Investigators in neuroscience have turned to Big Data to address replication and reliability issues by increasing sample sizes, statistical power, and representativeness of data. These efforts unveil new questions about integrating data arising from distinct sources and instruments. We focus on the most frequently assessed cognitive domain - memory testing - and demonstrate a process for reliable data harmonization across three common measures. We aggregated global raw data from 53 studies totaling N = 10,505 individuals. A mega-analysis was conducted using empirical bayes harmonization to remove site effects, followed by linear models adjusting for common covariates. A continuous item response theory (IRT) model estimated each individual's latent verbal learning ability while accounting for item difficulties. Harmonization significantly reduced inter-site variance while preserving covariate effects, and our conversion tool is freely available online. This demonstrates that large-scale data sharing and harmonization initiatives can address reproducibility and integration challenges across the behavioral sciences.

The aim of this study was to evaluate the outcomes of the Programme for Management of Suicidal Behaviour and Suicide Prevention (CARS). Individuals treated in the emergency department of University Hospital Marqués de Valdecilla for suicidal thoughts or attempts (N = 401) between 1-March-2016 and 31-December-2018 were considered. No randomization by patients or groups was performed. Student's t-test, chi-square and repeated measure analysis of variance were used. Kaplan-Meier survival function and Cox proportional hazard regression models were employed to estimate the risks of relapse. Outcome of those who voluntary enrol CARS were compared with treatment as usual (TAU) at 6- and 12-months follow-up. The results indicate a significant reduction and delayed occurrence of suicidal behaviour over a 12-month follow-up period with the CARS programme compared to TAU, along with a decreased frequency of hospital admissions. CARS programme demonstrates a substantial impact, significantly reducing the risk of recurrent suicidal behaviour by 35.5 % and the risk of repeated suicidal attempts by 47.2 % at the 12-month follow-up. The programme exhibits a dual protective effect, diminishing suicidal behaviour and fostering improved long-term outcomes. In conclusion, CARS effectively reduced suicidal behaviour recurrence, achieving significant decreases in suicidal thoughts, plans and attempts.

Abstract Delineating age-related cortical trajectories in healthy individuals is critical given the association of cortical thickness with cognition and behaviour. Previous research has shown that deriving robust estimates of age-related brain morphometric changes requires large-scale studies. In response, we conducted a large-scale analysis of cortical thickness in 17,075 individuals aged 3-90 years by pooling data through the Lifespan Working group of the Enhancing Neuroimaging Genetics through Meta-Analysis (ENIGMA) Consortium. We used fractional polynomial (FP) regression to characterize age-related trajectories in cortical thickness, and we computed normalized growth centiles using the parametric Lambda, Mu, and Sigma (LMS) method. Inter-individual variability was estimated using meta-analysis and one-way analysis of variance. Overall, cortical thickness peaked in childhood and had a steep decrease during the first 2-3 decades of life; thereafter, it showed a gradual monotonic decrease which was steeper in men than in women particularly in middle-life. Notable exceptions to this general pattern were entorhinal, temporopolar and anterior cingulate cortices. Inter-individual variability was largest in temporal and frontal regions across the lifespan. Age and its FP combinations explained up to 59% variance in cortical thickness. These results reconcile uncertainties about age-related trajectories of cortical thickness; the centile values provide estimates of normative variance in cortical thickness, and may assist in detecting abnormal deviations in cortical thickness, and associated behavioural, cognitive and clinical outcomes.

Processing speed (PS) deficits represent a fundamental aspect of cognitive impairment, evident not only in schizophrenia but also in individuals undergoing their first episode of psychosis (FEP) and their unaffected first-degree relatives. Heterogeneity in tests assessing PS reflects the participation of motor and cognitive subcomponents to varying degrees. We aim to explore differences in performance of the subcomponents of PS in FEP patients, parents, siblings, and controls.

We organized 10Kin1day, a pop-up scientific event with the goal to bring together neuroimaging groups from around the world to jointly analyze 10,000+ existing MRI connectivity datasets during a 3-day workshop. In this report, we describe the motivation and principles of 10Kin1day, together with a public release of 8,000+ MRI connectome maps of the human brain.

Summary Human brain structure changes throughout our lives. Altered brain growth or rates of decline are implicated in a vast range of psychiatric, developmental, and neurodegenerative diseases. Here, we identified common genetic variants that affect rates of brain growth or atrophy, in the first genome-wide association meta-analysis of changes in brain morphology across the lifespan. Longitudinal MRI data from 15,640 individuals were used to compute rates of change for 15 brain structures. The most robustly identified genes GPR139, DACH1 and APOE are associated with metabolic processes. We demonstrate global genetic overlap with depression, schizophrenia, cognitive functioning, insomnia, height, body mass index and smoking. Gene-set findings implicate both early brain development and neurodegenerative processes in the rates of brain changes. Identifying variants involved in structural brain changes may help to determine biological pathways underlying optimal and dysfunctional brain development and ageing.