Tractography based on non-invasive diffusion imaging is central to the study of human brain connectivity. To date, the approach has not been systematically validated in ground truth studies. Based on a simulated human brain data set with ground truth tracts, we organized an open international tractography challenge, which resulted in 96 distinct submissions from 20 research groups. Here, we report the encouraging finding that most state-of-the-art algorithms produce tractograms containing 90% of the ground truth bundles (to at least some extent). However, the same tractograms contain many more invalid than valid bundles, and half of these invalid bundles occur systematically across research groups. Taken together, our results demonstrate and confirm fundamental ambiguities inherent in tract reconstruction based on orientation information alone, which need to be considered when interpreting tractography and connectivity results. Our approach provides a novel framework for estimating reliability of tractography and encourages innovation to address its current limitations.

Abstract Cortical thickness, surface area and volumes (MRI cortical measures) vary with age and cognitive function, and in neurological and psychiatric diseases. We examined heritability, genetic correlations and genome-wide associations of cortical measures across the whole cortex, and in 34 anatomically predefined regions. Our discovery sample comprised 22,822 individuals from 20 cohorts within the Cohorts for Heart and Aging Research in Genomic Epidemiology (CHARGE) consortium and the United Kingdom Biobank. Significant associations were replicated in the Enhancing Neuroimaging Genetics through Meta-analysis (ENIGMA) consortium, and their biological implications explored using bioinformatic annotation and pathway analyses. We identified genetic heterogeneity between cortical measures and brain regions, and 161 genome-wide significant associations pointing to wnt/β-catenin, TGF-β and sonic hedgehog pathways. There was enrichment for genes involved in anthropometric traits, hindbrain development, vascular and neurodegenerative disease and psychiatric conditions. These data are a rich resource for studies of the biological mechanisms behind cortical development and aging.

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 Automatic neuroimaging segmentation and parcellation tools provide convenient and systematic methods for extracting numerous features from brain MRI scans, and are becoming standard practice for large-scale coordinated studies. One such tool, FreeSurfer, provides an easy-to-use pipeline to extract metrics describing cortical and subcortical morphometry. Over the past two decades, there have been over 25 stable releases of FreeSurfer, and different versions are used across published works. Despite this, the reliability and compatibility of metrics derived from the most recent major version releases have yet to be assessed empirically. Here, we use test-retest data from three public brain MRI datasets to assess within-version reliability and between-version compatibility across 42 regional outputs from three versions of FreeSurfer: the latest, v7.1, and two previous stable releases - v5.3, and v6.0. We find v7.1 was less compatible with older versions for measuring cortical thickness. In particular, the thickness of the cingulate gyrus had low compatibility (intraclass correlation coefficient (ICC) between 0.37 and 0.61) between versions. Temporal and frontal poles, and the medial orbitofrontal surface area metrics, also showed low to moderate compatibility with v7.1. While our work compares all three versions, our sub-comparisons between the older versions (v5.3 and v6.0) replicates earlier findings of low compatibility of pallidum and putamen volumes. Low between-version compatibility was not always indicative of low within-version reliability – all versions showed good to excellent reliability across most regional measures (ICC>0.8). Age associations, quality control metrics, and Dice coefficients in an independent sample of 106 individual scans, processed with all three versions of FreeSurfer, revealed differences in results of downstream statistical analysis. As neuroimaging studies adopt more recently released software, we provide researchers with a reference to highlight the regions and metrics that may yield findings inconsistent with published works using older FreeSurfer software. An interactive viewer for the results is provided at http://data.brainescience.org/Freesurfer_Reliability/

Abstract Several publications have reported structural changes in the brain of synesthetes compared to controls, either local differences or differences in connectivity. In the present study, we pursued this quest for structural brain differences that might support the subjective experience of synaesthesia. In particular, for the first time in this field, we investigated brain folding in comparing 45 sulcal shapes in each hemisphere of control and grapheme-color synesthete populations. To overcome flaws relative to data interpretation based only on p-values, common in the synesthesia literature, we report confidence intervals of effect sizes. Moreover, our statistical maps are displayed without introducing the classical, but misleading, p-value level threshold. We adopt such a methodological procedure to facilitate appropriate data interpretation and promote the New Statistics approach. Based on structural or diffusion magnetic resonance imaging data, we did not find any strong cerebral anomaly, in sulci, tissue volume, tissue density or fiber organization that could support synesthetic color experience. Finally, by sharing our complete datasets, we strongly support the multi-center construction of a sufficient large dataset repository for detecting, if any, subtle brain differences that may help understanding how a subjective experience, such as synesthesia, is mentally constructed.

Abstract The human brain is a complex organ underlying many cognitive and physiological processes, affected by a wide range of diseases. Genetic associations with macroscopic brain structure are emerging, providing insights into genetic sources of brain variability and risk for functional impairments and disease. However, specific associations with measures of local brain folding, associated with both brain development and decline, remain under-explored. Here we carried out detailed large-scale genome-wide associations of regional brain cortical sulcal measures derived from magnetic resonance imaging data of 40,169 individuals in the UK Biobank. Combining both genotyping and whole-exome sequencing data (∼12 million variants), we discovered 388 regional brain folding associations across 77 genetic loci at p <5×10 −8 , which replicated at p <0.05. We found genes in associated loci to be independently enriched for expression in the cerebral cortex, neuronal development processes and differential regulation in early brain development. We integrated coding associations and brain eQTLs to refine genes for various loci and demonstrated shared signal in the pleiotropic KCNK2 locus with a cortex-specific KCNK2 eQTL. Genetic correlations with neuropsychiatric conditions highlighted emerging patterns across distinct sulcal parameters and related phenotypes. We provide an interactive 3D visualisation of our summary associations, making complex association patterns easier to interpret, and emphasising the added resolution of regional brain analyses compared to global brain measures. Our results offer new insights into the genetic architecture underpinning brain folding and provide a resource to the wider scientific community for studies of pathways driving brain folding and their role in health and disease.

The radial unit hypothesis provides a framework for global (proliferation) and regional (distribution) expansion of the primate cerebral cortex. Using principal component analysis (PCA), we have identified cortical regions with shared variance in their surface area and cortical thickness, respectively, segmented from magnetic resonance images obtained in 23,800 participants. We then carried out meta-analyses of genome-wide association studies of the first two principal components for each phenotype. For surface area (but not cortical thickness), we have detected strong associations between each of the components and single nucleotide polymorphisms in a number of gene loci. The first (global) component was associated mainly with loci on chromosome 17 (9.5e-32 ≤ p ≤ 2.8e-10), including those detected previously as linked with intracranial volume and/or general cognitive function. The second (regional) component captured shared variation in the surface area of the primary and adjacent secondary visual cortices and showed a robust association with polymorphisms in a locus on chromosome 14 containing Disheveled Associated Activator of Morphogenesis 1 ( DAAM1 ; p =2.4e-34). DAAM1 is a key component in the planar-cell-polarity signaling pathway. In follow-up studies, we have focused on the latter finding and established that: (1) DAAM1 is highly expressed between 12th and 22nd post-conception weeks in the human cerebral cortex; (2) genes co-expressed with DAAM1 in the primary visual cortex are enriched in mitochondria-related pathways; and (3) volume of the lateral geniculate nucleus, which projects to regions of the visual cortex staining for cytochrome oxidase (a mitochondrial enzyme), correlates with the surface area of the visual cortex in major-allele homozygotes but not in carriers of the minor allele. Altogether, we speculate that, in concert with thalamocortical input to cortical subplate, DAAM1 enables migration of neurons to cytochrome-oxidase rich regions of the visual cortex, and, in turn, facilitates regional expansion of this set of cortical regions during development.

Fiber tractography based on non-invasive diffusion imaging is at the heart of connectivity studies of the human brain. To date, the approach has not been systematically validated in ground truth studies. Based on a simulated human brain dataset with ground truth white matter tracts, we organized an open international tractography challenge, which resulted in 96 distinct submissions from 20 research groups. While most state-of-the-art algorithms reconstructed 90% of ground truth bundles to at least some extent, on average they produced four times more invalid than valid bundles. About half of the invalid bundles occurred systematically in the majority of submissions. Our results demonstrate fundamental ambiguities inherent to tract reconstruction methods based on diffusion orientation information, with critical consequences for the approach of diffusion tractography in particular and human connectivity studies in general.

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.