The anatomical and functional architecture of the human brain is mainly determined by prenatal transcriptional processes. We describe an anatomically comprehensive atlas of the mid-gestational human brain, including de novo reference atlases, in situ hybridization, ultra-high-resolution magnetic resonance imaging (MRI) and microarray analysis on highly discrete laser-microdissected brain regions. In developing cerebral cortex, transcriptional differences are found between different proliferative and post-mitotic layers, wherein laminar signatures reflect cellular composition and developmental processes. Cytoarchitectural differences between human and mouse have molecular correlates, including species differences in gene expression in subplate, although surprisingly we find minimal differences between the inner and outer subventricular zones even though the outer zone is expanded in humans. Both germinal and post-mitotic cortical layers exhibit fronto-temporal gradients, with particular enrichment in the frontal lobe. Finally, many neurodevelopmental disorder and human-evolution-related genes show patterned expression, potentially underlying unique features of human cortical formation. These data provide a rich, freely-accessible resource for understanding human brain development. A spatially resolved transcriptional atlas of the mid-gestational developing human brain has been created using laser-capture microdissection and microarray technology, providing a comprehensive reference resource which also enables new hypotheses about the nature of human brain evolution and the origins of neurodevelopmental disorders. With President Barack Obama's BRAIN (Brain Research through Advancing Innovative Neurotechnologies) initiative now entering year two, this issue of Nature presents two landmark papers that mobilize 'big science' resources to the cause. Hongkui Zeng and colleagues present the first brain-wide, mesoscale connectome for a mammalian species — the laboratory mouse — based on cell-type-specific tracing of axonal projections. The wiring diagram of a complete nervous system has long been available for a small roundworm, but neuronal connectivity data for larger animals has been patchy until now. The new three-dimensional Allen Mouse Brain Connectivity Atlas is a whole-brain connectivity matrix that will provide insights into how brain regions communicate. Much of the data generated in this project will be of relevance to investigations of neural networks in humans and should help to further our understanding of human brain connectivity and its involvement in brain disorders. In a separate report Ed Lein and colleagues present a transcriptional atlas of the mid-gestational human brain at high spatial resolution, based on laser microdissection and DNA microarray technology. The structure and function of the human brain is largely determined by prenatal transcriptional processes that initiate gene expression, but our understanding of the developing brain has been limited. The new data set reveals transcriptional signatures for developmental processes associated with the massive expansion of neocortex during human evolution, and suggests new cortical germinal zones or postmitotic neurons as sites of dynamic expression for many genes associated with neurological or psychiatric disorders.

The amygdala is composed of multiple nuclei with unique functions and connections in the limbic system and to the rest of the brain. However, standard in vivo neuroimaging tools to automatically delineate the amygdala into its multiple nuclei are still rare. By scanning postmortem specimens at high resolution (100–150 µm) at 7 T field strength (n = 10), we were able to visualize and label nine amygdala nuclei (anterior amygdaloid, cortico-amygdaloid transition area; basal, lateral, accessory basal, central, cortical medial, paralaminar nuclei). We created an atlas from these labels using a recently developed atlas building algorithm based on Bayesian inference. This atlas, which will be released as part of FreeSurfer, can be used to automatically segment nine amygdala nuclei from a standard resolution structural MR image. We applied this atlas to two publicly available datasets (ADNI and ABIDE) with standard resolution T1 data, used individual volumetric data of the amygdala nuclei as the measure and found that our atlas i) discriminates between Alzheimer's disease participants and age-matched control participants with 84% accuracy (AUC=0.915), and ii) discriminates between individuals with autism and age-, sex- and IQ-matched neurotypically developed control participants with 59.5% accuracy (AUC=0.59). For both datasets, the new ex vivo atlas significantly outperformed (all p < .05) estimations of the whole amygdala derived from the segmentation in FreeSurfer 5.1 (ADNI: 75%, ABIDE: 54% accuracy), as well as classification based on whole amygdala volume (using the sum of all amygdala nuclei volumes; ADNI: 81%, ABIDE: 55% accuracy). This new atlas and the segmentation tools that utilize it will provide neuroimaging researchers with the ability to explore the function and connectivity of the human amygdala nuclei with unprecedented detail in healthy adults as well as those with neurodevelopmental and neurodegenerative disorders.

Detailed anatomical understanding of the human brain is essential for unraveling its functional architecture, yet current reference atlases have major limitations such as lack of whole-brain coverage, relatively low image resolution, and sparse structural annotation. We present the first digital human brain atlas to incorporate neuroimaging, high-resolution histology, and chemoarchitecture across a complete adult female brain, consisting of magnetic resonance imaging (MRI), diffusion-weighted imaging (DWI), and 1,356 large-format cellular resolution (1 µm/pixel) Nissl and immunohistochemistry anatomical plates. The atlas is comprehensively annotated for 862 structures, including 117 white matter tracts and several novel cyto- and chemoarchitecturally defined structures, and these annotations were transferred onto the matching MRI dataset. Neocortical delineations were done for sulci, gyri, and modified Brodmann areas to link macroscopic anatomical and microscopic cytoarchitectural parcellations. Correlated neuroimaging and histological structural delineation allowed fine feature identification in MRI data and subsequent structural identification in MRI data from other brains. This interactive online digital atlas is integrated with existing Allen Institute for Brain Science gene expression atlases and is publicly accessible as a resource for the neuroscience community. J. Comp. Neurol. 524:3127-3481, 2016. © 2016 The Authors The Journal of Comparative Neurology Published by Wiley Periodicals, Inc.

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 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.

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:

Subcortical brain structures are integral to motion, consciousness, emotions, and learning. We identified common genetic variation related to the volumes of nucleus accumbens, amygdala, brainstem, caudate nucleus, globus pallidus, putamen, and thalamus, using genome-wide association analyses in over 40,000 individuals from CHARGE, ENIGMA and the UK-Biobank. We show that variability in subcortical volumes is heritable, and identify 25 significantly associated loci (20 novel). Annotation of these loci utilizing gene expression, methylation, and neuropathological data identified 62 candidate genes implicated in neurodevelopment, synaptic signaling, axonal transport, apoptosis, and susceptibility to neurological disorders. This set of genes is significantly enriched for Drosophila orthologs associated with neurodevelopmental phenotypes, suggesting evolutionarily conserved mechanisms. Our findings uncover novel biology and potential drug targets underlying brain development and disease.