Abstract Cells are not uniformly distributed in the human cerebral cortex. Rather, they are arranged in a regional and laminar fashion that span a range of scales. Here we demonstrate an innovative imaging and analysis pipeline to construct a reliable cell census across the human cerebral cortex. Magnetic resonance imaging (MRI) is used to establish a macroscopic reference coordinate system of laminar and cytoarchitectural boundaries. Cell counting is obtained with both traditional immunohistochemistry, to provide a stereological gold-standard, and with a custom-made inverted confocal light-sheet fluorescence microscope (LSFM) for 3D imaging at cellular resolution. Finally, mesoscale optical coherence tomography (OCT) enables the registration of the distorted histological cell typing obtained with LSFM to the MRI-based atlas coordinate system.

Abstract Diffusion tractography MRI can infer changes in network connectivity in patients with traumatic brain injury (TBI), but pathological substrates of disconnected tracts have not been well-defined due to a lack of high-resolution imaging with histopathological validation. We developed an ex vivo MRI protocol to analyze tract terminations at 750 μm resolution, followed by histopathologic evaluation of white matter pathology, and applied these methods to a 60-year-old man who died 26 days after TBI. Analysis of 74 cerebral hemispheric white matter regions revealed a heterogeneous distribution of tract disruptions. Associated histopathology identified variable white matter injury with patchy deposition of amyloid precursor protein and loss of neurofilament-positive axonal processes, myelin dissolution, astrogliosis, microgliosis, and perivascular hemosiderin-laden macrophages. Multiple linear regression revealed that tract disruption strongly correlated with neurofilament loss. Ex vivo diffusion MRI can detect tract disruptions in the human brain that reflect axonal injury.

Consciousness is comprised of arousal (i.e., wakefulness) and awareness. Substantial progress has been made in mapping the cortical networks that modulate awareness in the human brain, but knowledge about the subcortical networks that sustain arousal is lacking. We integrated data from ex vivo diffusion MRI, immunohistochemistry, and in vivo 7 Tesla functional MRI to map the connectivity of a subcortical arousal network that we postulate sustains wakefulness in the resting, conscious human brain, analogous to the cortical default mode network (DMN) that is believed to sustain self-awareness. We identified nodes of the proposed default ascending arousal network (dAAN) in the brainstem, hypothalamus, thalamus, and basal forebrain by correlating ex vivo diffusion MRI with immunohistochemistry in three human brain specimens from neurologically normal individuals scanned at 600-750 μm resolution. We performed deterministic and probabilistic tractography analyses of the diffusion MRI data to map dAAN intra-network connections and dAAN-DMN internetwork connections. Using a newly developed network-based autopsy of the human brain that integrates ex vivo MRI and histopathology, we identified projection, association, and commissural pathways linking dAAN nodes with one another and with cortical DMN nodes, providing a structural architecture for the integration of arousal and awareness in human consciousness. We release the ex vivo diffusion MRI data, corresponding immunohistochemistry data, network-based autopsy methods, and a new brainstem dAAN atlas to support efforts to map the connectivity of human consciousness.

Abstract Functional MRI (fMRI) data acquired using echo-planar imaging (EPI) are highly distorted by magnetic field inhomogeneities. Distortion combined with underlying differences in image contrast between EPI and T1-weighted and T2-weighted (T1w/T2w) structural images makes the alignment of functional and anatomical images a challenge. Typically, separately acquired field map data are used to correct fMRI distortions and a flexible cost function insensitive to cross-modal differences in image contrast and intensity is used for aligning fMRI and anatomical images. The quality of alignment achieved with this approach can vary greatly and depends on the quality of field map data. In addition, many publicly available datasets lack field map data entirely. To address this issue, we developed Synth , a software package for distortion correction and cross-modal image registration that does not require separately acquired field map data. Synth combines information from T1w and T2w anatomical images to construct an idealized undistorted synthetic image that has similar contrast properties to fMRI data. The undistorted synthetic image then serves as an effective reference for individual-specific nonlinear unwarping to correct fMRI distortions. We demonstrate, in both pediatric (ABCD: Adolescent Brain Cognitive Development) and adult (MSC: Midnight Scan Club) data that Synth performs comparably well to other leading distortion correction approaches that utilize field map data, and often outperforms them. Field map-less distortion correction with Synth allows accurate and precise registration of fMRI data with missing or corrupted field map information.

The entorhinal cortex (EC) and perirhinal cortex (PC) are vulnerable to Alzheimer's disease. A triggering factor may be the interaction of vascular dysfunction and tau pathology.

We present an ultra-high resolution MRI dataset of an ex vivo human brain specimen. The brain specimen was donated by a 58-year-old woman who had no history of neurological disease and died of non-neurological causes. After fixation in 10% formalin, the specimen was imaged on a 7 Tesla MRI scanner at 100 μm isotropic resolution using a custom-built 31-channel receive array coil. Single-echo multi-flip Fast Low-Angle SHot (FLASH) data were acquired over 100 hours of scan time (25 hours per flip angle), allowing derivation of a T1 parameter map and synthesized FLASH volumes. This dataset provides an unprecedented view of the three-dimensional neuroanatomy of the human brain. To optimize the utility of this resource, we warped the dataset into standard stereotactic space. We now distribute the dataset in both native space and stereotactic space to the academic community via multiple platforms. We envision that this dataset will have a broad range of investigational, educational, and clinical applications that will advance understanding of human brain anatomy in health and disease.View this table:

Introduction Short-read amplicon sequencing studies have typically focused on 1-2 variable regions of the 16S rRNA gene. Species-level resolution is limited in these studies, as each variable region enables the characterisation of a different subsection of the microbiome. Although long-read sequencing techniques take advantage of all 9 variable regions by sequencing the entire 16S rRNA gene, they are substantially more expensive. This work assessed the feasibility of accurate species-level resolution and reproducibility using a relatively new sequencing kit and bioinformatics pipeline developed for short-read sequencing of multiple variable regions of the 16S rRNA gene. In addition, we evaluated the potential impact of different sample collection methods on our outcomes. Methods Using xGenTM 16S Amplicon Panel v2 kits, sequencing of all 9 variable regions of the 16S rRNA gene was carried out on an Illumina MiSeq platform. Mock cells and mock DNA for 8 bacterial species were included as extraction and sequencing controls respectively. Within-run and between-run replicate samples, and pairs of stool and rectal swabs collected at 0-5 weeks from the same participants, were incorporated. Observed relative abundances of each species were compared to theoretical abundances provided by ZymoBIOMICS. Paired Wilcoxon rank sum tests and distance-based intraclass correlation coefficients were used to statistically compare alpha and beta diversity measures, respectively, for pairs of replicates and stool/rectal swab sample pairs. Results Using multiple variable regions of the 16S ribosomal Ribonucleic Acid (rRNA) gene, we found that we could accurately identify taxa to a species level and obtain highly reproducible results at a species level. Yet, the microbial profiles of stool and rectal swab sample pairs differed substantially despite being collected concurrently from the same infants. Conclusion This protocol provides an effective means for studying infant gut microbial samples at a species level. However, sample collection approaches need to be accounted for in any downstream analysis.

HIV exposed-uninfected (HEU) infants and children are at risk of developmental delays as compared to uninfected unexposed (HUU) populations. The effects of exposure to in utero HIV and ART regimens on the HEU the developing brain are not well understood. In a cohort of 2-week-old newborns, we used diffusion tensor imaging (DTI) tractography and graph theory to examine the influence of HIV and ART exposure in utero on neonate white matter integrity and organisation. The cohort included HEU infants born to mothers who started ART before conception (HEUpre) and after conception (HEUpost), as well as HUU infants from the same community. We investigated HIV exposure and ART duration group differences in DTI metrics (fractional anisotropy (FA) and mean diffusivity (MD)) and graph measures across white matter. We found increased MD in white matter connections involving the thalamus and limbic system in the HEUpre group compared to HUU. We further identified reduced nodal efficiency in the basal ganglia. Within the HEUpost group, we observed reduced FA in cortical-subcortical and cerebellar connections as well as decreased transitivity in the hindbrain area compared to HUU. Overall, our analysis demonstrated distinct alterations in white matter integrity related to the timing of maternal ART initiation that influence regional brain network properties.

While reducing the burden of brain disorders remains a top priority of organizations like the World Health Organization and National Institutes of Health (BRAIN, 2013), the development of novel, safe and effective treatments for brain disorders has been slow. In this paper, we describe the state of the science for an emerging technology, real time functional magnetic resonance imaging (rtfMRI) neurofeedback, in clinical neurotherapeutics. We review the scientific potential of rtfMRI and outline research strategies to optimize the development and application of rtfMRI neurofeedback as a next generation therapeutic tool. We propose that rtfMRI can be used to address a broad range of clinical problems by improving our understanding of brain-behavior relationships in order to develop more specific and effective interventions for individuals with brain disorders. We focus on the use of rtfMRI neurofeedback as a clinical neurotherapeutic tool to drive plasticity in brain function, cognition, and behavior. Our overall goal is for rtfMRI to advance personalized assessment and intervention approaches to enhance resilience and reduce morbidity by correcting maladaptive patterns of brain function in those with brain disorders.