The Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study is an ongoing, nationwide study of the effects of environmental influences on behavioral and brain development in adolescents. The main objective of the study is to recruit and assess over eleven thousand 9-10-year-olds and follow them over the course of 10 years to characterize normative brain and cognitive development, the many factors that influence brain development, and the effects of those factors on mental health and other outcomes. The study employs state-of-the-art multimodal brain imaging, cognitive and clinical assessments, bioassays, and careful assessment of substance use, environment, psychopathological symptoms, and social functioning. The data is a resource of unprecedented scale and depth for studying typical and atypical development. The aim of this manuscript is to describe the baseline neuroimaging processing and subject-level analysis methods used by ABCD. Processing and analyses include modality-specific corrections for distortions and motion, brain segmentation and cortical surface reconstruction derived from structural magnetic resonance imaging (sMRI), analysis of brain microstructure using diffusion MRI (dMRI), task-related analysis of functional MRI (fMRI), and functional connectivity analysis of resting-state fMRI. This manuscript serves as a methodological reference for users of publicly shared neuroimaging data from the ABCD Study.

Background: This study examined relations among cumulative risk, nurturant and involved parenting, and behavior problems across early childhood. Methods: Cumulative risk, parenting, and behavior problems were measured in a sample of low‐income toddlers participating in a family‐centered program to prevent conduct problems. Results: Path analysis was utilized to examine longitudinal relations among these constructs, with results supporting an indirect effect of cumulative risk on externalizing and internalizing problems through nurturant and involved parenting. Conclusion: Results highlight the importance of cumulative risk during early childhood, and particularly the effect that the level of contextual risk can have on the parenting context during this developmental period.

The purpose of the study was to advance our understanding of the developmental precursors of Moral Disengagement (MD) and the role of MD in the development of antisocial behavior from early risk among an ethnically diverse sample of 187 low-income boys followed prospectively from ages 1.5 to 17. Results indicated associations between early rejecting parenting, neighborhood impoverishment, and child empathy and later MD. The link between some of these early constructs and later antisocial behavior was mediated by MD. Finally, in an exploratory path model both MD and biases in social information processing were found to mediate separate paths from early risk factors to later antisocial behavior. Results were partially consistent with the notion that adolescent MD was predicted by a combination of early family, neighborhood, and child risk factors, and that MD may be a mechanism underlying some boys' risk of antisocial behavior.

Abstract Defining reference models for population variation, and the ability to study individual deviations is essential for understanding inter-individual variability and its relation to the onset and progression of medical conditions. In this work, we assembled a reference cohort of neuroimaging data from 82 sites (N=58,836; ages 2-100) and use normative modeling to characterize lifespan trajectories of cortical thickness and subcortical volume. Models are validated against a manually quality checked subset (N=24,354) and we provide an interface for transferring to new data sources. We showcase the clinical value by applying the models to a transdiagnostic psychiatric sample (N=1,985), showing they can be used to quantify variability underlying multiple disorders whilst also refining case-control inferences. These models will be augmented with additional samples and imaging modalities as they become available. This provides a common reference platform to bind results from different studies and ultimately paves the way for personalized clinical decision making.

ABSTRACT The development of objective brain-based measures of individual differences in psychological traits is a longstanding goal of clinical neuroscience. Here we show that reliable objective markers of children’s neurocognitive abilities can be built from measures of brain connectivity. The sample consists of 5,937 9- and 10-year-olds in the Adolescent Brain Cognitive Development multi-site study with high-quality functional connectomes that capture brain-wide connectivity. Using multivariate methods, we built predictive neuromarkers for a general factor of neurocognitive ability as well as for a number of specific cognitive abilities (e.g., spatial reasoning, working memory). Neuromarkers for the general neurocognitive factor successfully predicted scores for held-out participants at 19 out of 19 held-out sites, explaining over 14% of the variance in their scores. Neuromarkers for specific neurocognitive abilities also exhibited statistically reliable generalization to new participants. This study provides the strongest evidence to date that objective quantification of psychological traits is possible with functional neuroimaging.

Abstract BACKGROUND Convergent research identifies a general factor (“P factor”) that confers transdiagnostic risk for psychopathology. However, brain functional connectivity patterns that underpin the P factor remain poorly understood, especially at the transition to adolescence when many serious mental disorders have their onset. OBJECTIVE Identify a distributed connectome-wide neurosignature of the P factor and assess the generalizability of this neurosignature in held out samples. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS This study used data from the full baseline wave of the Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD) national consortium study, a prospective, population-based study of 11,875 9- and 10-year olds. Data for this study were collected from September 1, 2016 to November 15, 2018 at 21 research sites across the United States. MAIN OUTCOMES AND MEASURES We produced whole brain functional connectomes for 5,880 youth with high quality resting state scans. We then constructed a low rank basis set of 250 components that captures interindividual connectomic differences. Multi-level regression modeling was used to link these components to the P factor, and leave-one-site-out cross-validation was used to assess generalizability of P factor neurosignatures to held out subjects across 19 ABCD sites. RESULTS The set of 250 connectomic components was highly statistically significantly related to the P factor, over and above nuisance covariates alone (ANOVA nested model comparison, incremental R-squared 6.05%, χ 2 (250) =412.1, p <4.6×10 −10 ). In addition, two individual connectomic components were statistically significantly related to the P factor after Bonferroni correction for multiple comparisons (t(5511)= 4.8, p <1.4×10 −06 ; t(5121)= 3.9, p<9.7×10 −05 ). Functional connections linking control networks and default mode network were prominent in the P factor neurosignature. In leave-one-site-out cross-validation, the P factor neurosignature generalized to held out subjects (average correlation between actual and predicted P factor scores across 19 held out sites=0.13; p PERMUTATION <0.0001). Additionally, results remained significant after a number of robustness checks. CONCLUSIONS AND RELEVANCE The general factor of psychopathology is associated with connectomic alterations involving control networks and default mode network. Brain imaging combined with network neuroscience can identify distributed and generalizable signatures of transdiagnostic risk for psychopathology during emerging adolescence.

ABSTRACT Little is known about how exposure to limited socioeconomic resources (SER) in childhood gets “under the skin” to shape brain development, especially using rigorous whole-brain multivariate methods in large, adequately powered samples. The present study examined resting state functional connectivity patterns from 5,821 youth in the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) study, employing multivariate methods across three levels: whole-brain, network-wise, and connection-wise. Across all three levels, SER was associated with widespread alterations across the connectome. However, critically, we found that parental education was the primary driver of neural associations of SER. These parental education associations were robust to additional tests for confounding by head motion, and they exhibited notable concentrations in somatosensory and subcortical regions. Moreover, parental education associations with the developing connectome were partially accounted for by home enrichment activities, child’s cognitive abilities, and child’s grades, indicating interwoven links between parental education, child stimulation, and child cognitive performance. These results add a new data-driven, multivariate perspective on links between household SER and the child’s developing functional connectome.

Abstract Although psychiatric phenotypes are hypothesized to organize into a two-factor internalizing – externalizing structure, few studies have evaluated the structure of psychopathology in older adults, nor explored whether genome-wide polygenic scores (PGSs) are associated with psychopathology in a domain-specific manner. We used data from 6,216 individuals of European ancestry from the Health and Retirement Study, a large population-based sample of older adults in the United States. Confirmatory factor analyses were applied to validated measures of psychopathology and PGSs were derived from well-powered GWAS. Genomic SEM was implemented to construct latent PGSs for internalizing, externalizing, and general psychopathology. Phenotypically, the data were best characterized by a single general factor of psychopathology, a factor structure that was replicated across genders and age groups. Although externalizing PGSs (cannabis use, antisocial behavior, alcohol dependence, ADHD) were not associated with any phenotypes, PGSs for MDD, neuroticism, and anxiety disorders were associated with both internalizing and externalizing phenotypes. Moreover, the latent internalizing PGS and the latent one-factor PGS, derived using weights from Genomic SEM, explained 1% more variance in the general factor of psychopathology than any of the individual PGSs. Results support the following conclusions: genetic risk factors for and phenotypic markers of psychiatric disorders are transdiagnostic in European ancestries, GWAS-derived PGSs fail to capture genetic variation associated with disease specificity in European ancestries, and blunt phenotypic measurement in GWAS may preclude our ability to evaluate the structure and specificity of genetic contributions to psychiatric disorders.

BackgroundConduct disorder is associated with the highest burden of any mental disorder in childhood, yet its neurobiology remains unclear. Inconsistent findings limit our understanding of the role of brain structure alterations in conduct disorder. This study aims to identify the most robust and replicable brain structural correlates of conduct disorder.MethodsThe ENIGMA-Antisocial Behavior Working Group performed a coordinated analysis of structural MRI data from 15 international cohorts. Eligibility criteria were a mean sample age of 18 years or less, with data available on sex, age, and diagnosis of conduct disorder, and at least ten participants with conduct disorder and ten typically developing participants. 3D T1-weighted MRI brain scans of all participants were pre-processed using ENIGMA-standardised protocols. We assessed group differences in cortical thickness, surface area, and subcortical volumes using general linear models, adjusting for age, sex, and total intracranial volume. Group-by-sex and group-by-age interactions, and DSM-subtype comparisons (childhood-onset vs adolescent-onset, and low vs high levels of callous-unemotional traits) were investigated. People with lived experience of conduct disorder were not involved in this study.FindingsWe collated individual participant data from 1185 young people with conduct disorder (339 [28·6%] female and 846 [71·4%] male) and 1253 typically developing young people (446 [35·6%] female and 807 [64·4%] male), with a mean age of 13·5 years (SD 3·0; range 7–21). Information on race and ethnicity was not available. Relative to typically developing young people, the conduct disorder group had lower surface area in 26 cortical regions and lower total surface area (Cohen's d 0·09–0·26). Cortical thickness differed in the caudal anterior cingulate cortex (d 0·16) and the banks of the superior temporal sulcus (d –0·13). The conduct disorder group also had smaller amygdala (d 0·13), nucleus accumbens (d 0·11), thalamus (d 0·14), and hippocampus (d 0·12) volumes. Most differences remained significant after adjusting for ADHD comorbidity or intelligence quotient. No group-by-sex or group-by-age interactions were detected. Few differences were found between DSM-defined conduct disorder subtypes. However, individuals with high callous-unemotional traits showed more widespread differences compared with controls than those with low callous-unemotional traits.InterpretationOur findings provide robust evidence of subtle yet widespread brain structural alterations in conduct disorder across subtypes and sexes, mostly in surface area. These findings provide further evidence that brain alterations might contribute to conduct disorder. Greater consideration of this under-recognised disorder is needed in research and clinical practice.FundingAcademy of Medical Sciences and Economic and Social Research Council.