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 ABCD Study is a collaborative effort, including a Coordinating Center, 21 data acquisition sites across the United States, and a Data Analysis and Informatics Center (DAIC). 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 will provide a resource of unprecedented scale and depth for studying typical and atypical development. Here, we describe the baseline neuroimaging processing and subject-level analysis methods used by the ABCD DAIC in the centralized processing and extraction of neuroanatomical and functional imaging phenotypes. Neuroimaging 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.

Depression among young adults represents a growing health problem in the U.S., but access to effective treatment remains a challenge. Mobile health (mHealth) approaches promise to deliver accessible and effective depression treatment; however, questions remain regarding how mHealth depression treatment efficacy may vary geographically based on urban and rural environmental contexts. The present study addresses this knowledge gap by leveraging data from a randomized clinical trial of an mHealth depression treatment called Cognitive Behavioral Therapy-text (CBT-txt) as applied to a sample of 103 U.S. young adults (ages 18–25). Prior research has demonstrated the efficacy of CBT-txt to reduce depressive symptoms. In the present study, we conduct an exploratory, post hoc analysis employing moderated growth curve modeling to investigate whether observed treatment efficacy differed between study participants residing in rural versus urban areas. The findings indicate that CBT-txt treatment effects in terms of reducing depression symptoms were significantly stronger for young adults residing in rural, as compared to urban, regions (β = 13.759, 95% CI = 0.796, 26.723, p < 0.038). We speculate that this is because of the lack of mental healthcare resources in rural, as compared to urban areas, as well as the greater level of environmental stressors, such as artificial light and noise, found in cities, which may mitigate treatment effects.