A singular-value decomposition leads to a set of statistically independent variables which are used in the Grassberger-Procaccia algorithm to calculate the correlation dimension of an attractor from a scalar time series. This combination alleviates some of the difficulties associated with each technique when used alone, and can significantly reduce the computational cost of estimating correlation dimensions from a time series.

Only recently have more specific circuit-probing techniques become available to inform previous reports implicating the rodent hippocampus in orexigenic appetitive processing1-4. This function has been reported to be mediated at least in part by lateral hypothalamic inputs, including those involving orexigenic lateral hypothalamic neuropeptides, such as melanin-concentrating hormone5,6. This circuit, however, remains elusive in humans. Here we combine tractography, intracranial electrophysiology, cortico-subcortical evoked potentials, and brain-clearing 3D histology to identify an orexigenic circuit involving the lateral hypothalamus and converging in a hippocampal subregion. We found that low-frequency power is modulated by sweet-fat food cues, and this modulation was specific to the dorsolateral hippocampus. Structural and functional analyses of this circuit in a human cohort exhibiting dysregulated eating behaviour revealed connectivity that was inversely related to body mass index. Collectively, this multimodal approach describes an orexigenic subnetwork within the human hippocampus implicated in obesity and related eating disorders.

Episodic memory arises as a function of dynamic interactions between the hippocampus and the neocortex, yet the mechanisms have remained elusive. Here, using human intracranial recordings during a mnemonic discrimination task, we report that 4-5 Hz (theta) power is differentially recruited during discrimination vs. overgeneralization, and its phase supports hippocampal-neocortical when memories are being formed and correctly retrieved. Interactions were largely bidirectional, with small but significant net directional biases; a hippocampus-to-neocortex bias during acquisition of new information that was subsequently correctly discriminated, and a neocortex-to-hippocampus bias during accurate discrimination of new stimuli from similar previously learned stimuli. The 4-5 Hz rhythm may facilitate the initial stages of information acquisition by neocortex during learning and the recall of stored information from cortex during retrieval. Future work should further probe these dynamics across different types of tasks and stimuli and computational models may need to be expanded accordingly to accommodate these findings.

ABSTRACT Dynamic and rapid reconfigurations of neural activation patterns, known as brain states, support cognition. Recent analytic advances applied to functional magnetic resonance imaging now enable the quantification of brain states, which offers a substantial methodological improvement in characterizing spatiotemporal dynamics of activation over previous functional connectivity methods. Dysfunction to the persistence and temporal transitions between discrete brain states may be proximal factors reflecting neurophysiological disruptions in Alzheimer’s disease, although this has not yet been established. Here, we identified six distinct brain states, representing spatiotemporal trajectories of coactivation at single time points, in older adults across the Alzheimer’s disease continuum. Critically, we identified a pathological brain state that reflects coactivation within limbic regions. Higher persistence within and transitions to this limbic state, at the expense of other brain states, is associated with an increased likelihood of a clinically impaired diagnosis, worse cognitive performance, greater Alzheimer’s pathology, and neurodegeneration. Together, our results provide compelling evidence that neural activity settling into a pathological limbic state reflects the progression to Alzheimer’s disease. As brain states have recently been shown to be modifiable targets, this work may inform the development of novel neuromodulation techniques to reduce limbic state persistence. This application would be an innovative clinical approach to rescue cognitive decline in the early stages of Alzheimer’s disease.