Neurofeedback can be used to alter brain activity and is therefore an attractive tool for neuromodulation in clinical contexts. Different contexts might call for different patterns of activity modulation. For example, following stroke, alternative therapeutic strategies could involve up or down-regulation of activity in the ipsilateral motor cortex. However, effects of such strategies on activity and brain structure are unknown. In a proof of concept study in healthy individuals, we showed that fMRI neurofeedback can be used to drive activity up or down in ipsilateral motor cortex during hand movement. Given evidence for activitydependent white matter plasticity, we also tested effects of activity modulation on white matter microstructure using diffusion tensor imaging (DTI). We show rapid opposing changes in corpus callosum microstructure that depend on the direction of activity modulation. Bidirectional modulation of ipsilateral motor cortex activity is therefore possible, and results not only in online changes in activity patterns, but also in changes in microstructure detectable 24 hours later.

ABSTRACT Research has shown that difficulties with emotion regulation abilities in childhood and adolescence increase the risk for developing symptoms of mental disorders, e.g anxiety. We investigated whether functional magnetic resonance imaging (fMRI)-based neurofeedback (NF) can modulate brain networks supporting emotion regulation abilities in adolescent females. We performed three studies (total N =63). We first compared different NF implementations regarding their effectiveness of modulating prefrontal cortex (PFC)-amygdala functional connectivity (fc). Further we assessed the effects of fc-NF on neural measures, emotional/metacognitive measures and their associations. Finally, we probed the mechanism underlying fc-NF by examining concentrations of inhibitory and excitatory neurotransmitters. Results showed that NF implementations differentially modulate PFC-amygdala fc. Using the most effective NF implementation we observed important relationships between neural and emotional/metacognitive measures, such as practice-related change in fc was related with change in thought control ability. Further, we found that the relationship between state anxiety prior to the MRI session and the effect of fc-NF was moderated by GABA concentrations in the PFC and anterior cingulate cortex. To conclude, we were able to show that fc-NF can be used in adolescent females to shape neural and emotional/metacognitive measures underlying emotion regulation. We further show that neurotransmitter concentrations moderate fc-NF-effects.

Abstract The right temporoparietal junction (rTPJ) is a core hub in neural networks associated with reorienting of attention and social cognition. However, it remains unknown whether participants can learn to actively modulate their rTPJ activity via neurofeedback. Here, we explored the feasibility of functional near-infrared spectroscopy (fNIRS)-based neurofeedback in modulating rTPJ activity and its effect on rTPJ functions such as reorienting of attention and visual perspective taking. In a bidirectional regulation control group design, 50 healthy participants were either reinforced to up- or downregulate rTPJ activation over four days of training. Both groups showed an increase in rTPJ activity right from the beginning of the trainingbut only the upregulation group maintained this effect, while the downregulation group showed a decline from the initial rTPJ activation. This suggests a learning effect in the downregulation exclusively, making it challenging to draw definitive conclusions about the effectiveness of rTPJ upregulation training. However, we observed group-specific effects on the behavioral level. We found a significant group x time interaction effect in the performance of the reorienting of attention task and group-specific changes, with decreased reaction times (RTs) in the upregulation group and increased RTs in the downregulation group across all conditions after the neurofeedback training. Those with low baseline performance showed greater improvements. In the perspective-taking task, however, only time effects were observed that were non-group-specific.These findings demonstrate that fNIRS-based neurofeedback is a feasible method to modulate rTPJ functions with preliminary evidence of neurophysiologically specific effects, thus paving the way for future applications of non-invasive rTPJ modulation in neuropsychiatric disorders. Graphical abstract Highlights the right temporoparietal junction (rTPJ) as a core hub for attentive and socio-cognitive functions is a promising target for neuromodulatory interventions first single-blinded, randomized controlled study demonstrates feasibility and effectiveness of the fNIRS-based neurofeedback training of the rTPJ in healthy adults subjects are able to regulate the rTPJ with different learning characteristics first evidence of a neurophysiologically specific effect on stimulus-driven attention findings have important implications for clinical translation of neurofeedback interventions targeting the rTPJ

Abstract It has recently been shown that acute stress affects the allocation of neural resources between large-scale brain networks, and the balance between the executive control network and the salience network in particular. Maladaptation of this dynamic resource reallocation process is thought to play a major role in stress-related psychopathology, suggesting that stress resilience may be determined by the retained ability to adaptively reallocate neural resources between these two networks. Actively training this ability could hence be a potentially promising way to increase resilience in individuals at risk for developing stress-related symptomatology. Using real-time functional Magnetic Resonance Imaging, the current study investigated whether individuals can learn to self-regulate stress-related large-scale network balance. Participants were engaged in a bidirectional and implicit real-time fMRI neurofeedback paradigm in which they were intermittently provided with a visual representation of the difference signal between the average activation of the salience and executive control networks, and tasked with attempting to self-regulate this signal. Our results show that, given feedback about their performance over three training sessions, participants were able to (1) learn strategies to differentially control the balance between SN and ECN activation on demand, as well as (2) successfully transfer this newly learned skill to a situation where they (a) did not receive any feedback anymore, and (b) were exposed to an acute stressor in form of the prospect of a mild electric stimulation. The current study hence constitutes an important first successful demonstration of neurofeedback training based on stress-related large-scale network balance – a novel approach that has the potential to train control over the central response to stressors in real-life and could build the foundation for future clinical interventions that aim at increasing resilience. Highlights Acute stress affects the allocation of neural resources between large-scale brain networks We provide a first successful demonstration of neurofeedback training based on stress-related large-scale brain networks Novel approach has the potential to train control over central response to stressors in real-life Could build foundation for future clinical interventions to increase resilience

Abstract Population receptive field (pRF) mapping is a popular tool in computational neuroimaging that allows for the investigation of receptive field properties, their topography and interrelations in health and disease. Furthermore, the possibility to invert population receptive fields provides a decoding model for constructing stimuli from observed cortical activation patterns. This has been suggested to pave the road towards pRF-based brain-computer interface (BCI) communication systems, which would be able to directly decode internally visualized letters from topographically organized brain activity. A major stumbling block for such an application is, however, that the pRF mapping procedure is computationally heavy and time consuming. To address this, we propose a novel and fast pRF mapping procedure that is suitable for real-time applications. The method is build upon hashed-Gaussian encoding of the stimulus, which significantly reduces computational resources. After the stimulus is encoded, mapping can be performed using either ridge regression for fast offline analyses or gradient descent for real-time applications. We validate our model-agnostic approach in silico , as well as on empirical fMRI data obtained from 3T and 7T MRI scanners. Our approach is capable of estimating receptive fields and their parameters for millions of voxels in mere seconds. This method thus facilitates real-time applications of population receptive field mapping.