During rest, brain activity is synchronized between different regions widely distributed throughout the brain, forming functional networks. However, the molecular mechanisms supporting functional connectivity remain undefined. We show that functional brain networks defined with resting-state functional magnetic resonance imaging can be recapitulated by using measures of correlated gene expression in a post mortem brain tissue data set. The set of 136 genes we identify is significantly enriched for ion channels. Polymorphisms in this set of genes significantly affect resting-state functional connectivity in a large sample of healthy adolescents. Expression levels of these genes are also significantly associated with axonal connectivity in the mouse. The results provide convergent, multimodal evidence that resting-state functional networks correlate with the orchestrated activity of dozens of genes linked to ion channel activity and synaptic function.

The Substance Use Risk Profile Scale (SURPS) is based on a model of personality risk for substance abuse in which four personality dimensions (hopelessness, anxiety sensitivity, impulsivity, and sensation seeking) are hypothesized to differentially relate to specific patterns of substance use. The current series of studies is a preliminary exploration of the psychometric properties of the SURPS in two populations (undergraduate and high school students). In study 1, an analysis of the internal structure of two versions of the SURPS shows that the abbreviated version best reflects the 4-factor structure. Concurrent, discriminant, and incremental validity of the SURPS is supported by convergent/divergent relationships between the SURPS subscales and other theoretically relevant personality and drug use criterion measures. In Study 2, the factorial structure of the SURPS is confirmed and evidence is provided for its test–retest reliability and validity with respect to measuring personality vulnerability to reinforcement-specific substance use patterns. In Study 3, the SURPS was administered in a more youthful population to test its sensitivity in identifying younger problematic drinkers. The results from the current series of studies demonstrate support for the reliability and construct validity of the SURPS, and suggest that four personality dimensions may be linked to substance-related behavior through different reinforcement processes. This brief assessment tool may have important implications for clinicians and future research.

The psychometric properties of the Modified Drinking Motives Questionnaire — Revised (Modified DMQ-R) [Blackwell, E., & Conrod, P. J. (2003). A five-dimensional measure of drinking motives. Unpublished manuscript, Department of Psychology, University of British Columbia], based on a five-factor model of drinking motives with separate coping-anxiety and coping-depression factors, were evaluated in undergraduates. In Study 1, confirmatory factor analyses supported the correlated five-factor model in two samples of undergraduate drinkers (N = 726 and N = 603). Furthermore, the five-factor model fit the data better than a four-factor model conceptually equivalent to that of Cooper [Cooper, M. L. (1994). Motivations for alcohol use among adolescents: Development and validation of a four-factor model. Psychological Assessment, 6, 117–128] (i.e., with coping-anxiety and coping-depression items constrained to a single factor). In Study 1, drinking motives were predictive of concurrent drinking frequency and typical number of alcoholic beverages per occasion, over and above demographics. In Study 2, the Modified DMQ-R scores showed good to excellent test–retest reliability in a sample of undergraduates who were relatively frequent drinkers (N = 169). Also, drinking motives prospectively predicted number of drinks consumed per week and alcohol-related problems, over and above demographics and initial alcohol use. Notably, coping-anxiety and coping-depression motives were distinctly related to alcohol consumption and alcohol problems.

Many factors have been proposed as contributors to risk of alcohol abuse, but quantifying their influence has been difficult; here a longitudinal study of a large sample of adolescents and machine learning are used to generate models of predictors of current and future alcohol abuse, assessing the relative contribution of many factors, including life history, individual personality differences, brain structure and genotype. Many factors have been identified as contributors to risk of alcohol abuse but their relative importance has been difficult to quantify. Robert Whelan et al. constructed models of current and future adolescent binge drinking using data from the IMAGEN project, a study of risk-taking behaviour in more than 2,000 teenagers recruited at age 14 from the United Kingdom, Ireland, France and Germany. The authors used machine learning to generate models of predictors of current and future alcohol abuse, assessing the contribution of many factors including life history, individual personality differences, brain structure and genotype. A key finding of the study was that personality factors were, surprisingly, not particularly useful predictors of future alcohol misuse. In contrast, neurodevelopmental immaturity, certain structural and functional indicators in the brain, sexual experience and prenatal alcohol exposure were associated with current and future binge drinking. A comprehensive account of the causes of alcohol misuse must accommodate individual differences in biology, psychology and environment, and must disentangle cause and effect. Animal models1 can demonstrate the effects of neurotoxic substances; however, they provide limited insight into the psycho-social and higher cognitive factors involved in the initiation of substance use and progression to misuse. One can search for pre-existing risk factors by testing for endophenotypic biomarkers2 in non-using relatives; however, these relatives may have personality or neural resilience factors that protect them from developing dependence3. A longitudinal study has potential to identify predictors of adolescent substance misuse, particularly if it can incorporate a wide range of potential causal factors, both proximal and distal, and their influence on numerous social, psychological and biological mechanisms4. Here we apply machine learning to a wide range of data from a large sample of adolescents (n = 692) to generate models of current and future adolescent alcohol misuse that incorporate brain structure and function, individual personality and cognitive differences, environmental factors (including gestational cigarette and alcohol exposure), life experiences, and candidate genes. These models were accurate and generalized to novel data, and point to life experiences, neurobiological differences and personality as important antecedents of binge drinking. By identifying the vulnerability factors underlying individual differences in alcohol misuse, these models shed light on the aetiology of alcohol misuse and suggest targets for prevention.

Increases in screen time have been found to be associated with increases in depressive symptoms. However, longitudinal studies are lacking.To repeatedly measure the association between screen time and depression to test 3 explanatory hypotheses: displacement, upward social comparison, and reinforcing spirals.This secondary analysis used data from a randomized clinical trial assessing the 4-year efficacy of a personality-targeted drug and alcohol prevention intervention. This study assessed screen time and depression throughout 4 years, using an annual survey in a sample of adolescents who entered the seventh grade in 31 schools in the Greater Montreal area. Data were collected from September 2012 to September 2018. Analysis began and ended in December 2018.Independent variables were social media, television, video gaming, and computer use. Symptoms of depression was the outcome, measured using the Brief Symptoms Inventory. Exercise and self-esteem were assessed to test displacement and upward social comparison hypothesis.A total of 3826 adolescents (1798 girls [47%]; mean [SD] age, 12.7 [0.5] years) were included. In general, depression symptoms increased yearly (year 1 mean [SD], 4.29 [5.10] points; year 4 mean [SD], 5.45 [5.93] points). Multilevel models, which included random intercepts at the school and individual level estimated between-person and within-person associations between screen time and depression. Significant between-person associations showed that for every increased hour spent using social media, adolescents showed a 0.64-unit increase in depressive symptoms (95% CI, 0.32-0.51). Similar between-level associations were reported for computer use (0.69; 95% CI, 0.47-0.91). Significant within-person associations revealed that a further 1-hour increase in social media use in a given year was associated with a further 0.41-unit increase in depressive symptoms in that same year. A similar within-person association was found for television (0.18; 95% CI, 0.09-0.27). Significant between-person and within-person associations between screen time and exercise and self-esteem supported upward social comparison and not displacement hypothesis. Furthermore, a significant interaction between the between-person and within-person associations concerning social media and self-esteem supported reinforcing spirals hypothesis.Time-varying associations between social media, television, and depression were found, which appeared to be more explained by upward social comparison and reinforcing spirals hypotheses than by the displacement hypothesis. Both screen time modes should be taken into account when developing preventive measures and when advising parents.

Abstract Sensation seeking, anxiety sensitivity, and hopelessness are personality risk factors for alcohol use disorders, each associated with specific risky drinking motives in adolescents. We developed a set of interventions and manuals that were designed to intervene at the level of personality risk and associated maladaptive coping strategies, including alcohol misuse. Manuals contained psychoeducational information on the target personality risk factor and how it is associated with maladaptive coping, as well as exercises targeting maladaptive cognitions and behaviors specific to each personality type. We tested the efficacy of these novel interventions on reducing drinking behavior by randomly assigning 297 Canadian high school students (56% girls, mean age 16, mean grade 11) to personality-targeted interventions (group format; 2 sessions) or to a no-treatment control group. Intent-to-treat analyses indicated beneficial effects of the intervention and Intervention × Personality interactions on drinking rates, drinking quantity, binge drinking, and problem drinking symptoms at 4-month follow-up.

Objective: The authors examined whether alterations in the brain’s reward network operate as a mechanism across the spectrum of risk for depression. They then tested whether these alterations are specific to anhedonia as compared with low mood and whether they are predictive of depressive outcomes. Method: Functional MRI was used to collect blood-oxygen-level-dependent (BOLD) responses to anticipation of reward in the monetary incentive task in 1,576 adolescents in a community-based sample. Adolescents with current subthreshold depression and clinical depression were compared with matched healthy subjects. In addition, BOLD responses were compared across adolescents with anhedonia, low mood, or both symptoms, cross-sectionally and longitudinally. Results: Activity in the ventral striatum was reduced in participants with subthreshold and clinical depression relative to healthy comparison subjects. Low ventral striatum activation predicted transition to subthreshold or clinical depression in previously healthy adolescents at 2-year follow-up. Brain responses during reward anticipation decreased in a graded manner between healthy adolescents, adolescents with current or future subthreshold depression, and adolescents with current or future clinical depression. Low ventral striatum activity was associated with anhedonia but not low mood; however, the combined presence of both symptoms showed the strongest reductions in the ventral striatum in all analyses. Conclusions: The findings suggest that reduced striatal activation operates as a mechanism across the risk spectrum for depression. It is associated with anhedonia in healthy adolescents and is a behavioral indicator of positive valence systems, consistent with predictions based on the Research Domain Criteria.

The traditional view that mental disorders are distinct, categorical disorders has been challenged by evidence that disorders are highly comorbid and exist on a continuum (e.g., Caspi et al., 2014; Tackett et al., 2013). The first objective of this study was to use structural equation modeling to model the structure of psychopathology in an adolescent community-based sample (N = 2,144) including conduct disorder, attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), oppositional-defiant disorder (ODD), obsessive-compulsive disorder, eating disorders, substance use, anxiety, depression, phobias, and other emotional symptoms, assessed at 16 years. The second objective was to identify common personality and cognitive correlates of psychopathology, assessed at 14 years. Results showed that psychopathology at 16 years fit 2 bifactor models equally well: (a) a bifactor model, reflecting a general psychopathology factor, as well as specific externalizing (representing mainly substance misuse and low ADHD) and internalizing factors; and (b) a bifactor model with a general psychopathology factor and 3 specific externalizing (representing mainly ADHD and ODD), substance use and internalizing factors. The general psychopathology factor was related to high disinhibition/impulsivity, low agreeableness, high neuroticism and hopelessness, high delay-discounting, poor response inhibition and low performance IQ. Substance use was specifically related to high novelty-seeking, sensation-seeking, extraversion, high verbal IQ, and risk-taking. Internalizing psychopathology was specifically related to high neuroticism, hopelessness and anxiety-sensitivity, low novelty-seeking and extraversion, and an attentional bias toward negatively valenced verbal stimuli. Findings reveal several nonspecific or transdiagnostic personality and cognitive factors that may be targeted in new interventions to potentially prevent the development of multiple psychopathologies. (PsycINFO Database Record

Selective school-based alcohol prevention programs targeting youth with personality risk factors for addiction and mental health problems have been found to reduce substance use and misuse in those with elevated personality profiles.To report 24-month outcomes of the Teacher-Delivered Personality-Targeted Interventions for Substance Misuse Trial (Adventure trial) in which school staff were trained to provide interventions to students with 1 of 4 high-risk (HR) profiles: anxiety sensitivity, hopelessness, impulsivity, and sensation seeking and to examine the indirect herd effects of this program on the broader low-risk (LR) population of students who were not selected for intervention.Cluster randomized controlled trial.Secondary schools in London, United Kingdom.A total of 1210 HR and 1433 LR students in the ninth grade (mean [SD] age, 13.7 [0.33] years).Schools were randomized to provide brief personality-targeted interventions to HR youth or treatment as usual (statutory drug education in class).Participants were assessed for drinking, binge drinking, and problem drinking before randomization and at 6-monthly intervals for 2 years.Two-part latent growth models indicated long-term effects of the intervention on drinking rates (β = -0.320, SE = 0.145, P = .03) and binge drinking rates (β = -0.400, SE = 0.179, P = .03) and growth in binge drinking (β = -0.716, SE = 0.274, P = .009) and problem drinking (β = -0.452, SE = 0.193, P = .02) for HR youth. The HR youth were also found to benefit from the interventions during the 24-month follow-up on drinking quantity (β = -0.098, SE = 0.047, P = .04), growth in drinking quantity (β = -0.176, SE = 0.073, P = .02), and growth in binge drinking frequency (β = -0.183, SE = 0.092, P = .047). Some herd effects in LR youth were observed, specifically on drinking rates (β = -0.259, SE = 0.132, P = .049) and growth of binge drinking (β = -0.244, SE = 0.073, P = .001), during the 24-month follow-up.Findings further support the personality-targeted approach to alcohol prevention and its effectiveness when provided by trained school staff. Particularly novel are the findings of some mild herd effects that result from this selective prevention program.clinicaltrials.gov Identifier: NCT00776685.