In frontotemporal lobar degeneration (FTLD), pathological protein aggregation in specific brain regions is associated with declines in human-specialized social-emotional and language functions. In most patients, disease protein aggregates contain either TDP-43 (FTLD-TDP) or tau (FTLD-tau). Here, we explored whether FTLD-associated regional degeneration patterns relate to regional gene expression of human accelerated regions (HARs), conserved sequences that have undergone positive selection during recent human evolution. To this end, we used structural neuroimaging from patients with FTLD and human brain regional transcriptomic data from controls to identify genes expressed in FTLD-targeted brain regions. We then integrated primate comparative genomic data to test our hypothesis that FTLD targets brain regions linked to expression levels of recently evolved genes. In addition, we asked whether genes whose expression correlates with FTLD atrophy are enriched for genes that undergo cryptic splicing when TDP-43 function is impaired. We found that FTLD-TDP and FTLD-tau subtypes target brain regions with overlapping and distinct gene expression correlates, highlighting many genes linked to neuromodulatory functions. FTLD atrophy-correlated genes were strongly enriched for HARs. Atrophy-correlated genes in FTLD-TDP showed greater overlap with TDP-43 cryptic splicing genes and genes with more numerous TDP-43 binding sites compared with atrophy-correlated genes in FTLD-tau. Cryptic splicing genes were enriched for HAR genes, and vice versa, but this effect was due to the confounding influence of gene length. Analyses performed at the individual-patient level revealed that the expression of HAR genes and cryptically spliced genes within putative regions of disease onset differed across FTLD-TDP subtypes.

A central goal of systems neuroscience is to determine the functional-anatomical basis of brain-wide activity dynamics. While brain activity patterns appear to be low-dimensional and guided by spatial gradients, the set of gradients remains provisional and their mode of interaction is unclear. Here we applied deep learning-based dimensionality reduction to task-free fMRI images to derive an intrinsic latent space of human brain activity. Each dimension represented a discrete, dynamically fluctuating spatial activity gradient. The principal dimension was a novel unipolar sensory-association gradient underlying the global signal. A small set of gradients appeared to underlie key functional connectomics phenomena. Different task activation patterns were generated by gradients adopting task-specific configurations. Dynamical systems modelling revealed that gradients interact via state-specific coupling parameters, allowing accurate forecasts and simulations of task-specific brain activity. Together, these findings indicate that a small set of dynamic, interacting gradients create the repertoire of possible brain activity states.

Cognitive deficits in Alzheimer9s disease (AD) and frontotemporal dementia (FTD) result from atrophy and altered functional connectivity. However, it is unclear how atrophy and functional connectivity disruptions relate across dementia subtypes and stages. We addressed this question using structural and functional MRI from 221 patients with AD (n=82), behavioral variant FTD (n=41), corticobasal syndrome (n=27), nonfluent (n=34) and semantic (n=37) variant primary progressive aphasia, and 100 cognitively normal individuals. Using partial least squares regression, we identified three principal structure-function components. The first component showed cumulative atrophy correlating with primary cortical hypo-connectivity and subcortical/fronto-parietal association cortical hyper-connectivity. The second and third components linked focal syndrome-specific atrophy patterns to peri-lesional hypo-connectivity and distal hyper-connectivity. Structural and functional component scores collectively predicted global and domain-specific cognitive deficits. Anatomically, functional connectivity decreases and increases reflected alterations in specific brain activity gradients. Eigenmode analysis identified temporal phase and amplitude disruptions as a potential explanation for atrophy-driven functional connectivity changes.

Each neurodegenerative syndrome reflects a stereotyped pattern of cellular, regional, and large-scale brain network degeneration. In behavioral variant frontotemporal dementia (bvFTD), a disorder of social-emotional function, von Economo neurons (VENs) and fork cells are among the initial neuronal targets. These large layer 5 projection neurons are concentrated in the anterior cingulate and frontoinsular (FI) cortices, regions that anchor the salience network, a large-scale system linked to social-emotional function. Here, we studied patients with bvFTD, amyotrophic lateral sclerosis (ALS), or both, given that these syndromes share common pathobiological and genetic factors. Our goal was to determine how neuron type-specific TAR DNA-binding protein of 43 kDa (TDP-43) pathobiology relates to atrophy in specific brain structures and to loss of emotional empathy, a cardinal feature of bvFTD. We combined questionnaire-based empathy assessments, in vivo structural MR imaging, and quantitative histopathological data from 16 patients across the bvFTD/ALS spectrum. We show that TDP-43 pathobiology within right FI VENs and fork cells is associated with salience network atrophy spanning insular, medial frontal, and thalamic regions. Gray matter degeneration within these structures mediated loss of emotional empathy, suggesting a chain of influence linking the cellular, regional/network, and behavioral levels in producing signature bvFTD clinical features.### Competing Interest StatementThe authors have declared no competing interest.

The human anterior insula (aINS) is a topographically organized brain region, in which ventral portions contribute to socio-emotional function through limbic and autonomic connections, whereas the dorsal aINS contributes to cognitive processes through frontal and parietal connections. Open questions remain, however, regarding how aINS connectivity varies over time. We implemented a novel approach combining seed-to-whole-brain sliding-window functional connectivity MRI and k-means clustering to assess time-varying functional connectivity of aINS subregions. We studied three independent large samples of healthy participants and longitudinal datasets to assess inter- and intra-subject stability, and related aINS time-varying functional connectivity profiles to dispositional empathy. We identified four robust aINS time-varying functional connectivity modes that displayed both “state” and “trait” characteristics: while modes featuring connectivity to sensory regions were modulated by eye closure, modes featuring connectivity to higher cognitive and emotional processing regions were stable over time and related to empathy measures.* aINS : Anterior insula BOLD : blood oxygen level dependent IFG : inferior frontal gyrus tf-fMRI : task-free functional MRI

Abstract Whether activity in the autonomic nervous system differs during distinct emotions remains controversial. We obtained continuous multichannel recordings of autonomic nervous system activity in healthy adults during a video-based emotional reactivity task. Dimensionality reduction revealed five principal components in the autonomic time series data, and these modes of covariation differentiated periods of baseline from those of video-viewing. Unsupervised clustering of the principal component time series data uncovered separable autonomic states that distinguished among the five emotion-inducing trials. These autonomic states were also detected in baseline physiology but were intermittent and of smaller magnitude. Our results suggest the autonomic nervous system assembles dynamic activity patterns during emotions that are similar across people and are present even during undirected moments of rest. One Sentence Summary Dynamic autonomic patterns distinguish among emotions and are evident in resting physiology.