LL
Lindsay Lewis
Author with expertise in Diffusion Magnetic Resonance Imaging
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(63% Open Access)
Cited by:
813
h-index:
19
/
i10-index:
22
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Genetic Determinants of Cortical Structure (Thickness, Surface Area and Volumes) among Disease Free Adults in the CHARGE Consortium

Ivana Kolčić et al.Sep 9, 2018
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.
0
Citation24
0
Save
145

The ENIGMA Toolbox: Cross-disorder integration and multiscale neural contextualization of multisite neuroimaging datasets

Sara Larivière et al.Dec 22, 2020
Among ‘big data’ initiatives, the ENIGMA ( E nhancing N euroImaging G enetics through M eta- A nalysis) Consortium—a worldwide alliance of over 2,000 scientists diversified into over 50 Working Groups—has yielded some of the largest studies of the healthy and diseased brain. Integration of multisite datasets to assess transdiagnostic similarities and differences and to contextualize findings with respect to neural organization, however, have been limited. Here, we introduce the ENIGMA Toolbox, a Python/Matlab ecosystem for ( i ) accessing 100+ ENIGMA datasets, facilitating cross-disorder analysis, ( ii ) visualizing data on brain surfaces, and ( iii ) contextualizing findings at the microscale ( postmortem cytoarchitecture and gene expression) and macroscale (structural and functional connectomes). Our Toolbox equips scientists with tutorials to explore molecular, histological, and network correlates of noninvasive neuroimaging markers of brain disorders. Moreover, our Toolbox bridges the gap between standardized data processing protocols and analytic workflows and facilitates cross-consortia initiatives. The Toolbox is documented and openly available at http://enigma-toolbox.readthedocs.io . Abstract Figure
145
Citation19
0
Save
0

BigBrain 3D atlas of cortical layers: cortical and laminar thickness gradients diverge in sensory and motor cortices

Konrad Wagstyl et al.Mar 17, 2019
Abstract Histological atlases of the cerebral cortex, such as those made famous by Brodmann and von Economo, are invaluable for understanding human brain microstructure and its relationship with functional organization in the brain. However, these existing atlases are limited to small numbers of manually annotated samples from a single cerebral hemisphere, measured from 2D histological sections. We present the first whole-brain quantitative 3D laminar atlas of the human cerebral cortex. This atlas was derived from a 3D histological model of the human brain at 20 micron isotropic resolution (BigBrain), using a convolutional neural network to segment, automatically, the cortical layers in both hemispheres. Our approach overcomes many of the historical challenges with measurement of histological thickness in 2D and the resultant laminar atlas provides an unprecedented level of precision and detail. We utilized this BigBrain cortical atlas to test whether previously reported thickness gradients, as measured by MRI in sensory and motor processing cortices, were present in a histological atlas of cortical thickness, and which cortical layers were contributing to these gradients. Cortical thickness increased across sensory processing hierarchies, primarily driven by layers III, V and VI. In contrast, fronto-motor cortices showed the opposite pattern, with decreases in total and pyramidal layer thickness. These findings illustrate how this laminar atlas will provide a link between single-neuron morphology, mesoscale cortical layering, macroscopic cortical thickness and, ultimately, functional neuroanatomy.
0
Paper
Citation6
0
Save
38

BigBrainWarp: Toolbox for integration of BigBrain 3D histology with multimodal neuroimaging

Casey Paquola et al.May 5, 2021
A bstract Neuroimaging stands to benefit from emerging ultrahigh-resolution histological atlases of the human brain; the first of which is “BigBrain”. Ongoing research aims to characterise regional differentiation of cytoarchitecture with BigBrain and to optimise registration of BigBrain with standard neuroimaging templates. Together, this work paves the way for multi-scale investigations of brain organisation. However, working with BigBrain can present new challenges for neuroimagers, including dealing with cellular resolution neuroanatomy and complex transformation procedures. To simplify workflows and support adoption of best practices, we developed BigBrainWarp, a toolbox for integration of BigBrain with multimodal neuroimaging. The primary BigBrainWarp function wraps multiple state-of-the-art deformation matrices into one line of code, allowing users to easily map data between BigBrain and standard MRI spaces. Additionally, the toolbox contains ready-to-use cytoarchitectural features to improve accessibility of histological information. The present article discusses recent contributions to BigBrain-MRI integration and demonstrates the utility of BigBrainWarp for further investigations.
38
Citation4
0
Save
0

The genetic architecture of the human cerebral cortex

Katrina Grasby et al.Sep 3, 2018
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.
0

Partial Correlation Analysis Reveals Abnormal Retinotopically Organized Functional Connectivity of Visual Areas in Amblyopia

Janine Mendola et al.Dec 21, 2017
Amblyopia is a prevalent developmental visual disorder of childhood that typically persists in adults. Due to altered visual experience during critical periods of youth, the structure and function of adult visual cortex is abnormal. In addition to substantial deficits shown with task-based fMRI, previous studies have used resting state measures to demonstrate altered long-range connectivity in amblyopia. This is the first study in amblyopia to analyze connectivity between regions of interest that are smaller than a single cortical area and to apply partial correlation analysis to reduce network effects. We specifically assess short-range connectivity between retinotopically defined regions of interest within the occipital lobe of 8 subjects with amblyopia and 7 subjects with normal vision (aged 19-45). The representations of visual areas V1, V2, and V3 within each of the four quadrants of visual space were further subdivided into three regions based on maps of visual field eccentricity. Connectivity between pairs of all nine regions of interest in each quadrant was tested via correlation and partial correlation for both groups. Only the tests of partial correlation, i.e., correlation between time courses of two regions following the regression of time courses from all other regions, yielded significant differences between resting state functional connectivity in amblyopic and normal subjects. Subjects with amblyopia showed significantly higher partial correlation between para-foveal and more eccentric representations within V1, and this effect associated with poor acuity of the worse eye. In addition, we observed reduced correlation in amblyopic subjects between iso-eccentricity regions in V1 and V2, and separately, between such regions in V2 and V3. We conclude that partial correlation-based connectivity is altered in an eccentricity-dependent pattern in visual field maps of amblyopic patients. Moreover, results are consistent with known clinical and psychophysical vision loss. More broadly, this provides evidence that abnormal cortical adaptations to disease may be better isolated with tests of partial correlation connectivity than with the regular correlation techniques that are currently widely used.
0

Planar cell polarity pathway and development of the human visual cortex

Jean Shin et al.Aug 31, 2018
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.