Abstract Brain dynamic functional connectivity characterises transient connections between brain regions, changing over time. Features of brain dynamics have been linked to emotion and cognition in adult individuals, and atypical patterns have been associated with neurodevelopmental conditions such as autism. Although reliable functional brain networks have been consistently identified in neonates, little is known about the early development of dynamic functional connectivity. In this study we characterise dynamic functional connectivity with functional magnetic resonance imaging (fMRI) in the first few weeks of postnatal life in term-born ( n = 324) and preterm-born ( n = 66) individuals. We show that a dynamic landscape of brain connectivity is already established by the time of birth in the human brain, characterised by six transient states of neonatal functional connectivity with changing dynamics through the neonatal period. The pattern of dynamic connectivity is atypical in preterm-born infants, and associated with atypical social, sensory, and repetitive behaviours measured by the Quantitative Checklist for Autism in Toddlers (Q-CHAT) scores at 18 months of age.

Abstract Developing accurate subcortical volumetric quantification tools is crucial for neurodevelopmental studies, as they could reduce the need for challenging and time-consuming manual segmentation. In this study the accuracy of two automated segmentation tools, FSL-FIRST (with three different boundary correction settings) and FreeSurfer were compared against manual segmentation of subcortical nuclei, including the hippocampus, amygdala, thalamus, putamen, globus pallidus, caudate and nucleus accumbens, using volumetric and correlation analyses in 80 5-year-olds. Both FSL-FIRST and FreeSurfer overestimated the volume on all structures except the caudate, and the accuracy varied depending on the structure. Small structures such as the amygdala and nucleus accumbens, which are visually difficult to distinguish, produced significant overestimations and weaker correlations with all automated methods. Larger and more readily distinguishable structures such as the caudate and putamen produced notably lower overestimations and stronger correlations. Overall, the segmentations performed by FSL-FIRST’s Default pipeline were the most accurate, while FreeSurfer’s results were weaker across the structures. In line with prior studies, the accuracy of automated segmentation tools was imperfect with respect to manually defined structures. However, apart from amygdala and nucleus accumbens, FSL-FIRST’s agreement could be considered satisfactory (Pearson correlation > 0.74, Intraclass correlation coefficient (ICC) > 0.68 and Dice Score coefficient (DSC) > 0.87) with highest values for the striatal structures (putamen, globus pallidus and caudate) (Pearson correlation > 0.77, ICC > 0.87 and DSC > 0.88, respectively). Overall, automated segmentation tools do not always provide satisfactory results, and careful visual inspection of the automated segmentations is strongly advised.

Abstract Background Childhood maltreatment exposure (CME) can lead to adverse long-term consequences for the exposed individual. Emerging evidence suggests that the long-term effect of CME may be transmitted across generations, starting already during prenatal development. Methods In this study, we measured brain grey and white matter volumes from MR images in 62 healthy neonates at 2–5 weeks of gestation corrected age and obtained Trauma and Distress Scale (TADS) questionnaire data from both parents. Results We found that paternal CME associated positively with neonate supratentorial grey matter volumes while the association for the maternal TADS scores was not statistically significant. Maternal pre-pregnancy BMI associated with supratentorial white matter volumes, but not with parental CME. Conclusions We are the first to report that paternal CME is linked with variation in newborn cortical volume. Our results imply an intergenerational transmission of paternal CME to offspring. Elucidating the later relevance of these associations and mechanisms involved remains an enticing avenue for future studies.

ABSTRACT Background: Childhood maltreatment exposure (CME) increases the risk of adverse long-term health consequences for the exposed individual. Animal studies suggest that CME may also influence the health and behaviour in the next generation offspring through CME-driven epigenetic changes in the paternal germ line. The contribution of paternal early life stress on the health of the next generation in humans is not fully elucidated. Methods: In this study, we measured paternal CME using the Trauma and Distress Scale (TADS) questionnaire and mapped sperm-borne sncRNAs expression by small RNA sequencing (small RNA-seq) and DNA methylation (DNAme) in spermatozoa by reduced-representation bisulfite sequencing (RRBS-seq) in males from the FinnBrain Birth Cohort Study. The study design was a (nested) case-control study, high-TADS (TADS ≥ 39, n = 25 for DNAme and n = 14 for small RNA-seq) and low-TADS (TADS ≤ 10, n = 30 for DNAme and n = 16 for small RNA-seq)). Groups were compared to identify specific epigenetic signatures associated with TADS levels in the spermatozoa of participants. Results: Compared to the control group, high CME was associated with altered sperm sncRNA expression and DNAme profiles. Particularly, we identified several tRNA-derived small RNAs (tsRNAs) and miRNAs with markedly changed levels in males with high CME. DNA methylation analysis identified several genomic regions with differentially methylated CpGs between groups. Notably, we identified two epigenetic marks related to brain development with distinct profiles between CME and controls, the miRNA hsa-mir-34c-5p and differential methylation of the region in proximity of FSCN1. Conclusions: This study provides further evidence that early life stress influences the paternal germ line epigenome and supports a possible contribution in the development of the central nervous system of the next generation.

Abstract Background Childhood maltreatment exposure (CME) and related trauma could be considered some of psychiatry’s greatest public health challenges. CME and early adversity have been associated with increased amygdala volume in exposed individuals. Emerging evidence implies that CME could also affect prenatal development of the offspring. Methods As part of the FinnBrain Birth Cohort Study, we measured bilateral amygdala volumes from MR images in 76 healthy infants at 2–5 weeks of gestation corrected age and obtained the Trauma and Distress Scale (TADS) questionnaire from both parents. The associations between neonatal amygdala volumes and TADS scores were examined in stepwise regression models. Results We found that maternal CME associated positively with infant left amygdala volume (p = .045) while the positive association for the paternal trauma score was only marginally significant (p = .099). Similar associations were not observed for the right amygdala. In the exploratory analyses, we used age ranges (0–6, 7–12, and 13–18 years) as estimate of the timing of the CME and included all three time points from both parents using left amygdala volume into the stepwise regression models. We found that maternal TADS scores from 13–18 years of age associated positively with infant left amygdala volumes (p = .008). Correspondingly, paternal TADS scores from 0–6 years of age associated positively with the infant left amygdala volumes (p = .014). Conclusions Our link the infant offspring amygdala volume with parental CME with some agreement with prior findings, and they also imply links paternal CME to infant amygdala volumes. Amygdala is one of the key brain structures associated with both early life exposures and later psychiatric health, which makes it crucially important to elucidate both the underlying mechanisms and the later relevance of these associations in future studies.

Abstract Pediatric neuroimaging is a quickly developing field that still faces important methodological challenges. One key challenge is the use of many different atlases, automated segmentation tools, manual edits in semiautomated protocols, and quality control protocols, which complicates comparisons between studies. In this article, we present our semiautomated segmentation protocol using FreeSurfer v6.0, ENIGMA consortium software, and the quality control protocol that was used in FinnBrain Birth Cohort Study. We used a dichotomous quality rating scale for inclusion and exclusion of images, and then explored the quality on a region of interest level to exclude all regions with major segmentation errors. The effects of manual edits on cortical thickness values were minor: less than 2% in all regions. Supplementary materials cover registration and additional edit options in FreeSurfer and comparison to the computational anatomy toolbox (CAT12). Overall, we conclude that despite minor imperfections FreeSurfer can be reliably used to segment cortical metrics from T1-weighted images of 5-year-old children with appropriate quality assessment in place. However, custom templates may be needed to optimize the results for the subcortical areas. Our semiautomated segmentation protocol provides high quality pediatric neuroimaging data and could help investigators working with similar data sets.

Abstract Non-verbal cognitive ability predicts multiple important life outcomes, e.g., school and job performance. It has been associated with parieto–frontal cortical anatomy in prior studies in adult and adolescent populations, while young children have received relatively little attention. We explored the associations between cortical anatomy and non-verbal cognitive ability in 165 5-year-old participants (mean scan age 5.40 years, SD 0.13; 90 males) from the FinnBrain Birth Cohort study. T1-weighted brain magnetic resonance images were processed using FreeSurfer. Non-verbal cognitive ability was measured using the Performance Intelligence Quotient (PIQ) estimated from the Block Design and Matrix Reasoning subtests from the Wechsler Preschool And Primary Scale Of Intelligence (WPPSI-III). In vertex-wise general linear models, PIQ scores associated positively with volumes in left caudal middle frontal and right pericalcarine regions, as well as surface area in left caudal middle frontal, left inferior temporal, and right lingual regions. There were no associations between PIQ and cortical thickness. To the best of our knowledge, this is the first study to examine structural correlates of non-verbal cognitive ability in a large sample of typically developing 5-year-olds. The findings are generally in line with prior findings from older age groups.

Abstract Synthetic Glucocorticoids (sGC) are commonly prescribed in preterm risk pregnancies in order to improve fetal organ maturation. This administration greatly reduces perinatal and neonatal mortality and respiratory distress syndrome associated with prematurity, but preclinical evidence warns for an adverse effect of sGC in the developing brain. In this work we evaluated the long-term effects of prenatal exposure to sGC in the brain of 17 years-old adolescents using multimodal MRI. From 4607 birth registrations from Hospital de Braga - Portugal, we selected participants that were born with similar gestational age, but that were either exposed during pregnancy to sGC (n=21) or non-exposed (n=24). After obtaining a detailed clinical history, participants were subjected to an extensive neuropsychological evaluation, followed by structural and functional MRI. No differences were found in the performance on neuropsychological tests between sGC-exposed and non-exposed participants. Moreover, no differences were found in regional brain volumes. However, the sGC-exposed group presented reduced functional connectivity at rest in a network involving primarily sub-cortical, cerebellar and frontal nodes in comparison to the non-exposed group, even after controlling for confounding factors such as gestational age at birth, birth weight, and sex. Our results suggest that prenatal sGC-exposed adolescents present no significant deviations in neuropsychological performance in the dimensions that we evaluated, although they presented altered functional connectivity, highlighting the need for additional studies to understand the impact of these changes in brain functioning and in behavior. Highlights Prenatal synthetic glucocorticoid exposure does not lead to structural changes in the adolescent brain. Adolescents prenatally exposed to synthetic glucocorticoids present altered resting state network.

Abstract The accurate processing of neonatal and infant brain MRI data is crucially important for developmental neuroscience, but presents challenges that child and adult data do not. Tissue segmentation and image coregistration accuracy can be improved by optimizing template images and / or related segmentation procedures. Here, we describe the construction of the FinnBrain Neonate (FBN-125) template; a multi-contrast template with T1- and T2-weighted as well as diffusion tensor imaging derived fractional anisotropy and mean diffusivity images. The template is symmetric and aligned to the Talairach-like MNI 152 template and has high spatial resolution (0.5 mm 3 ). In addition, we provide atlas labels, constructed from manual segmentations, for cortical grey matter, white matter, cerebrospinal fluid, brainstem, and cerebellum as well as the bilateral hippocampi, amygdalae, caudate nuclei, putamina, globi pallidi, and thalami. We provide this multi-contrast template along with the labelled atlases for the use of the neuroscience community in the hope that it will prove useful in advancing developmental neuroscience, for example, by helping to achieve reliable means for spatial normalization and measures of neonate brain structure via automated computational methods. Additionally, we provide standard co-registration files that will enable investigators to reliably transform their statistical maps to the adult MNI space, which has the potential to improve the consistency and comparability of neonatal studies or the use of adult MNI space atlases in neonatal neuroimaging.

Abstract Diffusion Tensor Imaging (DTI) has been used to study the developing brain in early childhood, infants and in utero studies. In infants, number of used diffusion encoding directions has traditionally been smaller in earlier studies down to the minimum of 6 orthogonal directions. While the more recent studies often involve more directions, number of used directions remains an issue when acquisition time is optimized without compromising on data quality and in retrospective studies. Variability in the number of used directions may introduce bias and uncertainties to the DTI scalar estimates that affect cross-sectional and longitudinal study of the brain. We analyzed DTI images of 133 neonates, each data having 54 directions after quality control, to evaluate the effect of number of diffusion weighting directions from 6 to 54 with interval of 6 to the DTI scalars with Tract-based spatial statistics (TBSS) analysis. The TBSS analysis was applied to DTI scalar maps, and the mean Region of Interest (ROI) values were extracted using JHU atlas. We found significant bias in ROI mean values when only 6 directions were used (positive in FA, negative in MD, AD, RD), while when using 24 directions and above, the difference to scalar values calculated from 54 direction DTI was negligible. Using DTI measurements from data with at least 24 directions may be used in comparisons with DTI measurements from data with higher numbers of directions.