The inferior parietal cortex (IPC) integrates information from different sensory modalities and plays an important role in a variety of higher cognitive functions. Brodmann (Brodmann, K., 1909. Vergleichende Lokalisationslehre der Grosshirnrinde. Barth, Leipzig) proposed a cytoarchitectonic subdivision of the IPC into only two cortical areas, a rostral (BA 40) and a caudal (BA 39) area. Although his scheme was repeatedly challenged by other observers, it is still used for the anatomical localization of functional imaging data. The apparent differences between all these cyto- and myeloarchitectonic maps may be caused partly by the observer-dependent procedure of defining cytoarchitectonic borders by pure visual inspection of histological sections and partly by the interindividual variability of cytoarchitecture. The present observations and the resulting cortical map of the IPC are based on quantitative, observer-independent definitions of cytoarchitectonic borders and take into account each area's topographical variability across brains. Ten human postmortem brains were scanned using an MRI 3-D FLASH sequence prior to histological processing. After embedding in paraffin, serial sections through whole brains were prepared, and the sections were stained for cell bodies. Following high-resolution digitization of sections containing the IPC, we defined the cytoarchitecture and borders of each cortical area of this brain region using a multivariate statistical analysis of laminar cell density profiles. In contrast to previous observations, we found seven cytoarchitectonic areas in the IPC: five in the rostral (covering the region of BA 40) and two in the caudal part (covering the region of BA 39). We observed considerable interindividual variability in the topography of each area. A consistent correspondence between macroanatomical landmarks and cytoarchitectonic borders was not found. This new cytoarchitectonic map of the human IPC demonstrates regional differences in the cortical microstructure that is suggestive of functional differentiation. Furthermore, the map is registered in three dimensions and thereby provides a robust anatomical base for interpreting functional imaging studies.

The organization of the cerebral cortex into distinct modules may be described along several dimensions, most importantly, structure, connectivity and function. Identification of cortical modules by differences in whole-brain connectivity profiles derived from diffusion tensor imaging or resting state correlations has already been shown. These approaches, however, carry no task-related information. Hence, inference on the functional relevance of the ensuing parcellation remains tentative. Here, we demonstrate, that Meta-Analytic Connectivity Modeling (MACM) allows the delineation of cortical modules based on their whole-brain co-activation pattern across databased neuroimaging results. Using a model free approach, two regions of the medial pre-motor cortex, SMA and pre-SMA were differentiated solely based on their functional connectivity. Assessing the behavioral domain and paradigm class meta-data of the experiments associated with the clusters derived from the co-activation based parcellation moreover allows the identification of their functional characteristics. The ensuing hypotheses about functional differentiation and distinct functional connectivity between pre-SMA and SMA were then explicitly tested and confirmed in independent datasets using functional and resting state fMRI. Co-activation based parcellation thus provides a new perspective for identifying modules of functional connectivity and linking them to functional properties, hereby generating new and subsequently testable hypotheses about the organization of cortical modules.

Contrary to most other sensory systems, no consensus has been reached within the scientific community about the exact locations and functions of human cortical areas processing vestibular information. Metaanalytical modelling using activation likelihood estimation (ALE) for the integration of neuroimaging results has already been successfully applied to several distinct tasks, thereby revealing the cortical localization of cognitive functions. We used the same algorithm and technique with all available and suitable PET and fMRI studies employing a vestibular stimulus. Most consistently across 28 experiments vestibular stimuli evoked activity in the right hemispheric parietal opercular area OP 2 implicating it as the core region for vestibular processing. Furthermore, we took our primary results as a seeding point and fed them into a functional connectivity analysis based on resting-state oscillations in 100 healthy subjects. This subsequent calculation confirmed direct connections of the area OP 2 with every other region found in the meta-analysis, in particular temporo-parietal regions, premotor cortex, and the midcingulate gyrus. Thus revealing a joint vestibular network in accordance with a concept from animal literature termed the inner vestibular circle. Moreover, there was also a significant vestibular connectivity overlap with frontal but not parietal cortical centres responsible for the generation of saccadic eye movements, likely to be involved in nystagmus fast phase generation. This was shown in an additional ocular motor meta-analysis. We conclude that the cytoarchitectonic area OP 2 in the parietal operculum, embedded in a joint vestibular network, should be the primary candidate for the human vestibular cortex. This area may represent the human homologue to the vestibular area PIVC as proposed by Guldin and Grüsser in non-human primates.

The dorsolateral prefrontal cortex (DLPFC) has consistently been implicated in cognitive control of motor behavior. There is, however, considerable variability in the exact location and extension of these activations across functional magnetic resonance imaging (fMRI) experiments. This poses the question of whether this variability reflects sampling error and spatial uncertainty in fMRI experiments or structural and functional heterogeneity of this region. This study shows that the right DLPFC as observed in 4 different experiments tapping executive action control may be subdivided into 2 distinct subregions-an anterior-ventral and a posterior-dorsal one -based on their whole-brain co-activation patterns across neuroimaging studies. Investigation of task-dependent and task-independent connectivity revealed both clusters to be involved in distinct neural networks. The posterior subregion showed increased connectivity with bilateral intraparietal sulci, whereas the anterior subregion showed increased connectivity with the anterior cingulate cortex. Functional characterization with quantitative forward and reverse inferences revealed the anterior network to be more strongly associated with attention and action inhibition processes, whereas the posterior network was more strongly related to action execution and working memory. The present data provide evidence that cognitive action control in the right DLPFC may rely on differentiable neural networks and cognitive functions.

The right temporo-parietal junction (RTPJ) is consistently implicated in two cognitive domains, attention and social cognitions. We conducted multi-modal connectivity-based parcellation to investigate potentially separate functional modules within RTPJ implementing this cognitive dualism. Both task-constrained meta-analytic coactivation mapping and task-free resting-state connectivity analysis independently identified two distinct clusters within RTPJ, subsequently characterized by network mapping and functional forward/reverse inference. Coactivation mapping and resting-state correlations revealed that the anterior cluster increased neural activity concomitantly with a midcingulate–motor–insular network, functionally associated with attention, and decreased neural activity concomitantly with a parietal network, functionally associated with social cognition and memory retrieval. The posterior cluster showed the exact opposite association pattern. Our data thus suggest that RTPJ links two antagonistic brain networks processing external versus internal information.

The human inferior parietal lobule (IPL) is a multimodal brain region, subdivided in several cytoarchitectonic areas which are involved in neural networks related to spatial attention, language, and higher motor processing. Tracer studies in macaques revealed differential connectivity patterns of IPL areas as the respective structural basis. Evidence for comparable differential fibre tracts of human IPL is lacking. Here, anatomical connectivity of five cytoarchitectonic human IPL areas to 64 cortical targets was investigated using probabilistic tractography. Connection likelihood was assessed by evaluating the number of traces between seed and target against the distribution of traces from that seed to voxels in the same distance as the target. The main fibre tract pattern shifted gradually from rostral to caudal IPL: Rostral areas were predominantly connected to somatosensory and superior parietal areas while caudal areas more strongly connected with auditory, anterior temporal and higher visual cortices. All IPL areas were strongly connected with inferior frontal, insular and posterior temporal areas. These results showed striking similarities with connectivity patterns in macaques, providing further evidence for possible homologies between these two species. This shift in fibre tract pattern supports a differential functional involvement of rostral (higher motor functions) and caudal IPL (spatial attention), with probable overlapping language involvement. The differential functional involvement of IPL areas was further supported by hemispheric asymmetries of connection patterns which showed left-right differences especially with regard to connections to sensorimotor, inferior frontal and temporal areas.

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 Healthy aging is accompanied by heterogeneous decline of cognitive abilities among individuals, especially during senescence. The mechanisms of this variability are not understood, but have been associated with the reorganization of white matter fiber tracts and the functional co-activations of brain regions. Here, we built a causal inference framework to provide mechanistic insight into the link between structural connectivity and brain function, informed by brain imaging data and network modeling. By applying various degrees of interhemispheric degradation of structural connectivity, we were not only able to reproduce the age-related decline in interhemispheric functional communication and the associated dynamical flexibility, but we obtained an increase of global modulation of structural connectivity over the brain function during senescence. Notably, the increase in modulation between structural connectivity and brian function was higher in magnitude and steeper in its increase in older adults with poor cognitive performance. We independently validated the causal hypothesis of our framework via a Bayesian approach based on deep-learning. The current results might be the first mechanistic demonstration of dedifferentiation and scaffolding during aging leading to cognitive decline demonstrated in a large cohort.

Abstract The size of the human head is determined by growth in the first years of life, while the rest of the body typically grows until early adulthood 1 . Such complex developmental processes are regulated by various genes and growth pathways 2 . Rare genetic syndromes have revealed genes that affect head size 3 , but the genetic drivers of variation in head size within the general population remain largely unknown. To elucidate biological pathways underlying the growth of the human head, we performed the largest genome-wide association study on human head size to date (N = 79,107). We identified 67 genetic loci, 50 of which are novel, and found that these loci are preferentially associated with head size and mostly independent from height. In subsequent neuroimaging analyses, the majority of genetic variants demonstrated widespread effects on the brain, whereas the effects of 17 variants could be localized to one or two specific brain regions. Through hypothesis-free approaches, we find a strong overlap of head size variants with both cancer pathways and cancer genes. Gene set analyses showed enrichment for different types of cancer and the p53, Wnt and ErbB signalling pathway. Genes overlapping or close to lead variants – such as TP53 , PTEN and APC – were enriched for genes involved in macrocephaly syndromes (up to 37-fold) and high-fidelity cancer genes (up to 9-fold), whereas this enrichment was not seen for human height variants. This indicates that genes regulating early brain and cranial growth are associated with a propensity to neoplasia later in life, irrespective of height. Our results warrant further investigations of the link between head size and cancer, as well as its clinical implications in the general population.