Abstract Brain dynamic functional connectivity characterises transient connections between brain regions, changing over time. Features of brain dynamics have been linked to emotion and cognition in adult individuals, and atypical patterns have been associated with neurodevelopmental conditions such as autism. Although reliable functional brain networks have been consistently identified in neonates, little is known about the early development of dynamic functional connectivity. In this study we characterise dynamic functional connectivity with functional magnetic resonance imaging (fMRI) in the first few weeks of postnatal life in term-born ( n = 324) and preterm-born ( n = 66) individuals. We show that a dynamic landscape of brain connectivity is already established by the time of birth in the human brain, characterised by six transient states of neonatal functional connectivity with changing dynamics through the neonatal period. The pattern of dynamic connectivity is atypical in preterm-born infants, and associated with atypical social, sensory, and repetitive behaviours measured by the Quantitative Checklist for Autism in Toddlers (Q-CHAT) scores at 18 months of age.

Abstract Background Autism traits emerge between the ages of 1 and 2. It is not known if experiences which increase the likelihood of childhood autism are related to early trait emergence, or if other exposures are more important. Identifying factors linked to toddler autism traits in the general population may improve our understanding of the mechanisms underlying atypical neurodevelopment. Methods Clinical, socio-demographic, and parental information was collected at birth from 536 toddlers in London, UK (gestational age at birth, sex, maternal body mass index, age, parental education level, parental first language, parental history of neurodevelopmental disorders) and at 18 months (parent cohabiting status, two measures of social deprivation, three measures of maternal parenting style, and a measure of maternal postnatal depression). General neurodevelopment was assessed with the Bayley Scales of Infant and Toddler Development, 3 rd Edition (BSID-III), and autism traits were assessed using the Quantitative Checklist for Autism in Toddlers (Q-CHAT). Multivariable models were used to identify associations between variables and Q-CHAT. A model including BSID-III was used to identify factors associated with Q-CHAT independent of general neurodevelopment. Models were also evaluated addressing variable collinearity with principal component analysis (PCA). Results A multivariable model explained 20% of Q-CHAT variance, with four individually significant variables (two measures of parenting style and two measures of socio-economic deprivation). After adding general neurodevelopment into the model 36% of Q-CHAT variance was explained, with three individually significant variables (two measures of parenting style and one measure of language development). After addressing variable collinearity with PCA, parenting style and social deprivation were positively correlated with Q-CHAT score via a single principal component, independently of general neurodevelopment. Neither sex nor family history of autism were associated with Q-CHAT score. Limitations The Q-CHAT is parent rated and is therefore a subjective opinion rather than a clinical assessment. We measured Q-CHAT at a single timepoint, and to date no participant has been followed up in later childhood, so we are focused purely on emerging traits rather than clinical autism diagnoses. Conclusions Autism traits are common at age 18 months, and greater emergence is specifically related to exposure to early life adversity.

Abstract Formation of the functional connectome in early life underpins future learning and behaviour. However, our understanding of how the functional organisation of brain regions into interconnected hubs (centrality) matures in the early postnatal period is limited, especially in response to factors associated with adverse neurodevelopmental outcomes such as preterm birth. We characterised voxel-wise functional centrality (weighted degree) in 366 neonates from the Developing Human Connectome Project. We tested the hypothesis that functional centrality matures with age at scan in term-born babies and is disrupted by preterm birth. Finally, we asked whether neonatal functional centrality predicts general neurodevelopmental outcomes at 18 months. We report an age-related increase in functional centrality predominantly within visual regions and decrease within motor and auditory regions in term-born infants. Preterm-born infants scanned at term equivalent age had higher functional centrality predominantly within visual regions and lower measures in motor regions. Functional centrality was not related to outcome at 18 months old. Thus, preterm birth appears to affect functional centrality in regions undergoing substantial development during the perinatal period. Our work raises the question of whether these alterations are adaptive or disruptive, and whether they predict neurodevelopmental characteristics that are more subtle or emerge later in life.

Abstract Introduction To investigate the effects of different strategies and cognitive load we explored brain hemodynamic responses associated with the use of different strategies to solve subtraction of fractions. We focused on those born extremely preterm (EPT; <28 weeks’ gestation) as they are known to have cognitive challenges and struggle with mathematics. We also included a group of full-term (FT) peers for comparison. Methods Functional MRI was acquired while the participants mentally solved fraction equations using either a strategy based on improper or mixed fractions. Different fraction item types were given, which affected respective required cognitive loads per strategy. Diffusion and T1-weighted structural images were also acquired. Results The EPT and FT groups differed in terms of task-related hemodynamic responses. Functional group differences were greatest when strategies were applied to item types that result in high cognitive load. Other findings showed reduced white and grey matter volume and reduced white matter connectivity in widespread areas in the EPT group compared to the FT group. Conclusion The understanding of function and structure presented here may help inform pedagogical practices by allowing for tailoring of mathematical education through identifying suitable strategy adoption that depends on item type, to circumvent weaknesses in cognitive skills.

Abstract Compared to full-term (FT) born peers, children who were born very preterm (VPT; <32 weeks’ gestation) are likely to display more cognitive and behavioural difficulties, including inattention, anxiety and socio-communication problems. In the published literature, such difficulties tend to be studied independently, thus failing to account for how different aspects of child development interact. The current study aimed to investigate children’s cognitive and behavioural outcomes as interconnected, dynamically related facets of development that influence one another. Participants were 93 VPT and 55 FT children (median age 8.79 years). IQ was evaluated with the Wechsler Intelligence Scale for Children – 4 th edition (WISC-IV), autism spectrum condition (ASC) traits with the Social Responsiveness Scale – 2 nd edition (SRS-2), behavioural and emotional problems with the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ), temperament with the Temperament in Middle Childhood Questionnaire (TMCQ) and executive function with the Behaviour Rating Inventory of Executive Functioning (BRIEF-2). Outcome measures were studied in VPT and FT children using Network Analysis, a method that graphically represents partial correlations between variables and yields information on each variable’s propensity to form a bridge between other variables. Results showed that VPT and FT children exhibited marked topological differences. Bridges (i.e., the variables most connected to others) in the VPT group network were: SDQ Conduct Problems scale and BRIEF-2 Organisation of Materials scale. In the FT group network, the most important bridges were: the BRIEF-2 Initiate, SDQ Emotional Problems and SDQ Prosocial Behaviours scales. These findings highlight the importance of targeting different aspects of development to support VPT and FT children in person-based interventions.

ABSTRACT Deep learning based medical image segmentation has shown great potential in becoming a key part of the clinical analysis pipeline. However, many of these models rely on the assumption that the train and test data come from the same distribution. This means that such methods cannot guarantee high quality predictions when the source and target domains are dissimilar due to different acquisition protocols, or biases in patient cohorts. Recently, unsupervised domain adaptation (DA) techniques have shown great potential in alleviating this problem by minimizing the shift between the source and target distributions, without requiring the use of labelled data in the target domain. In this work, we aim to predict tissue segmentation maps on T 2 -weighted ( T 2 w) magnetic resonance imaging (MRI) data of an unseen preterm-born neonatal population, which has both different acquisition parameters and population bias when compared to our training data. We achieve this by investigating two unsupervised DA techniques with the objective of finding the best solution for our problem. We compare the two methods with a baseline fully-supervised segmentation network and report our results in terms of Dice scores obtained on our ground truth test dataset. Moreover, we analyse tissue volumes and cortical thickness (CT) measures of the harmonised data on a subset of the population matched for gestational age (GA) at birth and postmenstrual age (PMA) at scan. Finally, we demonstrate the applicability of the harmonised cortical gray matter maps with an analysis comparing term and preterm-born neonates and a proof-of-principle investigation of the association between CT and a language outcome measure.

Abstract Background Adults born very preterm (i.e., at <33 weeks’ gestation) are more susceptible to long-lasting structural and functional brain alterations and cognitive and socio-emotional difficulties, compared to full-term controls. However, behavioural heterogeneity within very preterm and full-term individuals makes it challenging to find biomarkers of specific outcomes. To address these questions, we parsed brain-behaviour heterogeneity in participants subdivided according to their clinical birth status (very preterm vs full-term) and/or data-driven behavioural phenotype (regardless of birth status). Methods The Network Based Statistic approach was used to identify topological components of resting state functional connectivity differentiating between i) 116 very preterm and 83 full-term adults (43% and 57% female, respectively), and ii) data-driven behavioural subgroups identified using consensus clustering (n= 156, 46% female). Age, sex, socio-economic status, and in-scanner head motion were used as confounders in all analyses. Post-hoc two-way group interactions between clinical birth status and behavioural data-driven subgrouping classification labels explored whether functional connectivity differences between very preterm and full-term adults varied according to distinct behavioural outcomes. Results Very preterm compared to full-term adults had poorer scores in selective measures of cognitive and socio-emotional processing and displayed complex patterns of hyper- and hypo-connectivity in subsections of the default mode, visual, and ventral attention networks. Stratifying the study participants in terms of their behavioural profiles (irrespective of birth status), identified two data-driven subgroups: An “ At-risk” subgroup, characterised by increased cognitive, mental health, and socio-emotional difficulties, displaying hypo-connectivity anchored in frontal opercular and insular regions, relative to a “Resilient” subgroup with more favourable outcomes. No significant interaction was noted between clinical birth status and behavioural data-driven subgrouping classification labels in terms of functional connectivity. Conclusions Functional connectivity differentiating between very preterm and full-term adults was dissimilar to functional connectivity differentiating between the data-driven behavioural subgroups. We speculate that functional connectivity alterations observed in very preterm relative to full-term adults may confer both risk and resilience to developing behavioural sequelae associated with very preterm birth, while the localised functional connectivity alterations seen in the “ At-risk” subgroup relative to the “ Resilient ” subgroup may underlie less favourable behavioural outcomes in adulthood, irrespective of birth status.

Abstract Multiple studies have demonstrated less favourable childhood outcomes in infants born in early term (37-38 weeks gestation) compared to those born at full term (40-41 weeks gestation). While this could be due to higher perinatal morbidity, gestational age at birth may also have a direct effect on the brain and subsequent neurodevelopment in term-born babies. Here we characterise structural brain correlates of gestational age at birth in healthy term-born neonates and their relationship to later neurodevelopmental outcome. We used T2 and diffusion weighted Magnetic Resonance Images acquired in the neonatal period from a cohort (n=454) of healthy babies born at term age (>37 weeks gestation) and scanned between 1 and 41 days after birth. Images were analysed using tensor based morphometry (TBM) and tract based spatial statistics (TBSS). Neurodevelopment was subsequently assessed at age 18 months using the Bayley-III Scales of Infant and Toddler Development, and the effects of gestational age at birth and related neuroimaging findings on outcome were analysed with linear regression. Infants born earlier had areas of higher relative ventricular volume, and lower relative brain volume in the basal ganglia, cerebellum and brainstem. Earlier birth was also associated with lower fractional anisotropy, higher mean, axial and radial diffusivity in major white matter tracts. Gestational age at birth was positively associated with all Bayley-III subscales at age 18 months. Linear regression models predicting outcome from gestational age at birth were significantly improved by adding neuroimaging features associated with gestational age at birth. This work adds to the growing body of evidence of the impact of early term birth and highlights the importance of considering the effect of gestational age at birth in future neuroimaging studies including term-born babies.

Abstract Visual attention is an important mechanism through which children learn about their environment, and individual differences could substantially shape later development. Eyetracking provides a sensitive and scalable tool for assessing visual attention that has potential for objective assessment of child development, but to date the majority of studies are small and replication attempts are rare. This study investigates the feasibility of a comprehensive eye-tracking assessment of visual attention and introduces a shared data resource for the scientific community. Data from eight eyetracking tasks were collected from 350 term-born (166 females) 18-month-olds recruited as neonates http://www.developingconnectome.org/ ). Analyses showed expected condition effects for seven of eight tasks ( p -values from <.001 to .04), an important indication of replicability. Consistent with some theoretical models of visual attention, structural equation modelling indicated participants’ performance could be explained by two factors representing social and non-social attention. Comprehensive eye-tracking batteries can objectively measure individual differences in core components of visual attention in large-scale toddlerhood studies. This is the first large-scale comprehensive study to present high-quality normative eye-tracking data from a large task battery in toddlers and make them freely available to the scientific community.

Abstract Very preterm birth (VPT; ≤ 32 weeks’ gestation) is associated with altered brain development and cognitive and behavioral difficulties across the lifespan. However, heterogeneity in outcomes among individuals born VPT makes it challenging to identify those most vulnerable to neurodevelopmental sequelae. Here, we aimed to stratify VPT children into distinct behavioral subgroups and explore between-subgroup differences in neonatal brain structure and function. 198 VPT children (98 females) previously enrolled in the Evaluation of Preterm Imaging study (EudraCT 2009-011602-42) underwent Magnetic Resonance Imaging at term-equivalent age and neuropsychological assessments at 4-7 years. Using an integrative clustering approach, we combined neonatal socio-demographic, clinical factors and childhood socio-emotional and executive function outcomes, to identify distinct subgroups of children based on their similarity profiles in a multidimensional space. We characterized resultant subgroups using domain-specific outcomes (temperament, psychopathology, IQ and cognitively stimulating home environment) and explored between-subgroup differences in neonatal brain volumes (voxel-wise Tensor-Based-Morphometry), functional connectivity (voxel-wise degree centrality) and structural connectivity (Tract-Based-Spatial-Statistics). Results showed two-and three-cluster data-driven solutions. The two-cluster solution comprised a ‘resilient’ subgroup (lower psychopathology and higher IQ, executive function and socio-emotional outcomes) and an ‘at-risk’ subgroup (poorer behavioral and cognitive outcomes). The three-cluster solution showed an additional third ‘intermediate’ subgroup displaying behavioral and cognitive outcomes intermediate between the resilient and at-risk subgroups. The resilient subgroup had the most cognitively stimulating home environment and the at-risk subgroup showed the highest neonatal clinical risk, while the intermediate subgroup showed the lowest clinical but the highest socio-demographic risk. Compared to the intermediate subgroup, the resilient subgroup displayed larger neonatal insular and orbitofrontal volumes and stronger orbitofrontal functional connectivity, while the at-risk group showed widespread white matter microstructural alterations. These findings suggest that risk stratification following VPT birth is feasible and could be used translationally to guide personalized interventions aimed at promoting children’s resilience.