The topological differentiation of sensorimotor and association cortical regions along a sensorimotor-association (S-A) axis has undergone profound evolutionary change along the mammalian lineage. In humans, patterns of gene expression, microstructure, and functional connectivity have been shown to vary systematically along such S-A axis. Despite robust spatial relationships between these different neurobiological traits, whether common genetic pressures shape the S-A axis across traits remains poorly understood. In this study, we exploit observed pervasive inter-individual variation in the S-A axis to capture its genetic architecture and to study shared common genetic sources of structure-function relationships. To do so, we applied a structural equation modeling framework, which reduced the issue of measurement error heterogeneity across the cortex and its impact on structure-function relationship estimates. We then used genetic relatedness across pairs of twins and removed intra-individual differences to focus on the reliable inter-individual differences along the S-A functional axis. Notwithstanding robust spatial relationships and highly heritable inter-individual differences in S-A axis microstructure and functional organisation, and contrary to group-level findings, our results indicate distinct genetic effects across the different S-A axis properties. Together, our observations challenge the notion of a common genetic cause for the association between S-A axis structural and functional properties. Our approach highlights the diversity of genetic origins of brain features that co-vary along the S-A axis, which is key to interrogating inter-individual variability in brain organisation and its consequences on cognition.

Complex macro-scale patterns of brain activity that emerge during periods of wakeful rest provide insight into the organisation of neural function, how these differentiate individuals based on their traits, and the neural basis of different types of self-generated thoughts. Although brain activity during wakeful rest is valuable for understanding important features of human cognition, its unconstrained nature makes it difficult to disentangle neural features related to personality traits from those related to the thoughts occurring at rest. Our study builds on recent perspectives from work on ongoing conscious thought that highlight the interactions between three brain networks - ventral and dorsal attention networks, as well as the default mode network. We combined measures of personality with state-of-the-art indices of ongoing thoughts at rest and brain imaging analysis and explored whether this tripartite view can provide a framework within which to understand the contribution of states and traits to observed patterns of neural activity at rest. To capture macro-scale relationships between different brain systems, we calculated cortical gradients to describe brain organisation in a low dimensional space. Our analysis established that for more introverted individuals, regions of the ventral attention network were functionally more aligned to regions of the somatomotor system and the default mode network. At the same time, a pattern of detailed self-generated thought was associated with a decoupling of regions of dorsal attention from regions in the default mode network. Our study, therefore, establishes interactions between attention systems and the default mode network are important influences on ongoing thought at rest and highlights the value of integrating contemporary perspectives on conscious experience when understanding patterns of brain activity at rest.

Abstract The human cerebral cortex is symmetrically organized along large-scale axes but also presents inter-hemispheric differences in structure and function. The quantified contralateral homologous difference, i.e., asymmetry, is a key feature of the human brain left-right axis supporting functional processes, such as language. Here, we assessed whether the asymmetry of cortical functional organization is heritable and phylogenetically conserved between humans and macaques. Our findings indicate asymmetric organization along an axis describing a hierarchical functional trajectory from perceptual/action to abstract cognition. Whereas language network showed leftward asymmetric organization, frontoparietal network showed rightward asymmetric organization. These asymmetries were heritable and comparable between humans and macaques, suggesting (phylo)genetic conservation. However, both language and frontoparietal networks showed a qualitatively larger asymmetry in humans relative to macaques and variable heritability in humans. This may reflect an evolutionary adaptation allowing for experience-dependent specialization, linked to higher-order cognitive functions uniquely developed in humans.

The dataset enables exploration of higher-order cognitive faculties, self-generated mental experience, and personality features in relation to the intrinsic functional architecture of the brain. We provide multimodal magnetic resonance imaging (MRI) data and a broad set of state and trait phenotypic assessments: mind-wandering, personality traits, and cognitive abilities. Specifically, 194 healthy participants (between 20 and 75 years of age) filled out 31 questionnaires, performed 7 tasks, and reported 4 probes of in-scanner mind-wandering. The scanning session included four 15.5-min resting-state functional MRI runs using a multiband EPI sequence and a high-resolution structural scan using a 3D MP2RAGE sequence. This dataset constitutes one part of the Leipzig Study for Mind-Body-Emotion Interactions database.

Background: Arterial hypertension (HTN) dramatically increases the risk for stroke and neurodegenerative disease, but signatures of macro- and microangiopathic brain damage are already visible in magnetic resonance imaging (MRI) of asymptomatic HTN patients. Blood pressure (BP) levels that initiate detrimental effects on brain tissue are still undefined. Their identification may be important for successful BP-management and prevention of subsequent cerebrovascular disease. Our objective was to test whether elevated BP relates to lower grey matter volume (GMV) in young adults who had not been diagnosed as hypertensive (≥140/90 mmHg) previously. Methods: We related BP and GMV from structural 3 Tesla T1-weighted MRI of 423 healthy adults between 19-40 years (age=27.7±5.3 years, 177 women, systolic BP (SBP)=123.2±12.2 mmHg, diastolic BP (DBP)=73.4±8.5 mmHg). Data originated from four previously unpublished cross-sectional studies conducted in Leipzig, Germany. We performed voxel-based morphometry on each study separately and combined results in image-based meta-analyses (IBMA) to assess cumulative effects across studies. Resting BP was assigned to one of four categories: (1) SBP<120 mmHg and DBP<80 mmHg, (2) SBP 120-129 mmHg or DBP 80-84 mmHg, (3) SBP 130-139 mmHg or DBP 85-89 mmHg, (4) SBP≥140 mmHg or DBP≥90 mmHg. Findings: IBMA yielded: (a) regional GMV decreased linearly as peripheral BP increased; (b) significantly decreased GMV with higher peripheral BP when comparing individuals in sub-hypertensive categories 3 and 2, respectively, to those in category 1; (c) lower BP-related GMV was found in regions including hippocampus, amygdala, thalamus, frontal and parietal structures (e.g. precuneus). Interpretation: In young adults without previously diagnosed HTN, BP≥120/80 mmHg was associated with lower GMV in regions that have previously been related to GM decline in older individuals with manifest HTN. This suggests that subtle pressure-related brain alterations might occur earlier in adulthood than previously assumed and already at sub-hypertensive BP levels.

Resting heart rate variability (HRV), an index of parasympathetic cardioregulation and an individual trait marker related to mental and physical health, decreases with age. Previous studies have associated resting HRV with structural and functional properties of the brain — mainly in cortical midline and limbic structures. We hypothesized that HRV may alter its relationship with brain structure and function across the adult lifespan. In 388 healthy subjects of three age groups (140 younger: 26.0±4.2 years, 119 middle-aged: 46.3±6.2 years, 129 older: 66.9±4.7 years), gray matter structure (voxel-based morphometry) and resting-state functional connectivity (eigenvector centrality mapping and exploratory seed-based functional connectivity) were related to resting HRV, measured as the root mean square of successive differences (RMSSD). Confirming previous findings, resting HRV decreased with age. For HRV-related gray matter volume, there were no statistically significant differences between the age groups, nor similarities across all age groups. In whole-brain functional connectivity analyses, we found an age-dependent association between resting HRV and eigenvector centrality in the bilateral ventromedial prefrontal cortex (vmPFC), driven by the younger adults. Across all age groups, HRV was positively correlated with network centrality in bilateral posterior cingulate cortex. Seed-based functional connectivity analysis using the vmPFC cluster revealed an HRV-related cortico-cerebellar network in younger but not in middle-aged or older adults. Our results indicate that the decrease of HRV with age is accompanied by changes in functional connectivity along the cortical midline. This extends our knowledge of brain-body interactions and their changes over the lifespan.

Abstract Affective experience and cognitive abilities are key human traits that are interrelated in behavior and brain. Individual variation of affective and cognitive traits, as well as brain structure, has been shown to partly underlie genetic effects. However, to what extent affect and cognition have a shared genetic relationship with local brain structure is incompletely understood. Here we studied phenotypic and genetic correlations of cognitive and affective traits in behavior and brain structure (cortical thickness, surface area and subcortical volumes) in the twin-based Human Connectome Project sample (N = 1091). Both affective and cognitive trait scores were highly heritable and showed significant phenotypic correlation on the behavioral level. Cortical thickness in the left superior frontal cortex showed a phenotypic association with both affect and cognition, which was driven by shared genetic effects. Quantitative functional decoding of this region yielded associations with cognitive and emotional functioning. This study provides a multi-level approach to study the association between affect and cognition and suggests a convergence of both in superior frontal cortical thickness.

Abstract The hippocampus is a uniquely infolded allocortical structure in the medial temporal lobe that consists of the microstructurally and functionally distinct subregions: subiculum, cornu ammonis, and dentate gyrus. The hippocampus is a remarkably plastic region that is implicated in learning and memory. At the same time it has been shown that hippocampal subregion volumes are heritable, and that genetic expression varies along a posterior to anterior axis. Here, we studied how a heritable, stable, hippocampal organisation may support its flexible function in healthy adults. Leveraging the twin set-up of the Human Connectome Project with multimodal neuroimaging, we observed that the functional connectivity between hippocampus and cortex was heritable and that microstructure of the hippocampus genetically correlated with cortical microstructure. Moreover, both functional and microstructural organisation could be consistently captured by anterior-to-posterior and medial-to-lateral axes across individuals. However, heritability of functional, relative to microstructural, organisation was found reduced, suggesting individual variation in functional organisation of subfields is under low genetic control. Last, we demonstrate that structure and function couple along its genetic axes, suggesting an interplay of stability and plasticity within the hippocampus. Our study provides new insights on the heritability of the hippocampal formation and illustrates how genetic axes may scaffold hippocampal structure and function.

Over the past 25 years, neuroimaging has become a ubiquitous tool in basic research and clinical studies of the human brain. However, there are no reference standards against which to anchor measures of individual differences in brain morphology, in contrast to growth charts for traits such as height and weight. Here, we built an interactive online resource (www.brainchart.io) to quantify individual differences in brain structure from any current or future magnetic resonance imaging (MRI) study, against models of expected age-related trends. With the goal of basing these on the largest and most inclusive dataset, we aggregated MRI data spanning 115 days post-conception through 100 postnatal years, totaling 122,123 scans from 100,071 individuals in over 100 studies across 6 continents. When quantified as centile scores relative to the reference models, individual differences show high validity with non-MRI brain growth estimates and high stability across longitudinal assessment. Centile scores helped identify previously unreported brain developmental milestones and demonstrated increased genetic heritability compared to non-centiled MRI phenotypes. Crucially for the study of brain disorders, centile scores provide a standardised and interpretable measure of deviation that reveals new patterns of neuroanatomical differences across neurological and psychiatric disorders emerging during development and ageing. In sum, brain charts for the human lifespan are an essential first step towards robust, standardised quantification of individual variation and for characterizing deviation from age-related trends. Our global collaborative study provides such an anchorpoint for basic neuroimaging research and will facilitate implementation of research-based standards in clinical studies.

Abstract Stress is an important trigger for brain plasticity: Acute stress can rapidly affect brain activity and functional connectivity, and chronic or pathological stress has been associated with structural brain changes. Measures of structural magnetic resonance imaging (MRI) can be modified by short-term motor learning or visual stimulation, suggesting that they also capture rapid brain changes. Here, we investigated volumetric brain changes (together with changes in T1 relaxation rate and cerebral blood flow) after acute stress in humans as well as their relation to psychophysiological stress measures. Sixty-seven healthy men (25.8±2.7 years) completed a standardized psychosocial laboratory stressor (Trier Social Stress Test) or a control version while blood, saliva, heart rate, and psychometrics were sampled. Structural MRI (T1 mapping / MP2RAGE sequence) at 3T was acquired 45 min before and 90 min after intervention onset. Grey matter volume (GMV) changes were analysed using voxel-based morphometry. Associations with endocrine, autonomic, and subjective stress measures were tested with linear models. We found significant group-by-time interactions in several brain clusters including anterior/mid-cingulate cortices and bilateral insula: GMV was increased in the stress group relative to the control group, in which several clusters showed a GMV decrease. We found a significant group-by-time interaction for cerebral blood flow, and a main effect of time for T1 values (longitudinal relaxation time). In addition, GMV changes were significantly associated with state anxiety and heart rate variability changes. Such rapid GMV changes assessed with VBM may be induced by local tissue adaptations to changes in energy demand following neural activity. Our findings suggest that endogenous brain changes are counteracted by acute psychosocial stress, which emphasizes the importance of considering homeodynamic processes and generally highlights the influence of stress on the brain. Highlights We investigated rapid brain changes using MRI in a stress and a control group VBM-derived GMV showed a significant group-by-time interaction in several clusters Main pattern: GMV in the stress group increased relative to the control group, in which GMV decreased GMV changes across groups were associated with state anxiety and heart rate variability Neither cerebral blood flow, nor T1 values fully account for the VBM results