TN
Tomoyuki Nishino
Author with expertise in Analysis of Brain Functional Connectivity Networks
Achievements
Cited Author
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
8
(100% Open Access)
Cited by:
1,748
h-index:
14
/
i10-index:
18
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

The Effects of Poverty on Childhood Brain Development

Joan Luby et al.Oct 28, 2013
The study provides novel data to inform the mechanisms by which poverty negatively impacts childhood brain development.OBJECTIVE To investigate whether the income-to-needs ratio experienced in early childhood impacts brain development at school age and to explore the mediators of this effect. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTSThis study was conducted at an academic research unit at the Washington University School of Medicine in St Louis.Data from a prospective longitudinal study of emotion development in preschool children who participated in neuroimaging at school age were used to investigate the effects of poverty on brain development.Children were assessed annually for 3 to 6 years prior to the time of a magnetic resonance imaging scan, during which they were evaluated on psychosocial, behavioral, and other developmental dimensions.Preschoolers included in the study were 3 to 6 years of age and were recruited from primary care and day care sites in the St Louis metropolitan area; they were annually assessed behaviorally for 5 to 10 years.Healthy preschoolers and those with clinical symptoms of depression participated in neuroimaging at school age/early adolescence.EXPOSURE Household poverty as measured by the income-to-needs ratio.MAIN OUTCOMES AND MEASURES Brain volumes of children's white matter and cortical gray matter, as well as hippocampus and amygdala volumes, obtained using magnetic resonance imaging.Mediators of interest were caregiver support/hostility measured observationally during the preschool period and stressful life events measured prospectively. RESULTSPoverty was associated with smaller white and cortical gray matter and hippocampal and amygdala volumes.The effects of poverty on hippocampal volume were mediated by caregiving support/hostility on the left and right, as well as stressful life events on the left. CONCLUSIONS AND RELEVANCEThe finding that exposure to poverty in early childhood materially impacts brain development at school age further underscores the importance of attention to the well-established deleterious effects of poverty on child development.Findings that these effects on the hippocampus are mediated by caregiving and stressful life events suggest that attempts to enhance early caregiving should be a focused public health target for prevention and early intervention.Findings substantiate the behavioral literature on the negative effects of poverty on child development and provide new data confirming that effects extend to brain development.Mechanisms for these effects on the hippocampus are suggested to inform intervention.
0
Citation664
0
Save
0

Functional neuroimaging of high-risk 6-month-old infants predicts a diagnosis of autism at 24 months of age

Robert Emerson et al.Jun 7, 2017
Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder characterized by social deficits and repetitive behaviors that typically emerge by 24 months of age. To develop effective early interventions that can potentially ameliorate the defining deficits of ASD and improve long-term outcomes, early detection is essential. Using prospective neuroimaging of 59 6-month-old infants with a high familial risk for ASD, we show that functional connectivity magnetic resonance imaging correctly identified which individual children would receive a research clinical best-estimate diagnosis of ASD at 24 months of age. Functional brain connections were defined in 6-month-old infants that correlated with 24-month scores on measures of social behavior, language, motor development, and repetitive behavior, which are all features common to the diagnosis of ASD. A fully cross-validated machine learning algorithm applied at age 6 months had a positive predictive value of 100% [95% confidence interval (CI), 62.9 to 100], correctly predicting 9 of 11 infants who received a diagnosis of ASD at 24 months (sensitivity, 81.8%; 95% CI, 47.8 to 96.8). All 48 6-month-old infants who were not diagnosed with ASD were correctly classified [specificity, 100% (95% CI, 90.8 to 100); negative predictive value, 96.0% (95% CI, 85.1 to 99.3)]. These findings have clinical implications for early risk assessment and the feasibility of developing early preventative interventions for ASD.
0
Citation310
0
Save
0

Maternal support in early childhood predicts larger hippocampal volumes at school age

Joan Luby et al.Jan 30, 2012
Early maternal support has been shown to promote specific gene expression, neurogenesis, adaptive stress responses, and larger hippocampal volumes in developing animals. In humans, a relationship between psychosocial factors in early childhood and later amygdala volumes based on prospective data has been demonstrated, providing a key link between early experience and brain development. Although much retrospective data suggests a link between early psychosocial factors and hippocampal volumes in humans, to date there has been no prospective data to inform this potentially important public health issue. In a longitudinal study of depressed and healthy preschool children who underwent neuroimaging at school age, we investigated whether early maternal support predicted later hippocampal volumes. Maternal support observed in early childhood was strongly predictive of hippocampal volume measured at school age. The positive effect of maternal support on hippocampal volumes was greater in nondepressed children. These findings provide prospective evidence in humans of the positive effect of early supportive parenting on healthy hippocampal development, a brain region key to memory and stress modulation.
1

A somato-cognitive action network alternates with effector regions in motor cortex

Evan Gordon et al.Apr 19, 2023
Abstract Motor cortex (M1) has been thought to form a continuous somatotopic homunculus extending down the precentral gyrus from foot to face representations 1,2 , despite evidence for concentric functional zones 3 and maps of complex actions 4 . Here, using precision functional magnetic resonance imaging (fMRI) methods, we find that the classic homunculus is interrupted by regions with distinct connectivity, structure and function, alternating with effector-specific (foot, hand and mouth) areas. These inter-effector regions exhibit decreased cortical thickness and strong functional connectivity to each other, as well as to the cingulo-opercular network (CON), critical for action 5 and physiological control 6 , arousal 7 , errors 8 and pain 9 . This interdigitation of action control-linked and motor effector regions was verified in the three largest fMRI datasets. Macaque and pediatric (newborn, infant and child) precision fMRI suggested cross-species homologues and developmental precursors of the inter-effector system. A battery of motor and action fMRI tasks documented concentric effector somatotopies, separated by the CON-linked inter-effector regions. The inter-effectors lacked movement specificity and co-activated during action planning (coordination of hands and feet) and axial body movement (such as of the abdomen or eyebrows). These results, together with previous studies demonstrating stimulation-evoked complex actions 4 and connectivity to internal organs 10 such as the adrenal medulla, suggest that M1 is punctuated by a system for whole-body action planning, the somato-cognitive action network (SCAN). In M1, two parallel systems intertwine, forming an integrate–isolate pattern: effector-specific regions (foot, hand and mouth) for isolating fine motor control and the SCAN for integrating goals, physiology and body movement.
0

Developmental Changes in Organization of Structural Brain Networks

Budhachandra Khundrakpam et al.Jul 10, 2012
Recent findings from developmental neuroimaging studies suggest that the enhancement of cognitive processes during development may be the result of a fine-tuning of the structural and functional organization of brain with maturation. However, the details regarding the developmental trajectory of large-scale structural brain networks are not yet understood. Here, we used graph theory to examine developmental changes in the organization of structural brain networks in 203 normally growing children and adolescents. Structural brain networks were constructed using interregional correlations in cortical thickness for 4 age groups (early childhood: 4.8–8.4 year; late childhood: 8.5–11.3 year; early adolescence: 11.4–14.7 year; late adolescence: 14.8–18.3 year). Late childhood showed prominent changes in topological properties, specifically a significant reduction in local efficiency, modularity, and increased global efficiency, suggesting a shift of topological organization toward a more random configuration. An increase in number and span of distribution of connector hubs was found in this age group. Finally, inter-regional connectivity analysis and graph-theoretic measures indicated early maturation of primary sensorimotor regions and protracted development of higher order association and paralimbic regions. Our finding reveals a time window of plasticity occurring during late childhood which may accommodate crucial changes during puberty and the new developmental tasks that an adolescent faces.
2

A mind-body interface alternates with effector-specific regions in motor cortex

Evan Gordon et al.Oct 28, 2022
SUMMARY Primary motor cortex (M1) has been thought to form a continuous somatotopic homunculus extending down precentral gyrus from foot to face representations 1,2 . The motor homunculus has remained a textbook pillar of functional neuroanatomy, despite evidence for concentric functional zones 3 and maps of complex actions 4 . Using our highest precision functional magnetic resonance imaging (fMRI) data and methods, we discovered that the classic homunculus is interrupted by regions with sharpy distinct connectivity, structure, and function, alternating with effector-specific (foot, hand, mouth) areas. These inter-effector regions exhibit decreased cortical thickness and strong functional connectivity to each other, and to prefrontal, insular, and subcortical regions of the Cingulo-opercular network (CON), critical for executive action 5 and physiological control 6 , arousal 7 , and processing of errors 8 and pain 9 . This interdigitation of action control-linked and motor effector regions was independently verified in the three largest fMRI datasets. Macaque and pediatric (newborn, infant, child) precision fMRI revealed potential cross-species analogues and developmental precursors of the inter-effector system. An extensive battery of motor and action fMRI tasks documented concentric somatotopies for each effector, separated by the CON-linked inter-effector regions. The inter-effector regions lacked movement specificity and co-activated during action planning (coordination of hands and feet), and axial body movement (e.g., abdomen, eyebrows). These results, together with prior work demonstrating stimulation-evoked complex actions 4 and connectivity to internal organs (e.g., adrenal medulla) 10 , suggest that M1 is punctuated by an integrative system for implementing whole-body action plans. Thus, two parallel systems intertwine in motor cortex to form an integrate-isolate pattern: effector-specific regions (foot, hand, mouth) for isolating fine motor control, and a mind-body interface (MBI) for the integrative whole-organism coordination of goals, physiology, and body movement.
2
5.0
Citation9
1
Save
0

The urge to blink in Tourette syndrome

Haley Botteron et al.Dec 12, 2018
Functional neuroimaging studies have attempted to explore brain activity that occurs with tic occurrence in subjects with Tourette syndrome (TS). However, they are limited by the difficulty of disambiguating brain activity required to perform a tic, or activity caused by the tic, from brain activity that generates a tic. Inhibiting the urge to tic is important to patients’ experience of tics and we hypothesize that inhibition of a compelling motor response to a natural urge will differ in TS subjects compared to controls. This study examines the urge to blink, which shares many similarities to premonitory urges to tic. Previous neuroimaging studies with the same hypothesis have used a one-size-fits-all approach to extract brain signal putatively linked to the urge to blink. We aimed to create a subject-specific and blink-timing-specific pathophysiological model, derived from out-of-scanner blink suppression trials, to eventually better interpret blink suppression fMRI data. Eye closure and continuously self-reported discomfort were reported during five blink suppression trials in 30 adult volunteers, 15 with a chronic tic disorder. For each subject, data from four of the trials were used with an empirical mathematical model to predict discomfort from eye closure observed during the remaining trial. The blink timing model of discomfort during blink suppression predicted observed discomfort much better than previously applied models. However, so did a model that simply reflected the mean time-discomfort curves from each subject’s other trials. The TS group blinked more than twice as often during the blink suppression block, and reported higher baseline discomfort, smaller excursion from baseline to peak discomfort during the blink suppression block, and slower return of discomfort to baseline during the recovery block. Combining this approach with observed eye closure during fMRI blink suppression trials should therefore extract brain signal more tightly linked to the urge to blink.
0

The feasibility of using the go/no-go task as a dementia screening test assessed with a cross-sectional design

Noriaki Watanabe et al.Dec 1, 2024
The Mini Mental State Examination (MMSE), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), and Frontal Assessment Battery are screening tests for dementia. The go/no-go task offers an alternative approach for evaluating dementia patients. However, its role in screening for dementia remains unclear. We aimed to explore the feasibility of using the go/no-go task as a screening test for dementia via a cross-sectional design. Twenty-four Japanese individuals were evaluated using the go/no-go task, the MMSE, and the MoCA. The total MMSE and MoCA scores were correlated with the total number of errors in the go/no-go task (r=-0.699, p < 0.01; r=-0.756, p < 0.01). Moreover, When the MoCA cutoff value was 25 for MCI, the optimal cutoff score for the total number of error in the go/no-go task to detect MCI was 2, with an Area Under curve (AUC) of 0.98, a sensitivity of 0.94. When the MMSE cutoff value was 27 for MCI, the optimal cutoff score for the total number of error in the go/no-go task to detect MCI was 6, with an AUC of 0.89, a sensitivity of 0.76, showed respectively values close to 1. The go/no-go task is possible a practical screening test for dementia.