The brain is not a passive sensory-motor analyzer driven by environmental stimuli, but actively maintains ongoing representations that may be involved in the coding of expected sensory stimuli, prospective motor responses, and prior experience. Spontaneous cortical activity has been proposed to play an important part in maintaining these ongoing, internal representations, although its functional role is not well understood. One spontaneous signal being intensely investigated in the human brain is the interregional temporal correlation of the blood-oxygen level-dependent (BOLD) signal recorded at rest by functional MRI (functional connectivity-by-MRI, fcMRI, or BOLD connectivity). This signal is intrinsic and coherent within a number of distributed networks whose topography closely resembles that of functional networks recruited during tasks. While it is apparent that fcMRI networks reflect anatomical connectivity, it is less clear whether they have any dynamic functional importance. Here, we demonstrate that visual perceptual learning, an example of adult neural plasticity, modifies the resting covariance structure of spontaneous activity between networks engaged by the task. Specifically, after intense training on a shape-identification task constrained to one visual quadrant, resting BOLD functional connectivity and directed mutual interaction between trained visual cortex and frontal-parietal areas involved in the control of spatial attention were significantly modified. Critically, these changes correlated with the degree of perceptual learning. We conclude that functional connectivity serves a dynamic role in brain function, supporting the consolidation of previous experience.

Functional MRI (fMRI) studies have shown that low-frequency (<0.1 Hz) spontaneous fluctuations of the blood oxygenation level dependent (BOLD) signal during restful wakefulness are coherent within distributed large-scale cortical and subcortical networks (resting state networks, RSNs). The neuronal mechanisms underlying RSNs remain poorly understood. Here, we describe magnetoencephalographic correspondents of two well-characterized RSNs: the dorsal attention and the default mode networks. Seed-based correlation mapping was performed using time-dependent MEG power reconstructed at each voxel within the brain. The topography of RSNs computed on the basis of extended (5 min) epochs was similar to that observed with fMRI but confined to the same hemisphere as the seed region. Analyses taking into account the nonstationarity of MEG activity showed transient formation of more complete RSNs, including nodes in the contralateral hemisphere. Spectral analysis indicated that RSNs manifest in MEG as synchronous modulation of band-limited power primarily within the theta, alpha, and beta bands-that is, in frequencies slower than those associated with the local electrophysiological correlates of event-related BOLD responses.

People differ in their ability to perform novel perceptual tasks, both during initial exposure and in the rate of improvement with practice. It is also known that regions of the brain recruited by particular tasks change their activity during learning. Here we investigate neural signals predictive of individual variability in performance. We used resting-state functional MRI to assess functional connectivity before training on a novel visual discrimination task. Subsequent task performance was related to functional connectivity measures within portions of visual cortex and between visual cortex and prefrontal association areas. Our results indicate that individual differences in performing novel perceptual tasks can be related to individual differences in spontaneous cortical activity.

Correlations in spontaneous brain activity provide powerful access to large-scale organizational principles of the CNS. However, making inferences about cognitive processes requires a detailed understanding of the link between these couplings and the structural integrity of the CNS. We studied the impact of multiple sclerosis, which leads to the severe disintegration of the central white matter, on functional connectivity patterns in spontaneous cortical activity. Using a data driven approach based on the strength of a salient pattern of cognitive pathology, we identified distinct networks that exhibit increases in functional connectivity despite the presence of strong and diffuse reductions of the central white-matter integrity. The default mode network emerged as a core target of these connectivity modulations, showing enhanced functional coupling in bilateral inferior parietal cortex, posterior cingulate, and medial prefrontal cortex. These findings imply a complex and diverging relation of anatomical and functional connectivity in early multiple sclerosis and, thus, add an important observation for understanding how cognitive abilities and CNS integrity may be reflected in the intrinsic covariance of functional signals.

The right postero-lateral cerebellum participates with the left frontal lobe in the selection and production of words. Using fMRI, we examined whether cerebellar activity switches hemispheres in parallel with recruitment of putative compensatory right homologous frontal regions in post-stroke aphasia. Re-examining the data of Blasi et al. [Blasi, V., Young, A. C., Tansy, A. P., Petersen, S. E., Snyder, A. Z., & Corbetta, M. (2002). Word retrieval learning modulates right frontal cortex in patients with left frontal damage. Neuron, 36(1), 159-170], we asked: (1) if activity in the right cerebellum was disrupted by a left frontal lesion, (2) if activity switched to the left cerebellum, and (3) if activity in the left cerebellum was modulated by learning, as was right frontal cortex. Fourteen age-matched controls and eight mildly aphasic stroke patients participated. Aphasic participants all had lesions due to unilateral left hemisphere stroke at or near Broca's area. Subjects silently performed a word stem completion task with either novel or repeated items. Activity in right cerebellum of aphasic individuals was minimal and was not modulated by learning, as for controls. However, we observed robust learning-related attenuation of the BOLD signal in the left postero-lateral cerebellum consistent with learning-related effects in right frontal cortex. These findings support the hypothesis that right frontal and left cerebellar circuits are likely to be functionally relevant to recovered/residual verbal function.

Abstract We characterized the blood oxygenation level dependent (BOLD) signal in humans and macaque monkeys by comparing the response in visual cortex to a single checkerboard or two checkerboards, spaced 1.5, 3.0, or 4.5 s apart. We found that the magnitude and shape of the BOLD response to a single checkerboard was similar in the two species. In addition, we found that the BOLD responses summed similarly, and that at an inter-stimulus interval (ISI) of 4.5 sec BOLD summation was nearly linear in both species. When comparing the ratio of the amplitude of the response to the second checkerboard at the 4.5 sec ISI with that of the single checkerboard between subjects in both species, the results from both monkey subjects fell within one standard deviation of the mean human results (human mean (n=12): .95 +/− .31 second/single response amplitude; monkey 1: 1.16; monkey 2: .86). At the shorter ISIs, both species demonstrated increased suppression of the BOLD response to the second checkerboard. These findings indicate that the magnitude of the BOLD response to events separated by 4.5 seconds can be accurately measured in and compared between human and monkey visual cortex.

ABSTRACT The critical brain hypothesis states that biological neuronal networks, because of their structural and functional architecture, work near phase transitions for optimal response to internal and external inputs. Criticality thus provides optimal function and behavioral capabilities. We test this hypothesis by examining the influence of brain injury (strokes) on the criticality of neural dynamics estimated at the level of single participants using directly measured individual structural connectomes and whole-brain models. Lesions engender a sub-critical state that recovers over time in parallel with behavior. The improvement of criticality is associated with the re-modeling of specific white matter connections. We show that personalized whole-brain dynamical models poised at criticality track neural dynamics, alteration post-stroke, and behavior at the level of single participants.

Despite substantial advances in cancer treatment, for patients with glioblastoma prognosis remains bleak. The emerging field of cancer neuroscience reveals intricate functional interplays between glioblastoma and the cellular architecture of the brain, encompassing neurons, glia, and vessels. New findings underscore the role of structural and functional connections within hierarchical networks, known as the connectome. These connections contribute to the location, spread, and recurrence of a glioblastoma, and a patient's overall survival, revealing a complex interplay between the tumour and the CNS. This mounting evidence prompts a paradigm shift, challenging the perception of glioblastomas as mere foreign bodies within the brain. Instead, these tumours are intricately woven into the structural and functional fabric of the brain. This radical change in thinking holds profound implications for the understanding and treatment of glioblastomas, which could unveil new prognostic factors and surgical strategies and optimise radiotherapy. Additionally, a connectivity approach suggests that non-invasive brain stimulation could disrupt pathological neuron-glioma interactions within specific networks.

The macaque visual system has long been used as a model for investigating the processing of incoming visual stimuli results from the coordinated work of a distributed network of areas interacting at many different levels (Felleman and Van Essen, 1991). While much is known about the organization and layout of the occipital visual areas, there are still substantial gaps in our understanding of layout and organization of the higher-level areas. The goal of this study is to describe the whole brain functional anatomy using BOLD-fMRI in macaques performing a series of demanding visuospatial attention tasks. We wish to study the spatial specificity of visual responses in terms of contralateral preference, i.e. stronger responses to contralateral visual stimuli, as well as retinotopic organization both in terms of polar angle and eccentricity. We found that most visuospatial processing areas only respond to contralaterally presented stimuli; ipsilaterally presented stimuli evoked little or no activity in these areas. Additionally, we found that LIP, MT, and possibly PITd contained polar-angle maps of the contralateral hemifield. These same areas, plus FEF and area 46, appear to have separate representations of the fovea and periphery. When compared to previous human fMRI studies, these results indicate that there may be significant differences between macaque visual processing areas and their putative human homologues.

Abstract The network control theory framework holds great potential to inform neurostimulation experiments aimed at inducing desired activity states in the brain. However, the current applicability of the framework is limited by inaccurate modeling of brain dynamics, and an overly ambitious focus on whole-brain activity control. In this work, we leverage recent progress in linear modeling of brain dynamics (effective connectivity) and we exploit the concept of target controllability to focus on the control of a single region or a small subnetwork of nodes. We discuss when control may be possible with a reasonably low energy cost and few stimulation loci, and give general predictions on where to stimulate depending on the subset of regions one wishes to control. Importantly, using the robustly asymmetric effective connectome instead of the symmetric structural connectome (as in previous research), we highlight the fundamentally different roles in- and out-hubs have in the control problem, and the relevance of inhibitory connections. The large degree of inter-individual variation in the effective connectome implies that the control problem is best formulated at the individual level, but we discuss to what extent group results may still prove useful.