Abstract Early and profound pathological changes are evident in the locus coeruleus (LC) in dementia and Parkinson’s disease, with effects on arousal, attention, cognitive and motor control. The LC can be identified in vivo using non-invasive magnetic resonance imaging techniques which have potential as biomarkers for detecting and monitoring disease progression. Technical limitations of existing imaging protocols have impaired the sensitivity to regional contrast variance or the spatial variability on the rostrocaudal extent of the LC, with spatial mapping consistent with post mortem findings. The current study employs a sensitive magnetisation transfer sequence using ultrahigh field 7T MRI to investigate the LC structure in vivo at high-resolution (resolution 0.4×0.4×0.5 mm, duration seven minutes). Magnetisation transfer images from 53 healthy older volunteers (52-84 years) revealed the spatial features of the LC and were used to create a probabilistic LC atlas for older adults, appropriate for clinical research. Consistent rostrocaudal gradients of slice-wise volume, contrast and variance differences of the LC were observed, mirroring distinctive ex vivo spatial distributions of LC cells in its subregions. The contrast-to-noise ratios were calculated for the peak voxels, and for the averaged signals within the atlas, to accommodate the volumetric differences in estimated contrast. The probabilistic atlas is freely available, and the MRI dataset is available for researchers, for replication or to facilitate accurate LC localisation and unbiased contrast extraction in future studies.

Abstract Ageing is commonly associated with changes to segregation and integration of functional brain networks, but, in isolation, current network-based approaches struggle to elucidate changes across the many axes of functional organisation. However, the advent of gradient mapping techniques to neuroimaging provides a new means of studying functional organisation in a multi-dimensional connectivity space. Here, we studied ageing and behaviourally-relevant differences in a three-dimensional connectivity space using the Cambridge Centre for Ageing Neuroscience cohort (n=643). Building on gradient mapping techniques, we developed a set of measures to quantify the dispersion within and between functional communities. We detected a strong shift of the visual network across the lifespan from an extreme to a more central position in the 3D gradient space. In contrast, the dispersion distance of transmodal communities (dorsal attention, ventral attention, frontoparietal and default mode) did not change. However, these communities were increasingly dispersed with increasing age, reflecting more dissimilar functional connectivity profiles within each community. Increasing dispersion of frontoparietal and ventral attention networks, in particular, was associated negatively with cognition, measured by fluid intelligence. By using a technique that explicitly captures the ordering of functional systems in a multi-dimensional hierarchical framework, we identified behaviorally-relevant age-related differences of within and between network organisation. We propose that the study of functional gradients across the lifespan could provide insights that may facilitate the development of new strategies to maintain cognitive ability across the lifespan in health and disease.

Abstract The preservation of cognitive function into old age is a public health priority. Cerebral hypoperfusion is a hallmark of dementia but its impact on maintaining cognitive ability across the lifespan is less clear. We investigated the relationship between baseline cerebral blood flow (CBF) and blood oxygenation level-dependent (BOLD) response during a fluid reasoning task in a population-based adult lifespan cohort (N=227, age 18-88 years). As age differences in baseline CBF could lead to non-neuronal contributions to the BOLD signal, we introduced commonality analysis to neuroimaging, in order to dissociate performance-related CBF effects from the physiological confounding effects of CBF on the BOLD response. Accounting for CBF, we confirmed that performance- and age-related differences in BOLD responses in the multiple-demand network (MDN) implicated in fluid reasoning. Differences in baseline CBF across the lifespan explained not only performance-related BOLD responses, but also performance-independent BOLD responses. Our results suggest that baseline CBF is important for maintaining cognitive function, while its non-neuronal contributions to BOLD signals reflect an age-related confound. Maintaining perfusion into old age may serve to support brain function with behavioural advantage, regulating brain health.

Abstract Neuroinflammation is a key part of the etio-pathogenesis of Alzheimer’s disease. We test the relationship between neuroinflammation and the disruption of functional connectivity in large-scale networks, and their joint influence on cognitive impairment. We combined [ 11 C]PK11195 positron emission tomography (PET) and resting-state functional magnetic resonance imaging (rs-fMRI) in 28 humans (13 females/15 males) with clinical diagnosis of probable Alzheimer’s disease or mild cognitive impairment with positive PET biomarker for amyloid, and 14 age-, sex-, and education-matched healthy humans (8 females/6 males). Source-based ‘inflammetry’ was used to extract principal components of [ 11 C]PK11195 PET signal variance across all participants. rs-fMRI data were pre-processed via independent component analyses to classify neuronal and non-neuronal signals. Multiple linear regression models identified sources of signal co-variance between neuroinflammation and brain connectivity profiles, in relation to group and cognitive status. Patients showed significantly higher [ 11 C]PK11195 binding relative to controls, in a distributed spatial pattern including the hippocampus, medial, and inferior temporal cortex. Patients with enhanced loading on this [ 11 C]PK11195 binding distribution displayed diffuse abnormal functional connectivity. The expression of a stronger association between such abnormal connectivity and higher levels of neuroinflammation correlated with worse cognitive deficits. Our study suggests that neuroinflammation relates to the pathophysiological changes in network function that underlie cognitive deficits in Alzheimer’s disease. Neuroinflammation, and its association with functionally-relevant reorganisation of brain networks, is proposed as a target for emerging immuno-therapeutic strategies aimed at preventing or slowing the emergence of dementia. Significance Statement Neuroinflammation is an important aspect of Alzheimer’s disease (AD), but it was not known whether the influence of neuroinflammation on brain network function in humans was important for cognitive deficit. Our study provides clear evidence that in vivo neuroinflammation in AD impairs large-scale network connectivity; and that the link between inflammation and functional network connectivity is relevant to cognitive impairment. We suggest that future studies should address how neuroinflammation relates to network function as AD progresses; and whether the neuroinflammation in AD is reversible, as the basis of immunotherapeutic strategies to slow the progression of AD.

ABSTRACT The ability to adapt one’s movements to changes in the environment is fundamental in everyday life, but this ability changes across the lifespan. Although often regarded as an ‘implicit’ process, recent research has also linked motor adaptation with ‘explicit’ learning processes. To understand how these processes contribute to differences in motor adaptation with age, we combined a visuomotor learning paradigm with cognitive tasks that measure implicit and explicit processes, and structural brain imaging. In a large population-based cohort from the Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience (n=322, aged 18-89 years) we first confirmed that the degree of adaptation to an angular perturbation of visual feedback declined with age. There were no associations between adaptation and sensory attenuation, which has been previously hypothesised to contribute to implicit motor learning. However, interactions between age and scores on two independent memory tasks showed that explicit memory performance was a progressively stronger determinant of motor learning with age. Similarly, interactions between age and grey matter volume in the medial temporal lobe, amygdala and hippocampus showed that grey matter volume in these regions became a stronger determinant of adaptation in older adults. The convergent behavioural and structural imaging results suggest that age-related differences in the explicit memory system is a contributor to the decline in motor adaptation in older age. These results may reflect the more general compensatory reliance on cognitive strategies to maintain motor performance with age. SIGNIFICANCE STATEMENT The central nervous system has a remarkable capacity to learn new motor skills and adapt to new environmental dynamics. This capacity is impaired with age, and in many brain disorders. We find that explicit memory performance and its associated medial temporal brain regions deteriorate with age, but the association between this brain system and individual differences in motor learning becomes stronger in older adults. We propose that these results reflect an increased reliance on cognition in order to maintain adaptive motor skill performance. This difference in learning strategy has implications for interventions to improve motor skills in older adults.

Abstract It is important to maintain cognitive function in old age, yet the neural substrates that support successful cognitive ageing remain unclear. One factor that might be crucial, but has been overlooked due to limitations of previous data and methods, is the ability of brain networks to flexibly reorganise and coordinate over a millisecond time-scale. Magnetoencephalography (MEG) provides such temporal resolution, and can be combined with Hidden Markov Models (HMMs) to characterise transient neural states. We applied HMMs to resting-state MEG data from a large cohort (N=594) of population-based adults (aged 18-88), who also completed a range of cognitive tasks. Using multivariate analysis of neural and cognitive profiles, we found that decreased occurrence of “lower-order” brain networks, coupled with increased occurrence of “higher-order” networks, was associated with both increasing age and impaired fluid intelligence. These results favour theories of age-related reductions in neural efficiency over current theories of age-related functional compensation.

Abstract Response inhibition is a core executive function enabling adaptive behaviour in dynamic environments. Human and animal models indicate that inhibitory control and control networks are modulated by noradrenaline, arising from the locus coeruleus. The integrity (i.e., cellular density) of the locus coeruleus noradrenergic system can be estimated from magnetization transfer sensitive magnetic resonance imaging, in view of neuromelanin present in noradrenergic neurons of older adults. Noradrenergic psychopharmacological studies indicate noradrenergic modulation of prefrontal and frontostriatal stopping-circuits in association with behavioural change. Here we test the noradrenergic hypothesis of inhibitory control, in healthy adults. We predicted that locus coeruleus integrity is associated with age-adjusted variance in response inhibition, mediated by changes in connectivity between frontal inhibitory control regions. In a preregistered analysis, we used magnetization transfer MRI images from N=63 healthy adults aged above 50 years who performed a stop-signal task, with atlas-based measurement of locus coeruleus contrast. We confirm that better response inhibition is correlated with locus coeruleus integrity and stronger connectivity between pre-supplementary motor area and right inferior frontal gyrus, but not volumes of the cortical regions. We confirmed a significant role of prefrontal connectivity in mediating the effect of individual differences in the locus coeruleus on behaviour, whereby this effect was moderated by age, over and above adjustment for the mean effects of age. Our results support the hypothesis that in normal populations, as in clinical settings, the locus coeruleus noradrenergic system regulates inhibitory control.

Abstract Brain ageing is a complex process which requires a multimodal approach. Neuroimaging can provide insights into brain morphology, functional organization and vascular dynamics. However, most neuroimaging studies of ageing have focused on each imaging modality separately, limiting the understanding of interrelations between processes identified by different modalities and their relevance to cognitive decline in ageing. Here, we used a data-driven multimodal approach, linked independent component analysis (ICA), to jointly analyze magnetic resonance imaging of grey matter volume, cerebrovascular, and functional network topographies in relation to measures of fluid intelligence. Neuroimaging and cognitive data from the Cambridge Centre for Ageing and Neuroscience study were used, with healthy participants aged 18 to 88 years (main dataset n = 215; secondary dataset n = 433). Using linked ICA, functional network activities were characterized in independent components but not captured in the same component as structural and cerebrovascular patterns. Split-sample ( n = 108/107) and out-of-sample ( n = 433) validation analyses using linked ICA were also performed. Global grey matter volume with regional cerebrovascular changes and the right frontoparietal network activity were correlated with age-related and individual differences in fluid intelligence. This study presents the insights from linked ICA to bring together measurements from multiple imaging modalities, with independent and additive information. We propose that integrating multiple neuroimaging modalities allows better characterization of brain pattern variability and changes associated with healthy ageing.

Abstract Neuroinflammation is an important pathogenic mechanism in many neurodegenerative diseases, including those caused by frontotemporal lobar degeneration (FTLD). Postmortem and in vivo imaging studies have shown brain inflammation early in these conditions, proportionate to symptom severity and rate of progression. However, evidence for corresponding blood markers of inflammation and their relationship with central inflammation and clinical outcome are limited. There is a pressing need for such scalable, accessible and mechanistically relevant blood markers as these will reduce the time, risk, and costs of experimental medicine trials. We therefore assessed inflammatory patterns of serum cytokines from 214 patients with clinical syndromes associated with FTLD as compared to healthy controls, including their correlation with brain regional microglial activation and disease progression. Serum assays used the MesoScale Discovery V-Plex-Human Cytokine 36 plex panel plus five additional cytokine assays. A sub-group of patients underwent 11C-PK11195 TSPO PET imaging, as an index of microglial activation. A Principal Component Analysis (PCA) was used to reduce the dimensionality of cytokine data, excluding cytokines that were undetectable in >50% of participants. Frequentist and Bayesian analyses were performed on the principal components, to compare each patient cohort to controls, and test for associations with central inflammation, neurodegeneration-related plasma markers and survival. The first component identified by the PCA (explaining 21.5% variance) was strongly loaded by pro-inflammatory cytokines, including TNF-α, TNF-R1, M-CSF, IL-17A, IL-12, IP-10 and IL-6. Individual scores of the component showed significant differences between each patient cohort and controls. The degree to which a patient expressed this peripheral inflammatory profile at baseline correlated negatively with survival (higher inflammation, shorter survival), even when correcting for baseline clinical severity. Higher pro-inflammatory profile scores were associated with higher microglial activation in frontal and brainstem regions, as quantified with 11C-PK11195 TSPO PET. A permutation-based Canonical Correlation Analysis confirmed the association between the same cytokine-derived pattern and central inflammation across brain regions in a fully data-based manner. This data-driven approach identified a pro-inflammatory profile across the FTLD clinical spectrum, which is associated with central neuroinflammation and worse clinical outcome. Blood-based markers of inflammation could increase the scalability and access to neuroinflammatory assessment of people with dementia, to facilitate clinical trials and experimental medicine studies.

Abstract BACKGROUND The history from a relative or caregiver is an important tool for differentiating neurodegenerative disease. We characterized patterns of caregiver questionnaire responses, at diagnosis and follow‐up, on the Cambridge Behavioural Inventory (CBI). METHODS Data‐driven multivariate analysis ( n = 4952 questionnaires) was undertaken for participants ( n = 2481) with Alzheimer's disease (typical/amnestic n = 543, language n = 50, and posterior cortical n = 50 presentations), Parkinson's disease ( n = 740), dementia with Lewy bodies ( n = 55), multiple system atrophy ( n = 55), progressive supranuclear palsy ( n = 422), corticobasal syndrome ( n = 176), behavioral variant frontotemporal dementia ( n = 218), semantic ( n = 125) and non‐fluent variant progressive aphasia ( n = 88), and motor neuron disease ( n = 12). RESULTS Item‐level support vector machine learning gave high diagnostic accuracy between diseases (area under the curve mean 0.83), despite transdiagnostic changes in memory, behavior, and everyday function. There was progression in CBI subscores over time, which varied by diagnosis. DISCUSSION Our results highlight the differential diagnostic information for a wide range of neurodegenerative diseases contained in a simple, structured collateral history. Highlights We analyzed 4952 questionnaires from caregivers of 2481 participants with neurodegenerative disease. Behavioral and neuropsychiatric manifestations of neurodegenerative disease had overlapping diagnostic boundaries. Simple questionnaire response patterns were sufficient for accurate diagnosis of each disease. We reinforce the value of a collateral history to support a diagnosis of dementia. The Cambridge Behavioural Inventory is sensitive to change over time and suitable as an outcome measure in clinical trials.