The authors report the existence of a bilateral parieto-frontal network in humans whose hemispheric lateralization predicts the degree of specialization of the right hemisphere for visuospatial attention. This specialization is associated with an unbalanced speed of visuospatial processing between the two hemispheres. Right hemisphere dominance for visuospatial attention is characteristic of most humans, but its anatomical basis remains unknown. We report the first evidence in humans for a larger parieto-frontal network in the right than left hemisphere, and a significant correlation between the degree of anatomical lateralization and asymmetry of performance on visuospatial tasks. Our results suggest that hemispheric specialization is associated with an unbalanced speed of visuospatial processing.

Stroke-induced aphasia is associated with adverse effects on quality of life and the ability to return to work. For patients and clinicians the possibility of relying on valid predictors of recovery is an important asset in the clinical management of stroke-related impairment. Age, level of education, type and severity of initial symptoms are established predictors of recovery. However, anatomical predictors are still poorly understood. In this prospective longitudinal study, we intended to assess anatomical predictors of recovery derived from diffusion tractography of the perisylvian language networks. Our study focused on the arcuate fasciculus, a language pathway composed of three segments connecting Wernicke's to Broca's region (i.e. long segment), Wernicke's to Geschwind's region (i.e. posterior segment) and Broca's to Geschwind's region (i.e. anterior segment). In our study we were particularly interested in understanding how lateralization of the arcuate fasciculus impacts on severity of symptoms and their recovery. Sixteen patients (10 males; mean age 60 ± 17 years, range 28-87 years) underwent post stroke language assessment with the Revised Western Aphasia Battery and neuroimaging scanning within a fortnight from symptoms onset. Language assessment was repeated at 6 months. Backward elimination analysis identified a subset of predictor variables (age, sex, lesion size) to be introduced to further regression analyses. A hierarchical regression was conducted with the longitudinal aphasia severity as the dependent variable. The first model included the subset of variables as previously defined. The second model additionally introduced the left and right arcuate fasciculus (separate analysis for each segment). Lesion size was identified as the only independent predictor of longitudinal aphasia severity in the left hemisphere [beta = -0.630, t(-3.129), P = 0.011]. For the right hemisphere, age [beta = -0.678, t(-3.087), P = 0.010] and volume of the long segment of the arcuate fasciculus [beta = 0.730, t(2.732), P = 0.020] were predictors of longitudinal aphasia severity. Adding the volume of the right long segment to the first-level model increased the overall predictive power of the model from 28% to 57% [F(1,11) = 7.46, P = 0.02]. These findings suggest that different predictors of recovery are at play in the left and right hemisphere. The right hemisphere language network seems to be important in aphasia recovery after left hemispheric stroke.

Abstract Over the past two decades, the study of resting-state functional magnetic resonance imaging has revealed that functional connectivity within and between networks are linked to cognitive states and pathologies. However, the white matter connections supporting connectivity remain only partially described. We developed a method to jointly map the white and grey matter contributing to each resting-state network. Using the Human Connectome Project, we generated an atlas of 30 resting-state networks. The method also allows highlighting the overlap between networks, which revealed that most of the brain’s white matter (89%) is shared between multiple networks, with 16% shared by at least 7 resting-state networks. These overlaps, especially the existence of regions shared by numerous networks, suggest that white matter lesions in these areas might strongly impact the correlations and the communication within resting-state networks. We provide an open-source software to explore the joint contribution of white and grey matter to RSNs and facilitate the study of the impact of white matter damage on RSNs. In a first clinical application of the software, we were able to link stroke patients and impacted resting-state networks, showing that their symptoms aligned well with the estimated functions of the networks.

Abstract Language is a unique trait of the human species, of which the genetic architecture remains largely unknown. Through language disorders studies, many candidate genes were identified. However, such complex and multifactorial trait is unlikely to be driven by only few genes and case-control studies, suffering from a lack of power, struggle to uncover significant variants. In parallel, neuroimaging has significantly contributed to the understanding of structural and functional aspects of language in the human brain and the recent availability of large scale cohorts like UK Biobank have made possible to study language via image-derived endophenotypes in the general population. Because of its strong relationship with task-based fMRI activations and its easiness of acquisition, resting-state functional MRI have been more popularised, making it a good surrogate of functional neuronal processes. Taking advantage of such a synergistic system by aggregating effects across spatially distributed traits, we performed a multivariate genome-wide association study (mvGWAS) between genetic variations and resting-state functional connectivity (FC) of classical brain language areas in the inferior frontal (pars opercularis, triangularis and orbitalis), temporal and inferior parietal lobes (angular and supramarginal gyri), in 32,186 participants from UK Biobank. Twenty genomic loci were found associated with language FCs, out of which three were replicated in an independent replication sample. A locus in 3p11.1, regulating EPHA3 gene expression, is found associated with FCs of the semantic component of the language network, while a locus in 15q14, regulating THBS1 gene expression is found associated with FCs of the perceptualmotor language processing, bringing novel insights into the neurobiology of language.

Abstract Cognitive functional neuroimaging has been around for over 30 years and has shed light on the brain areas relevant for reading. However, new methodological developments enable mapping the interaction between functional imaging and the underlying white matter networks. In this study, we used such a novel method, called the disconnectome, to decode the reading circuitry in the brain. We used the resulting disconnection patterns to predict the typical lesion that would lead to reading deficits after brain damage. Our results suggest that white matter connections critical for reading include fronto-parietal U-shaped fibres and the vertical occipital fasciculus (VOF). The lesion most predictive of a reading deficit would impinge on the left temporal, occipital, and inferior parietal gyri. This novel framework can systematically be applied to bridge the gap between the neuropathology of language and cognitive neuroscience.

Abstract In recent years, the field of functional neuroimaging has moved away from a pure localisationist approach of isolated functional brain regions to a more integrated view of these regions within functional networks. However, the methods used to investigate functional networks rely on local signals in grey matter and are limited in identifying anatomical circuitries supporting the interaction between brain regions. Mapping the brain circuits mediating the functional signal between brain regions would propel our understanding of the brain’s functional signatures and dysfunctions. We developed a novel method to unravel the relationship between brain circuits and functions: The Functionnectome. The Functionectome combines the functional signal from f MRI with white matter circuits’ anatomy to unlock and chart the first maps of functional white matter. To showcase this new method’s versatility, we provide the first functional white matter maps revealing the joint contribution of connected areas to motor, working memory, and language functions. The Functionnectome comes with an open-source companion software and opens new avenues into studying functional networks by applying the method to already existing dataset and beyond task f MRI.

Gradients capture some of the variance of the resting-state functional magnetic resonance imaging (rsfMRI) signal. Amongst these, the principal gradient depicts a functional processing hierarchy that spans from sensory-motor cortices to regions of the default-mode network. While the cortex has been well characterised in terms of gradients little is known about its underlying white matter. For instance, comprehensive mapping of the principal gradient on the largest white matter tract, the corpus callosum, is still missing. We hence mapped the principal gradient onto the callosal midsection using the 7T human connectome project dataset. We further explored how quantitative measures and variability in callosal midsection connectivity relate to the principal gradient values. In so doing, we demonstrated that the extreme values of the principal gradient are located within the callosal genu and the posterior body, have lower connectivity variability but a larger spatial extent along the midsection of the corpus callosum than mid-range values. Our results shed light on the relationship between the brain's functional hierarchy and the corpus callosum. We further speculate about how these results may bridge the gap between functional hierarchy, brain asymmetries, and evolution.

Abstract Interhemispheric anatomical asymmetries have long been thought to be related to language lateralisation. Previous studies have explored whether asymmetries in the diffusion characteristics of white matter language tracts are consistent with language lateralisation. These studies, typically with smaller cohorts, yielded mixed results. This study investigated whether connectomic analysis of quantitative anisotropy (QA) and shape features of white matter tracts across the whole brain are associated with language lateralisation. We analysed 1040 healthy individuals from the Human Connectome Project database. Hemispheric language dominance for each participant was quantified using a laterality quotient (LQ) derived from fMRI activation in regions of interest (ROIs) associated with a language comprehension task compared against a math task. A linear regression model was used to examine the relationship between structural asymmetry and functional lateralisation. Connectometry revealed that LQs were significantly negatively correlated with QA of corpus callosum tracts, including forceps minor, body, tapetum, and forceps major, indicating that reduced language dominance (more bilateral language representation) is associated with increased QA in these regions. The QA of the left arcuate fasciculus, cingulum, and right cerebellar tracts was positively associated with LQ, suggesting that stronger structural asymmetry in these tracts may identify left language dominance. Language lateralisation was not significantly associated with the shape metrics (including length, span, curl, elongation, diameter, volume, and surface area) of all white matter tracts. These results suggest that diffusion measures of microstructural architecture, and not the geometric features of reconstructed white matter tracts, are associated with lateralisation of language comprehension functions. People with increased dependence on both cerebral hemispheres for language processing may have more developed commissural fibres, which may support more efficient interhemispheric communication.

Strong right-hand preference on the population level is a uniquely human feature, although the neural basis for this is still not clearly defined. Recent behavioural and neuroimaging literature suggests that hand preference may be related to the orchestrated function and size of fronto-parietal white matter tracts bilaterally. Lesions to these tracts induced during tumour resection may provide an opportunity to test this hypothesis. In the present study, a cohort of seventeen neurosurgical patients with left hemisphere brain tumours were recruited to investigate whether resection of certain white matter tracts affects the choice of hand selected for the execution of a goal-directed task (assembly of jigsaw puzzles). Patients performed the puzzles, but also tests for basic motor ability, selective attention and visuo-constructional ability, preoperatively and one month after surgery. Diffusion tractography of fronto-parietal tracts (the superior longitudinal fasciculus) and the corticospinal tract were performed, to evaluate whether resection of tracts was significantly associated with changes in hand selection. A complementary atlas-based disconnectome analysis was also conducted. Results showed a shift in hand selection despite the absence of any motor or cognitive deficits, which was significantly associated with patients with frontal and parietal resections, compared with those with resections in other lobes. In particular, this effect was significantly associated with the resection of dorsal fronto-parietal white matter connections, but not with the ventral fronto-parietal tract. Dorsal white matter pathways contribute bilaterally, with specific lateralised competencies, to control of goal-directed hand movements. We show that unilateral lesions, by unbalancing the cooperation of the two hemispheres, can alter the choice of hand selected to accomplish movements.

Margulies et al. (2016) demonstrated the existence of at least five independent functional connectivity gradients in the human brain. However, it is unclear how these functional gradients might link to anatomy. The dual origin theory proposes that differences in cortical cytoarchitecture originate from two trends of progressive differentiation between the different layers of the cortex, referred to as the hippocampocentric and olfactocentric systems. When conceptualising the functional connectivity gradients within the evolutionary framework of the Dual Origin theory, the first gradient likely represents the hippocampocentric system anatomically. Here we expand on this concept and demonstrate that the fifth gradient likely links to the olfactocentric system. We describe the anatomy of the latter as well as the evidence to support this hypothesis. Together, the first and fifth gradients might help to model the Dual Origin theory of the human brain and inform brain models and pathologies.