseases, and mortality. We examined potential advanced brain aging in MDD patients, and whether this process is associated with clinical characteristics in a large multi-center international dataset. Methods: We performed a mega-analysis by pooling brain measures derived from T1-weighted MRI scans from 29 samples worldwide. Normative brain aging was estimated by predicting chronological age (10-75 years) from 7 subcortical volumes, 34 cortical thickness and 34 surface area, lateral ventricles and total intracranial volume measures separately in 1,147 male and 1,386 female controls from the ENIGMA MDD working group. The learned model parameters were applied to 1,089 male controls and 1,167 depressed males, and 1,326 female controls and 2,044 depressed females to obtain independent unbiased brain-based age predictions. The difference between predicted brain age and chronological age was calculated to indicate brain predicted age difference (brain-PAD). Findings: On average, MDD patients showed a higher brain-PAD of +0.90 (SE 0.21) years (Cohen's d=0.12, 95% CI 0.06-0.17) compared to controls. Relative to controls, first-episode and currently depressed patients showed higher brain-PAD (+1.2 [0.3] years), and the largest effect was observed in those with late-onset depression (+1.7 [0.7] years). In addition, higher brain-PAD was associated with higher self-reported depressive symptomatology (b=0.05, p=0.004). Interpretation: This highly powered collaborative effort showed subtle patterns of abnormal structural brain aging in MDD. Substantial within-group variance and overlap between groups were observed. Longitudinal studies of MDD and somatic health outcomes are needed to further assess the predictive value of these brain-PAD estimates.

Hemispheric asymmetry is a cardinal feature of human brain organization. Altered brain asymmetry has also been linked to some cognitive and neuropsychiatric disorders. Here the ENIGMA consortium presents the largest ever analysis of cerebral cortical asymmetry and its variability across individuals. Cortical thickness and surface area were assessed in MRI scans of 17,141 healthy individuals from 99 datasets worldwide. Results revealed widespread asymmetries at both hemispheric and regional levels, with a generally thicker cortex but smaller surface area in the left hemisphere relative to the right. Regionally, asymmetries of cortical thickness and/or surface area were found in the inferior frontal gyrus, transverse temporal gyrus, parahippocampal gyrus, and entorhinal cortex. These regions are involved in lateralized functions, including language and visuospatial processing. In addition to population-level asymmetries, variability in brain asymmetry was related to sex, age, and brain size (indexed by intracranial volume). Interestingly, we did not find significant associations between asymmetries and handedness. Finally, with two independent pedigree datasets (N = 1,443 and 1,113, respectively), we found several asymmetries showing modest but highly reliable heritability. The structural asymmetries identified, and their variabilities and heritability provide a reference resource for future studies on the genetic basis of brain asymmetry and altered laterality in cognitive, neurological, and psychiatric disorders.

The cerebral cortex underlies our complex cognitive capabilities, yet we know little about the specific genetic loci influencing human cortical structure. To identify genetic variants, including structural variants, impacting cortical structure, we conducted a genome-wide association meta-analysis of brain MRI data from 51,662 individuals. We analysed the surface area and average thickness of the whole cortex and 34 regions with known functional specialisations. We identified 255 nominally significant loci ( P ≤ 5 × 10−8); 199 survived multiple testing correction ( P ≤ 8.3 × 10−10; 187 surface area; 12 thickness). We found significant enrichment for loci influencing total surface area within regulatory elements active during prenatal cortical development, supporting the radial unit hypothesis. Loci impacting regional surface area cluster near genes in Wnt signalling pathways, known to influence progenitor expansion and areal identity. Variation in cortical structure is genetically correlated with cognitive function, Parkinson’s disease, insomnia, depression and ADHD.One Sentence Summary Common genetic variation is associated with inter-individual variation in the structure of the human cortex, both globally and within specific regions, and is shared with genetic risk factors for some neuropsychiatric disorders.

Abstract Delineating age-related cortical trajectories in healthy individuals is critical given the association of cortical thickness with cognition and behaviour. Previous research has shown that deriving robust estimates of age-related brain morphometric changes requires large-scale studies. In response, we conducted a large-scale analysis of cortical thickness in 17,075 individuals aged 3-90 years by pooling data through the Lifespan Working group of the Enhancing Neuroimaging Genetics through Meta-Analysis (ENIGMA) Consortium. We used fractional polynomial (FP) regression to characterize age-related trajectories in cortical thickness, and we computed normalized growth centiles using the parametric Lambda, Mu, and Sigma (LMS) method. Inter-individual variability was estimated using meta-analysis and one-way analysis of variance. Overall, cortical thickness peaked in childhood and had a steep decrease during the first 2-3 decades of life; thereafter, it showed a gradual monotonic decrease which was steeper in men than in women particularly in middle-life. Notable exceptions to this general pattern were entorhinal, temporopolar and anterior cingulate cortices. Inter-individual variability was largest in temporal and frontal regions across the lifespan. Age and its FP combinations explained up to 59% variance in cortical thickness. These results reconcile uncertainties about age-related trajectories of cortical thickness; the centile values provide estimates of normative variance in cortical thickness, and may assist in detecting abnormal deviations in cortical thickness, and associated behavioural, cognitive and clinical outcomes.

Abstract Age has a major effect on brain volume. However, the normative studies available are constrained by small sample sizes, restricted age coverage and significant methodological variability. These limitations introduce inconsistencies and may obscure or distort the lifespan trajectories of brain morphometry. In response, we capitalised on the resources of the Enhancing Neuroimaging Genetics through Meta-Analysis (ENIGMA) Consortium to examine the age-related morphometric trajectories of the ventricles, the basal ganglia (caudate, putamen, pallidum, and nucleus accumbens), the thalamus, hippocampus and amygdala using magnetic resonance imaging data obtained from 18,605 individuals aged 3-90 years. All subcortical structure volumes were at their maximum early in life; the volume of the basal ganglia showed a gradual monotonic decline thereafter while the volumes of the thalamus, amygdala and the hippocampus remained largely stable (with some degree of decline in thalamus) until the sixth decade of life followed by a steep decline thereafter. The lateral ventricles showed a trajectory of continuous enlargement throughout the lifespan. Significant age-related increase in inter-individual variability was found for the hippocampus and amygdala and the lateral ventricles. These results were robust to potential confounders and could be used to derive risk predictions for the early identification of diverse clinical phenotypes.

Subcortical brain structures are integral to motion, consciousness, emotions, and learning. We identified common genetic variation related to the volumes of nucleus accumbens, amygdala, brainstem, caudate nucleus, globus pallidus, putamen, and thalamus, using genome-wide association analyses in over 40,000 individuals from CHARGE, ENIGMA and the UK-Biobank. We show that variability in subcortical volumes is heritable, and identify 25 significantly associated loci (20 novel). Annotation of these loci utilizing gene expression, methylation, and neuropathological data identified 62 candidate genes implicated in neurodevelopment, synaptic signaling, axonal transport, apoptosis, and susceptibility to neurological disorders. This set of genes is significantly enriched for Drosophila orthologs associated with neurodevelopmental phenotypes, suggesting evolutionarily conserved mechanisms. Our findings uncover novel biology and potential drug targets underlying brain development and disease.

Susceptibility genes for psychiatric and neurological disorders - including APOE, BDNF, CLU, CNTNAP2, COMT, DISC1, DTNBP1, ErbB4, HFE, NRG1, NTKR3, and ZNF804A - have been reported to affect white matter (WM) microstructure in the healthy human brain, as assessed through diffusion tensor imaging (DTI). However, effects of single nucleotide polymorphisms (SNPs) in these genes explain only a small fraction of the overall variance and are challenging to detect reliably in single cohort studies. To date, few studies have evaluated the reproducibility of these results. As part of the ENIGMA-DTI consortium, we pooled regional fractional anisotropy (FA) measures for 6,165 subjects (CEU ancestry N=4,458) from 11 cohorts worldwide to evaluate effects of 15 candidate SNPs by examining their associations with WM microstructure. Additive association tests were conducted for each SNP. We used several meta-analytic and mega-analytic designs, and we evaluated regions of interest at multiple granularity levels. The ENIGMA-DTI protocol was able to detect single-cohort findings as originally reported. Even so, in this very large sample, no significant associations remained after multiple-testing correction for the 15 SNPs investigated. Suggestive associations (1.3x10-4 < p < 0.05, uncorrected) were found for BDNF, COMT, and ZNF804A in specific tracts. Meta- and mega-analyses revealed similar findings. Regardless of the approach, the previously reported candidate SNPs did not show significant associations with WM microstructure in this largest genetic study of DTI to date; the negative findings are likely not due to insufficient power. Genome-wide studies, involving large-scale meta-analyses, may help to discover SNPs robustly influencing WM microstructure.

Intelligence is highly heritable and a major determinant of human health and well-being. Recent genome-wide meta-analyses have identified 24 genomic loci linked to intelligence, but much about its genetic underpinnings remains to be discovered. Here, we present the largest genetic association study of intelligence to date (N=279,930), identifying 206 genomic loci (191 novel) and implicating 1,041 genes (963 novel) via positional mapping, expression quantitative trait locus (eQTL) mapping, chromatin interaction mapping, and gene-based association analysis. We find enrichment of genetic effects in conserved and coding regions and identify 89 nonsynonymous exonic variants. Associated genes are strongly expressed in the brain and specifically in striatal medium spiny neurons and cortical and hippocampal pyramidal neurons. Gene-set analyses implicate pathways related to neurogenesis, neuron differentiation and synaptic structure. We confirm previous strong genetic correlations with several neuropsychiatric disorders, and Mendelian Randomization results suggest protective effects of intelligence for Alzheimer's dementia and ADHD, and bidirectional causation with strong pleiotropy for schizophrenia. These results are a major step forward in understanding the neurobiology of intelligence as well as genetically associated neuropsychiatric traits.