Objective: The purpose of this study was to determine whether microglial activity, measured using translocator-protein positron emission tomography (PET) imaging, is increased in unmedicated persons presenting with subclinical symptoms indicating that they are at ultra high risk of psychosis and to determine whether microglial activity is elevated in schizophrenia after controlling for a translocator-specific genetic polymorphism. Method: The authors used the second-generation radioligand [11C]PBR28 and PET to image microglial activity in the brains of participants at ultra high risk for psychosis. Participants were recruited from early intervention centers. The authors also imaged a cohort of patients with schizophrenia and matched healthy subjects for comparison. In total, 56 individuals completed the study. At screening, participants were genotyped to account for the rs6971 polymorphism in the gene encoding the 18Kd translocator protein. The main outcome measure was total gray matter [11C]PBR28 binding ratio, representing microglial activity. Results: [11C]PBR28 binding ratio in gray matter was elevated in ultra-high-risk participants compared with matched comparison subjects (Cohen’s d >1.2) and was positively correlated with symptom severity (r=0.730). Patients with schizophrenia also demonstrated elevated microglial activity relative to matched comparison subjects (Cohen’s d >1.7). Conclusions: Microglial activity is elevated in patients with schizophrenia and in persons with subclinical symptoms who are at ultra high risk of psychosis and is related to at-risk symptom severity. These findings suggest that neuroinflammation is linked to the risk of psychosis and related disorders, as well as the expression of subclinical symptoms.

Quantitative in vivo imaging of myelin loss and repair in patients with multiple sclerosis (MS) is essential to understand the pathogenesis of the disease and to evaluate promyelinating therapies. Selectively binding myelin in the central nervous system white matter, Pittsburgh compound B ([11 C]PiB) can be used as a positron emission tomography (PET) tracer to explore myelin dynamics in MS.Patients with active relapsing-remitting MS (n = 20) and healthy controls (n = 8) were included in a longitudinal trial combining PET with [11 C]PiB and magnetic resonance imaging. Voxel-wise maps of [11 C]PiB distribution volume ratio, reflecting myelin content, were derived. Three dynamic indices were calculated for each patient: the global index of myelin content change; the index of demyelination; and the index of remyelination.At baseline, there was a progressive reduction in [11 C]PiB binding from the normal-appearing white matter to MS lesions, reflecting a decline in myelin content. White matter lesions were characterized by a centripetal decrease in the tracer binding at the voxel level. During follow-up, high between-patient variability was found for all indices of myelin content change. Dynamic remyelination was inversely correlated with clinical disability (p = 0.006 and beta-coefficient = -0.67 with the Expanded Disability Status Scale; p = 0.003 and beta-coefficient = -0.68 with the MS Severity Scale), whereas no significant clinical correlation was found for the demyelination index.[11 C]PiB PET allows quantification of myelin dynamics in MS and enables stratification of patients depending on their individual remyelination potential, which significantly correlates with clinical disability. This technique should be considered to assess novel promyelinating drugs. Ann Neurol 2016;79:726-738.

The dopamine hypothesis suggests that dopamine abnormalities underlie psychosis, irrespective of diagnosis, implicating dopamine dysregulation in bipolar affective disorder and schizophrenia, in line with the research domain criteria approach. However, this hypothesis has not been directly examined in individuals diagnosed with bipolar disorder with psychosis.

It is a growing concern that outcomes of neuroimaging studies often cannot be replicated. To counteract this, the magnetic resonance (MR) neuroimaging community has promoted acquisition standards and created data sharing platforms, based on a consensus on how to organize and share MR neuroimaging data. Here, we take a similar approach to positron emission tomography (PET) data. To facilitate comparison of findings across studies, we first recommend publication standards for tracer characteristics, image acquisition, image preprocessing, and outcome estimation for PET neuroimaging data. The co-authors of this paper, representing more than 25 PET centers worldwide, voted to classify information as mandatory, recommended, or optional. Second, we describe a framework to facilitate data archiving and data sharing within and across centers. Because of the high cost of PET neuroimaging studies, sample sizes tend to be small and relatively few sites worldwide have the required multidisciplinary expertise to properly conduct and analyze PET studies. Data sharing will make it easier to combine datasets from different centers to achieve larger sample sizes and stronger statistical power to test hypotheses. The combining of datasets from different centers may be enhanced by adoption of a common set of best practices in data acquisition and analysis.

The Brain Imaging Data Structure (BIDS) is a standard for organizing and describing neuroimaging datasets, serving not only to facilitate the process of data sharing and aggregation, but also to simplify the application and development of new methods and software for working with neuroimaging data. Here, we present an extension of BIDS to include positron emission tomography (PET) data, also known as PET-BIDS, and share several open-access datasets curated following PET-BIDS along with tools for conversion, validation and analysis of PET-BIDS datasets.

ABSTRACT The Brain Imaging Data Structure (BIDS) is a standard for organizing and describing neuroimaging datasets. It serves not only to facilitate the process of data sharing and aggregation, but also to simplify the application and development of new methods and software for working with neuroimaging data. Here, we present an extension of BIDS to include positron emission tomography (PET) data (PET-BIDS). We describe the PET-BIDS standard in detail and share several open-access datasets curated following PET-BIDS. Additionally, we highlight several tools which are already available for converting, validating and analyzing PET-BIDS datasets.

Abstract Chronic pain is a highly debilitating and poorly understood condition. Here, we attempt to advance our understanding of the brain mechanisms driving chronic pain by investigating alterations in morphometric similarity (MS) and corresponding transcriptomic and cellular signatures, in three cohorts of patients with distinct chronic pain syndromes (knee osteoarthritis, low back pain and fibromyalgia). We uncover a novel pattern of cortical MS remodelling involving mostly MS increases in the insula and limbic cortex, which cuts across the boundaries of specific pain syndromes. We show that cortical MS remodelling in chronic pain spatially correlates with the brain-wide expression of genes involved in the glial immune response and neuronal plasticity. Cortical remodelling in chronic pain might involve a disruption of multiple elements of the cellular architecture of the brain. Therefore, multi-target therapeutic approaches tackling both glial activation and neuronal hyperexcitability might better encompass the full neurobiology of chronic pain.

Abstract The expansion of neuroimaging techniques over the last decades has opened a wide range of new possibilities to characterize brain dysfunction in several neurological and psychiatric disorders. However, the lack of specificity of most of these techniques, such as magnetic resonance imaging (MRI)-derived measures, to the underlying molecular and cellular properties of the brain tissue poses limitations to the amount of information one can extract to inform precise models of brain disease. The integration of transcriptomic and neuroimaging data, known as ‘imaging transcriptomics’, has recently emerged as an indirect way forward to test and/or generate hypotheses about potential cellular and transcriptomic pathways that might underly specific changes in neuroimaging MRI biomarkers. However, the validity of this approach is yet to be examined in-depth. Here, we sought to bridge this gap by performing imaging transcriptomic analyses of the regional distribution of well-known molecular markers, assessed by positron emission tomography (PET), in the healthy human brain. We focused on tracers spanning different elements of the biology of the brain, including neuroreceptors, synaptic proteins, metabolism, and glia. Using transcriptome-wide data from the Allen Brain Atlas, we applied partial least square regression to rank genes according to their level of spatial alignment with the regional distribution of these neuroimaging markers in the brain. Then, we performed gene set enrichment analyses to explore the enrichment for specific biological and cell-type pathways among the genes most strongly associated with each neuroimaging marker. Overall, our findings show that imaging transcriptomics can recover plausible transcriptomic and cellular correlates of the regional distribution of benchmark molecular imaging markers, independently of the type of parcellation used to map gene expression and neuroimaging data. Our data support the plausibility and robustness of imaging transcriptomics as an indirect approach for bridging gene expression, cells and macroscopical neuroimaging and improving our understanding of the biological pathways underlying regional variability in neuroimaging features.

Abstract There is an established, albeit poorly-understood link between psychosis and metabolic abnormalities such as altered glucose metabolism and dyslipidemia, which often precede the initiation of antipsychotic treatment. It is known that obesity-associated metabolic disorders are promoted by peripheral activation of the endocannabinoid system (ECS). Our recent data suggest that ECS dysregulation may also play a role in psychosis. With the aim of characterizing the involvement of the central and peripheral ECSs and their mutual associations, here we performed a combined neuroimaging and metabolomic study in patients with first-episode psychosis (FEP) and healthy controls (HC). Regional brain cannabinoid receptor type 1 (CB1R) availability was quantified in two, independent samples of patients with FEP (n=20 and n=8) and HC (n=20 and n=10), by applying 3D positron emission tomography (PET), using two radiotracers, [ 11 C]MePPEP and [ 18 F]FMPEP-d2. Ten endogenous endocannabinoids or related metabolites were quantified in serum, drawn from these individuals during the same imaging session. Circulating levels of arachidonic acid and oleyl ethanolamide were reduced in FEP individuals, but not in those who were predominantly medication-free. In HC, there was an inverse association between levels of circulating arachidonoyl glycerol, anandamide, oleyl ethanolamide and palmitoyl ethanolamide, and CB1R availability in the posterior cingulate cortex. This phenomenon was, however, not observed in FEP patients. Our data thus provide evidence of cross-talk and dysregulation between peripheral endocannabinoids and central CB1R availability in FEP.

Abstract Intranasal oxytocin is receiving increasing research attention as a potential treatment for several brain disorders due to promising preclinical results. However, translating these findings to humans has been hampered by remaining uncertainties about its pharmacodynamics and the methods used to probe its effects in the human brain. Using a dose-response design (9, 18 and 36 IU) and a novel administration device, we demonstrate that oxytocin-induced physiological changes in the amygdala at rest, a key-hub of the brain oxytocin system, follow a dose-response curve with maximal effects for lower doses. Yet, the effects of oxytocin vary by amygdala subdivision, highlighting the need to qualify dose-response curves within subregion. We further link physiological changes with the density of the oxytocin receptor gene mRNA across brain regions, strengthening our confidence in intranasal oxytocin as a valid approach to engage central targets. Finally, we demonstrate that intranasal oxytocin does not disrupt cerebrovascular reactivity; the absence of major vascular confounds corroborates the validity of haemodynamic neuroimaging to probe the effects of intranasal oxytocin in the human brain.