Abstract Linking the developing brain with individual differences in clinical and demographic traits is challenging due to the substantial interindividual heterogeneity of brain anatomy and organization. Here we employ a novel approach that parses individual differences in both cortical thickness and common genetic variants, and assess their effects on a wide set of childhood traits. The approach uses a linear mixed model framework to obtain the unique effects of each type of similarity, as well as their covariance, with the assumption that similarity in cortical thickness may in part be driven by similarity in genetic variants. We employ this approach in a sample of 7760 unrelated children in the ABCD cohort baseline sample (mean age 9.9, 46.8% female). In general, significant associations between cortical thickness similarity and traits were limited to anthropometrics such as height (r 2 = 0.11, SE = 0.01), weight (r 2 = 0.12, SE = 0.01), and birth weight (r 2 = 0.19, SE = 0.01), as well as markers of socioeconomic status such as local area deprivation (r 2 = 0.06, SE = 0.01). Analyses of the contribution from common genetic variants to traits revealed contributions across included outcomes, albeit somewhat lower than previous reports, possibly due to the young age of the sample. No significant covariance of the effects of genetic and cortical thickness similarity was found. The present findings highlight the connection between anthropometrics as well as socioeconomic factors and the developing brain, which appear to be independent from individual differences in common genetic variants in this population-based sample. The approach provides a promising framework for analyses of neuroimaging genetics cohorts, which can be further expanded by including imaging derived phenotypes beyond cortical thickness.

Abstract Background Clinical forecasting models have potential to optimize treatment and improve outcomes in psychosis, but predicting long-term outcomes is challenging and long-term follow-up data are scarce. In this 10-year longitudinal study, we aimed to characterize the temporal evolution of cortical correlates of psychosis and their associations with symptoms. Design Structural magnetic resonance imaging (MRI) from people with first-episode psychosis and controls (n = 79 and 218) were obtained at enrollment, after 12 months (n = 67 and 197), and 10 years (n = 23 and 77), within the Thematically Organized Psychosis (TOP) study. Normative models for cortical thickness estimated on public MRI datasets (n = 42 983) were applied to TOP data to obtain deviation scores for each region and timepoint. Positive and Negative Syndrome Scale (PANSS) scores were acquired at each timepoint along with registry data. Linear mixed effects models assessed effects of diagnosis, time, and their interactions on cortical deviations plus associations with symptoms. Results LMEs revealed conditional main effects of diagnosis and time × diagnosis interactions in a distributed cortical network, where negative deviations in patients attenuate over time. In patients, symptoms also attenuate over time. LMEs revealed effects of anterior cingulate on PANSS total, and insular and orbitofrontal regions on PANSS negative scores. Conclusions This long-term longitudinal study revealed a distributed pattern of cortical differences which attenuated over time together with a reduction in symptoms. These findings are not in line with a simple neurodegenerative account of schizophrenia, and deviations from normative models offer a promising avenue to develop biomarkers to track clinical trajectories over time.

The brain undergoes extensive development during late childhood and early adolescence. Cortical thinning is a prominent feature of this development, and some researchers have suggested that differences in cortical thickness may be related to internalizing symptoms, which typically increase during the same period. However, research has yielded inconclusive results. We utilized a new method that estimates the combined effect of individual differences in vertex-wise cortical thickness on internalizing symptoms. This approach allows for many small effects to be distributed across the cortex and avoids the necessity of correcting for multiple tests. Using a sample of 8763 children aged 8.9 to 11.1 from the ABCD study, we decomposed the total variation in caregiver-reported internalizing symptoms into differences in cortical thickness, additive genetics, and shared family environmental factors and unique environmental factors. Our results indicated that individual differences in cortical thickness accounted for less than 0.5% of the variation in internalizing symptoms. In contrast, the analysis revealed a substantial effect of additive genetics and family environmental factors on the different components of internalizing symptoms, ranging from 06% to 48% and from 0% to 34%, respectively. Overall, while this study found a minimal association between cortical thickness and internalizing symptoms, additive genetics, and familial environmental factors appear to be of importance for describing differences in internalizing symptoms in late childhood. RESEARCH HIGHLIGHTS: We utilized a new method for modelling the total contribution of vertex-wise individual differences in cortical thickness to internalizing symptoms in late childhood. The total contribution of individual differences in cortical thickness accounted for <0.5% of the variance in internalizing symptoms. Additive genetics and shared family environmental variation accounted for 17% and 34% of the variance in internalizing symptoms, respectively. Our results suggest that cortical thickness is not an important indicator for internalizing symptoms in childhood, whereas genetic and environmental differences have a substantial impact.