Abstract Substance use disorders (SUDs) are seen as a continuum ranging from goal‐directed and hedonic drug use to loss of control over drug intake with aversive consequences for mental and physical health and social functioning. The main goals of our interdisciplinary German collaborative research centre on Losing and Regaining Control over Drug Intake (ReCoDe) are (i) to study triggers (drug cues, stressors, drug priming) and modifying factors (age, gender, physical activity, cognitive functions, childhood adversity, social factors, such as loneliness and social contact/interaction) that longitudinally modulate the trajectories of losing and regaining control over drug consumption under real‐life conditions. (ii) To study underlying behavioural, cognitive and neurobiological mechanisms of disease trajectories and drug‐related behaviours and (iii) to provide non‐invasive mechanism‐based interventions. These goals are achieved by: (A) using innovative mHealth (mobile health) tools to longitudinally monitor the effects of triggers and modifying factors on drug consumption patterns in real life in a cohort of 900 patients with alcohol use disorder. This approach will be complemented by animal models of addiction with 24/7 automated behavioural monitoring across an entire disease trajectory; i.e. from a naïve state to a drug‐taking state to an addiction or resilience‐like state. (B) The identification and, if applicable, computational modelling of key molecular, neurobiological and psychological mechanisms (e.g., reduced cognitive flexibility) mediating the effects of such triggers and modifying factors on disease trajectories. (C) Developing and testing non‐invasive interventions (e.g., Just‐In‐Time‐Adaptive‐Interventions (JITAIs), various non‐invasive brain stimulations (NIBS), individualized physical activity) that specifically target the underlying mechanisms for regaining control over drug intake. Here, we will report on the most important results of the first funding period and outline our future research strategy.

Abstract Null hypothesis significance testing is the major statistical procedure in the field of fMRI, but provides only a rather limited picture of the effects in a data set. When sample size and power is low relying only on strict significance testing may lead to a host of false negative findings. In contrast, with very large data sets virtually every voxel might become significant. It is thus desirable to complement significance testing with procedures like inferiority and equivalence tests that allow to formally compare effect sizes within and between data sets and offer novel approaches to obtain insight into fMRI data. The major component of these tests are estimates of standardized effect sizes and their confidence intervals. Here we show how Hedge’s g, the bias corrected version of Cohen’s d, and its confidence interval can be obtained from SPM t maps. We then demonstrate how these values can be used to evaluate whether non-significant effects are really statistically smaller than significant effects to obtain “regions of undecidability” within a data set, and to test for the replicability and lateralization of effects. This method allows the analysis of fMRI data beyond point estimates enabling researchers to take measurement uncertainty into account when interpreting their findings.

Abstract Love is probably the most fascinating feeling that a person ever experiences. However, little is known about what is happening in the brains of a romantic couple –the central and most salient relationship during adult age– while they are particularly tender and exchanging loving words with one another. To gain insight into nearly natural couple interaction, we collected data from N=84 individuals (including N=43 heterosexual couples) simultaneously in two functional magnetic resonance imaging scanners, while they sent and received compliments, i.e. short messages about what they liked about each other and their relationship. Activation patterns during compliment sharing in the individuals revealed a broad pattern of activated brain areas known to be involved in empathy and reward processing. Notably, the ventral striatum, including parts of the putamen, was activated particularly when selecting messages for the partner. This provides initial evidence that giving a verbal treat to a romantic partner seems to involve neural reward circuitry in the basal ganglia. These results can have important implications for the neurobiological mechanisms protecting and stabilizing romantic relationships, which build a highly relevant aspect of human life and health.

SUMMARY The unbiased identification of brain circuits responsible for behavior and their local cellular computations is a challenge for neuroscience. We establish here a hierarchical cross-scale approach from behavioral modeling and fMRI in task-performing mice to cellular network dynamics to identify how reward predictions are represented in the forebrain upon olfactory conditioning. fMRI identified functional segregation in reward prediction and error computations among olfactory cortices and subcortical circuits. Among them, the olfactory tubercle contributed both to dynamic reward predictions and prediction error. In this region, cellular recordings revealed two parallel neuronal populations for prediction coding. One population produced stabilized predictions as distributed stimulus-bound transient network activity; the other evolved during anticipatory waiting and fully reflected predicted value in single-units, dynamically integrating the recent cue-specific history of uncertain outcomes. Thus, the cross-scale approach revealed regional functional differentiation among the distributed forebrain circuits with a limbic hotspot for multiple non-redundant reward prediction coding.

Declarative memory retrieval is thought to involve reinstatement of neuronal activity patterns elicited and encoded during a prior learning episode. Furthermore, it is suggested that two mechanisms operate during reinstatement, dependent on task demands: individual memory items can be reactivated simultaneously as a clustered occurrence or, alternatively, replayed sequentially as temporally separate instances. In the current study, participants learned associations between images that were embedded in a directed graph network and retained this information over a brief 8 min consolidation period. During a subsequent cued recall session, participants retrieved the learned information while undergoing magnetoencephalographic recording. Using a trained stimulus decoder, we found evidence for clustered reactivation of learned material. Reactivation strength of individual items during clustered reactivation decreased as a function of increasing graph distance, an ordering present solely for successful retrieval but not for retrieval failure. In line with previous research, we found evidence that sequential replay was dependent on retrieval performance and was most evident in low performers. The results provide evidence for distinct performance-dependent retrieval mechanisms, with graded clustered reactivation emerging as a plausible mechanism to search within abstract cognitive maps.

Background: Belief processing as well as self-referential processing have both been consistently associated with cortical midline structures. In addition, seminal neuroimaging papers have implicated cortical regions such as the vmPFC in general belief processing. However, the neural correlates of self-referential belief are yet to be investigated in functional magnetic resonance imaging (fMRI). Methods: In this fMRI study, we presented 120 statements with trait adjectives as target words to N=27 young healthy participants and asked them to judge whether they believed that these trait adjectives applied to themselves, a self-chosen close person, or a public person (the German chancellor at that time). Participants subsequently rated how certain (0-100%) they were in their judgment. Results: As expected, self-referential processing evoked a large cluster in the vmPFC, ACC and dmPFC. For belief, we found an activated cluster in the vmPFC during statement presentation, which partly overlapped with the cluster for self-referential processing. The cluster for self-belief vs. disbelief was similar in location and size to the cluster for general belief processing and distinct from the cluster for self-referential processing. We also found dmPFC activation for uncertainty in belief evaluations. Discussion: We successfully replicated vmPFC involvement in belief processing and found a common neural correlate for belief and self-belief in the vmPFC. The activation clusters for self-belief versus self-referential processing were distinct, implying distinct neural processes. This insight will prove relevant for investigations in clinical populations with aberrant (self-)belief processing. Furthermore, we replicated the role of the dmPFC in uncertainty, supporting a dual neural process model of belief and certainty.

Belief processing and self-referential processing have been consistently associated with cortical midline structures, and cortical regions such as the vmPFC have been implicated in general belief processing. The neural correlates of self-referential belief are yet to be investigated. In this fMRI study, we presented 120 statements with trait adjectives to N = 27 healthy participants, who subsequently judged whether they believed these trait adjectives applied to themselves, a close person, or a public person. Thereafter, participants rated their certainty in this judgment. Expectedly, self-referential processing evoked a large cluster in the vmPFC, ACC, and dmPFC. For belief, we found a cluster in the vmPFC, ACC, and amPFC during statement presentation, partially overlapping with that for self-referential processing. The cluster for self-belief vs. disbelief was similar in location and size to that for general belief processing. For uncertainty, we found dmPFC activation. We replicated vmPFC involvement in belief processing and found a common neural correlate for belief and self-belief in the vmPFC. Furthermore, we replicated the role of the dmPFC in uncertainty, supporting a dual neural process model of belief and certainty.

Abstract Declarative memory retrieval is thought to involve reinstatement of the neuronal activity patterns elicited and encoded during a prior learning episode. Recently, it has been suggested that two mechanisms operate during reinstatement, dependent on task demands: individual memory items can be reactivated simultaneously as a clustered occurrence or, alternatively, replayed sequentially as temporally separate instances. In the current study, participants learned associations between images that were embedded in a directed graph network and retained over a brief 8-minute consolidation period. During a subsequent cued recall session, participants retrieved the learned information while undergoing magnetoencephalographic (MEG) recording. Using a trained stimulus decoder, we found evidence for clustered reactivation of learned material. Reactivation strength of individual items during clustered reactivation decreased as a function of increasing graph distance, an ordering present solely for successful retrieval but not with retrieval failure. In line with previous research, we found evidence that sequential replay was dependent on retrieval performance and limited to low performers. The results provide further evidence for the existence of different performance-dependent retrieval mechanisms suggesting graded clustered reactivation as a plausible mechanism to search within abstract cognitive maps.