Abstract Introduction Cortical thickness (CT) and surface area (SA) are established biomarkers of brain pathology in posttraumatic stress disorder (PTSD). Structural covariance networks (SCN) constructed from CT and SA may represent developmental associations, or unique interactions between brain regions, possibly influenced by a common causal antecedent. The ENIGMA-PGC PTSD Working Group aggregated PTSD and control subjects’ data from 29 cohorts in five countries (n=3439). Methods Using Destrieux Atlas, we built SCNs and compared centrality measures between PTSD subjects and controls. Centrality is a graph theory measure derived using SCN. Results Notable nodes with higher CT-based centrality in PTSD compared to controls were left fusiform gyrus, left superior temporal gyrus, and right inferior temporal gyrus. We found sex-based centrality differences in bilateral frontal lobe regions, left anterior cingulate, left superior occipital cortex and right ventromedial prefrontal cortex (vmPFC). Comorbid PTSD and MDD showed higher CT-based centrality in the right anterior cingulate gyrus, right parahippocampal gyrus and lower SA-based centrality in left insular gyrus. Conclusion Unlike previous studies with smaller sample sizes (≤318), our study found differences in centrality measures using a sample size of 3439 subjects. This is the first cross-sectional study to examine SCN interactions with age, sex, and comorbid MDD. Although limited to group level inferences, centrality measures offer insights into a node’s relationship to the entire functional connectome unlike approaches like seed-based connectivity or independent component analysis. Nodes having higher centrality have greater structural or functional connections, lending them invaluable for translational treatments like neuromodulation.

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.

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.