Background: Lysergic acid diethylamide (LSD) has agonist activity at various serotonin (5-HT) and dopamine receptors. Despite the therapeutic and scientific interest in LSD, specific receptor contributions to its neurobiological effects remain unknown. Methods: We therefore conducted a double-blind, randomized, counterbalanced, cross-over studyduring which 24 healthy human participants received either (i) placebo+placebo, (ii) placebo+LSD (100 µg po), or (iii) Ketanserin, a selective 5-HT2A receptor antagonist,+LSD. We quantified resting-state functional connectivity via a data-driven global brain connectivity method and compared it to cortical gene expression maps. Results: LSD reduced associative, but concurrently increased sensory-somatomotor brain-wide and thalamic connectivity. Ketanserin fully blocked the subjective and neural LSD effects. Whole-brain spatial patterns of LSD effects matched 5-HT2A receptor cortical gene expression in humans. Conclusions: Together, these results strongly implicate the 5-HT2A receptor in LSD’s neuropharmacology. This study therefore pinpoints the critical role of 5-HT2A in LSD’s mechanism, which informs its neurobiology and guides rational development of psychedelic-based therapeutics. Funding: Funded by the Swiss National Science Foundation, the Swiss Neuromatrix Foundation, the Usona Institute, the NIH, the NIAA, the NARSAD Independent Investigator Grant, the Yale CTSA grant, and the Slovenian Research Agency. Clinical trial number: NCT02451072 .

Abstract Renewed interest in the effects of psychedelics in the treatment of psychiatric disorders warrants a better understanding of the neurobiological mechanisms underlying the effects of these substances. During the past two decades, state-of-the-art studies of animals and humans have yielded new important insights into the molecular, cellular, and systems-level actions of psychedelic drugs. These efforts have revealed that psychedelics affect primarily serotonergic receptor subtypes located in cortico-thalamic and cortico-cortical feedback circuits of information processing. Psychedelic drugs modulate excitatory-inhibitory balance in these circuits and can participate in neuroplasticity within brain structures critical for the integration of information relevant to sensation, cognition, emotions, and the narrative of self. Neuroimaging studies showed that characteristic dimensions of the psychedelic experience obtained through subjective questionnaires as well as alterations in self-referential processing and emotion regulation obtained through neuropsychological tasks are associated with distinct changes in brain activity and connectivity patterns at multiple-system levels. These recent results suggest that changes in self-experience, emotional processing, and social cognition may contribute to the potential therapeutic effects of psychedelics.

As source of sensory information, the body provides a sense of agency and self/non-self-discrimination. The integration of bodily states and sensory inputs with prior beliefs has been linked to the generation of bodily self-consciousness. The ability to detect surprising tactile stimuli is essential for the survival of an organism and for the formation of mental body representations. Despite the relevance for a variety of psychiatric disorders characterized by altered body and self-perception, the neurobiology of these processes is poorly understood. We therefore investigated the effect of psilocybin (Psi), known to induce alterations in self-experience, on tactile mismatch responses by combining pharmacological manipulations with simultaneous electroencephalography-functional magnetic resonance imaging (EEG-fMRI) recording. Psi reduced activity in response to tactile surprising stimuli in frontal regions, the visual cortex, and the cerebellum. Furthermore, Psi reduced tactile mismatch negativity EEG responses at frontal electrodes, associated with alterations of body- and self-experience. This study provides first evidence that Psi alters the integration of tactile sensory inputs through aberrant prediction error processing and highlights the importance of the 5-HT2A system in tactile deviancy processing as well as in the integration of bodily and self-related stimuli. These findings may have important implications for the treatment of psychiatric disorders characterized by aberrant bodily self-awareness.

High-throughput experimental methods in neuroscience have led to an explosion of techniques for measuring complex interactions and multi-dimensional patterns. However, whether sophisticated measures of emergent phenomena can be traced back to simpler low-dimensional statistics is largely unknown. To explore this question, we examine resting state fMRI (rs-fMRI) data using complex topology measures from network neuroscience. We show that spatial and temporal autocorrelation are reliable statistics which explain numerous measures of network topology. Surrogate timeseries with subject-matched spatial and temporal autocorrelation capture nearly all reliable individual and regional variation in these topology measures. Network topology changes during aging are driven by spatial autocorrelation, and multiple serotonergic drugs causally induce the same topographic change in temporal autocorrelation. This reductionistic interpretation of widely-used complexity measures may help link them to neurobiology.

Abstract Psychoactive drugs can transiently perturb brain physiology while preserving brain structure. The role of physiological state in shaping neural function can therefore be investigated through neuroimaging of pharmacologically-induced effects. This paradigm has revealed that neural and experiential effects of lysergic acid diethylamide (LSD) are attributable to its agonist activity at the serotonin-2A receptor. Here, we integrate brainwide transcriptomics with biophysically-based large-scale circuit modeling to simulate acute neuromodulatory effects of LSD on human cortical dynamics. Our model captures the topographic effects of LSD-induced changes in cortical BOLD functional connectivity. These findings suggest that serotonin-2A-mediated modulation of pyramidal cell gain is the circuit mechanism through which LSD alters cortical functional topography. Individual-subject fitting reveals that the model captures patterns of individual neural differences in drug response that predict altered states of consciousness. This work establishes a framework for linking molecular-level manipulations to salient changes in brain function, with implications for precision medicine.

Background Ketamine has emerged as one of the most promising therapies for treatment-resistant depression. However, inter-individual variability in response to ketamine is still not well understood and it is unclear how ketamine’s molecular mechanisms connect to its neural and behavioral effects. Methods We conducted a double-blind placebo-controlled study in which 40 healthy participants received acute ketamine (initial bolus 0.23 mg/kg, continuous infusion 0.58 mg/kg/hour). We quantified resting-state functional connectivity via data-driven global brain connectivity, related it to individual ketamine-induced symptom variation, and compared it to cortical gene expression targets. Results We found that: i) both the neural and behavioral effects of acute ketamine are multi-dimensional, reflecting robust inter-individual variability; ii) ketamine’s data-driven principal neural gradient effect matched somatostatin (SST) and parvalbumin (PVALB) cortical gene expression patterns in humans, implicating the role of SST and PVALB interneurons in ketamine’s acute effects; and iii) behavioral data-driven individual symptom variation mapped onto distinct neural gradients of ketamine, which were resolvable at the single-subject level. Conclusions Collectively, these findings support the possibility for developing individually precise pharmacological biomarkers for treatment selection in psychiatry. Funding This study was supported by NIH grants DP5OD012109-01 (A.A.), 1U01MH121766 (A.A.), R01MH112746 (J.D.M.), 5R01MH112189 (A.A.), 5R01MH108590 (A.A.), NIAAA grant 2P50AA012870-11 (A.A.); NSF NeuroNex grant 2015276 (J.D.M.); Brain and Behavior Research Foundation Young Investigator Award (A.A.); SFARI Pilot Award (J.D.M., A.A.); Heffter Research Institute (Grant No. 1–190420); Swiss Neuromatrix Foundation (Grant No. 2016–0111m Grant No. 2015 – 010); Swiss National Science Foundation under the frame-work of Neuron Cofund (Grant No. 01EW1908), Usona Institute (2015 – 2056).

Abstract Difficulties in advancing effective patient-specific therapies for psychiatric disorders highlight a need to develop a stable neurobiologically-grounded mapping between neural and symptom variation. This gap is particularly acute for psychosis-spectrum disorders (PSD). Here, in a sample of 436 cross-diagnostic PSD patients, we derived and replicated a dimensionality-reduced symptom space across hallmark psychopathology symptoms and cognitive deficits. In turn, these symptom axes mapped onto distinct, reproducible brain maps. Critically, we found that multivariate brain-behavior mapping techniques (e.g. canonical correlation analysis) do not produce stable results. Instead, we show that a univariate brain-behavioral space (BBS) can resolve stable individualized prediction. Finally, we show a proof-of-principle framework for relating personalized BBS metrics with molecular targets via serotonin and glutamate receptor manipulations and gene expression maps. Collectively, these results highlight a stable and data-driven BBS mapping across PSD, which offers an actionable path that can be iteratively optimized for personalized clinical biomarker endpoints.

The auditory mismatch negativity (MMN) is significantly reduced in schizophrenia. Notably, a similar MMN reduction can be achieved with NMDA receptor (NMDAR) antagonists. Both phenomena have been interpreted as reflecting an impairment of predictive coding or, more generally, the “Bayesian brain” notion that the brain continuously updates a hierarchical model to infer the causes of its sensory inputs. Specifically, predictive coding views perceptual inference as an NMDAR-dependent process of minimizing hierarchical precision-weighted prediction errors (PEs). Disturbances of this putative process play a key role in hierarchical Bayesian theories of schizophrenia. Here, we provide empirical evidence for this clinical theory, demonstrating the existence of multiple, hierarchically related PEs in a “roving MMN” paradigm.We applied a computational model (Hierarchical Gaussian Filter, HGF), to single-trial EEG data from healthy volunteers that received the NMDAR antagonist S-ketamine in a placebo-controlled, double-blind, within-subject fashion. Using an unrestricted analysis of the entire time-sensor space, our computational trial-by-trial analysis indicated that low-level PEs (about stimulus transitions) are expressed early (102-207ms post-stimulus), while high-level PEs (about transition probability) are reflected by later components (152-199ms, 215-277ms) of single-trial responses. Furthermore, we find that ketamine significantly diminished the expression of high-level PE responses, implying that NMDAR antagonism disrupts inference on abstract statistical regularities.Our findings suggest that NMDAR dysfunction impairs hierarchical Bayesian inference about the world’s statistical structure. Beyond the relevance of this finding for schizophrenia, our results illustrate the potential of computational single-trial analyses for assessing potential disease mechanisms.

Lysergic acid diethylamide (LSD) is a psychedelic drug with predominantly agonist activity at various serotonin (5-HT) and dopamine receptors. Despite the therapeutic and scientific interest in LSD, the specific receptor contributions to its neurobiological effects remain largely unknown. To address this knowledge gap, we conducted a double-blind, randomized, counterbalanced, cross-over study during which 24 healthy participants received either i) placebo+placebo, ii) placebo+LSD (100 microgram po), or iii) ketanserin, a selective 5-HT2A receptor antagonist. Here we focus on resting-state fMRI, a measure of spontaneous neural fluctuations that can map functional brain connectivity. We collected resting-state data 75 and 300 minutes after LSD/placebo administration. We quantified resting-state functional connectivity via a fully data-driven global brain connectivity (GBC) method to comprehensively map LSD neuropharmacological effects. LSD administration caused widespread GBC alterations that followed a specific topography: LSD reduced connectivity in associative areas, but concurrently increased connectivity across sensory and somatomotor areas. The 5-HT2A receptor antagonist, ketanserin, fully blocked the subjective and neural LSD effects. We show that whole-brain data-driven spatial patterns of LSD effects matched 5-HT2A receptor cortical gene expression in humans, which along with ketanserin effects, strongly implicates the 5-HT2A receptor in LSD's neuropharmacology. Critically, the LSD-induced subjective effects were associated with somatomotor networks GBC changes. These data-driven neuropharmacological results pinpoint the critical role of 5-HT2A in LSD's mechanism, which informs its neurobiology and guides rational development of psychedelic-based therapeutics