Importance

 Electroconvulsive therapy (ECT) is one of the most effective treatments for severe depression. However, biomarkers that accurately predict a response to ECT remain unidentified. 

Objective

 To investigate whether certain factors identified by structural magnetic resonance imaging (MRI) techniques are able to predict ECT response. 

Design, Setting, and Participants

 In this nonrandomized prospective study, gray matter structure was assessed twice at approximately 6 weeks apart using 3-T MRI and voxel-based morphometry. Patients were recruited through the inpatient service of the Department of Psychiatry, University of Muenster, from March 11, 2010, to March 27, 2015. Two patient groups with acute major depressive disorder were included. One group received an ECT series in addition to antidepressants (n = 24); a comparison sample was treated solely with antidepressants (n = 23). Both groups were compared with a sample of healthy control participants (n = 21). 

Main Outcomes and Measures

 Binary pattern classification was used to predict ECT response by structural MRI that was performed before treatment. In addition, univariate analysis was conducted to predict reduction of the Hamilton Depression Rating Scale score by pretreatment gray matter volumes and to investigate ECT-related structural changes. 

Results

 One participant in the ECT sample was excluded from the analysis, leaving 67 participants (27 men and 40 women; mean [SD] age, 43.7 [10.6] years). The binary pattern classification yielded a successful prediction of ECT response, with accuracy rates of 78.3% (18 of 23 patients in the ECT sample) and sensitivity rates of 100% (13 of 13 who responded to ECT). Furthermore, a support vector regression yielded a significant prediction of relative reduction in the Hamilton Depression Rating Scale score. The principal findings of the univariate model indicated a positive association between pretreatment subgenual cingulate volume and individual ECT response (Montreal Neurological Institute [MNI] coordinates x = 8, y = 21, z = −18;Z score, 4.00;P < .001; peak voxelr = 0.73). Furthermore, the analysis of treatment effects revealed a increase in hippocampal volume in the ECT sample (MNI coordinates x = −28, y = −9, z = −18;Zscore, 7.81;P < .001) that was missing in the medication-only sample. 

Conclusions and Relevance

 A relatively small degree of structural impairment in the subgenual cingulate cortex before therapy seems to be associated with successful treatment with ECT. In the future, neuroimaging techniques could prove to be promising tools for predicting the individual therapeutic effectiveness of ECT.

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.

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.

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.