Abstract Objective There is increasing evidence for altered resting state functional connectivity (rsFC) in adolescents with disruptive behavior. Despite considerable ongoing behavioral research suggesting also important differences relating to reactive and proactive aggression, the corresponding rsFC correlates have not been studied to date. We therefore examined associations between these aggression subtypes along with subdimensions of callous-unemotional (CU) traits and rsFC using predefined seeds in aggression-related salience network (SN) and default mode network (DMN). Method Aggression subtype-specific whole-brain rsFC of SN and DMN seeds was investigated in a resting state sequence (mean acquisition time = 8 min 25 sec) acquired from 207 children and adolescents of both sexes aged 8 - 18 years (mean age (SD) = 13.30 (2.60) years; range = 8.02 – 18.35) in a multi-center study. One hundred eighteen individuals exhibited disruptive behavior (conduct disorder/oppositional defiant disorder) with different levels of comorbid ADHD symptoms, 89 were healthy. Results Compared to healthy controls, cases demonstrated reduced DMN and – after controlling for ADHD scores – SN seed-based rsFC with left hemispheric frontal clusters. We found increased and distinct aggression-subtype specific rsFC patterns. Specifically, reactive and proactive aggression correlated with distinct SN and DMN seed-based rsFC patterns. CU dimensions led to different DMN and SN rsFC with clusters including frontal, parietal, and cingulate areas. Conclusions This first study investigating reactive and proactive aggression along with CU dimensions reveals new subtype-specific whole-brain rsFC patterns in brain regions linked to processes like emotion, empathy, moral, and cognitive control.

Abstract Methylene Blue (MB) is a brain-penetrating drug with putative neuroprotective, antioxidant and metabolic enhancing effects. In vitro studies suggest that MB enhances mitochondrial complexes activity. However, no study has directly assessed the haemodynamic and metabolic effects of MB in the human brain. We used in vivo neuroimaging to measure the effect of MB on cerebral blood flow (CBF) and brain metabolism in humans and in rats. Two doses of MB (0.5 and 1 mg/kg in humans; 2 and 4 mg/kg in rats; iv) induced reductions in global cerebral blood flow (CBF) in humans (F (1.74, 12.17) 5.82, p=0.02) and rats (F (1,5) 26.04, p=0.0038). Human cerebral metabolic rate of oxygen (CMRO 2 ) was also significantly reduced (F (1.26, 8.84) 8.01, p=0.016), as was the rat cerebral metabolic rate of glucose (CMRglu) (t=2.6 (16) p=0.018). This was contrary to our hypothesis that MB will increase CBF and energy metrics. Nevertheless, our results were reproducible across species and dose dependent. One possible explanation is that the concentrations used, although clinically relevant, reflect MB’s hormetic effects, i.e., higher concentrations produce inhibitory rather than augmentation effects on metabolism. Additionally, here we used healthy volunteers and healthy rats with normal cerebral metabolism where MB’s ability to enhance cerebral metabolism might be limited.

Abstract Cigarette smoking is still the largest contributor to disease and death worldwide. Successful cessation is hindered by decreases in prefrontal glutamate concentrations and gray matter volume due to daily smoking. Because non-daily, intermittent smoking also contributes greatly to disease and death, understanding whether infrequent tobacco use is associated with reductions in prefrontal glutamate concentrations and gray matter volume may aid public health. Eighty-five young participants (41 non-smokers, 24 intermittent smokers, 20 daily smokers, mean age ~23 years old), underwent 1 H-magnetic resonance spectroscopy of the medial prefrontal cortex, as well as structural MRI to determine whole-brain gray matter volume. Compared to non-smokers, both daily and intermittent smokers exhibited lower concentrations of glutamate, creatine, N -acetylaspartate and myo-inositol in the medial prefrontal cortex, and lower gray matter volume in the right inferior frontal gyrus; these measures of prefrontal metabolites and structure did not differ between daily and intermittent smokers. Finally, medial prefrontal metabolite concentrations and right inferior frontal gray matter volume were positively correlated, but these relationships were not influenced by smoking status. This study provides the first evidence that both daily and intermittent smoking are associated with low concentrations of glutamate, creatine, N -acetylaspartate and myo-inositol, and low gray matter volume in the prefrontal cortex. Future tobacco cessation efforts should not ignore potential deleterious effects of intermittent smoking by considering only daily smokers. Finally, because low glutamate concentrations hinder cessation, treatments that can normalize tonic levels of prefrontal glutamate, such as N-acetylcysteine, may help intermittent and daily smokers to quit.

Abstract Current neuroimaging acquisition and processing approaches tend to be optimised for quality rather than speed. However, rapid acquisition and processing of neuroimaging data can lead to novel neuroimaging paradigms, such as adaptive acquisition, where rapidly processed data is used to inform subsequent image acquisition steps. Here we first evaluate the impact of several processing steps on the processing time and quality of registration of manually labelled T 1 -weighted MRI scans. Subsequently, we apply the selected rapid processing pipeline both to rapidly acquired multicontrast EPImix scans of 95 participants (which include T 1 -FLAIR, T 2 , T 2 *, T 2 -FLAIR, DWI & ADC contrasts, acquired in ∼1 minute), as well as to slower, more standard single-contrast T 1 -weighted scans of a subset of 66 participants. We quantify the correspondence between EPImix and single-contrast T 1 -weighted scans, using correlations between voxels and regions of interest across participants, measures of within- and between-participant identifiability as well as regional structural covariance networks. Furthermore, we explore the use of EPImix for the rapid construction of morphometric similarity networks. Finally, we quantify the reliability of EPImix-derived data using test-retest scans of 10 participants. Our results demonstrate that quantitative information can be derived from a neuroimaging scan acquired and processed within minutes, which could further be used to implement adaptive multimodal imaging and tailor neuroimaging examinations to individual patients. Abstract Figure Graphical abstract.

Repetitive behavior is a core symptom of Autism Spectrum Disorder (ASD) and Obsessive-Compulsive Disorder (OCD), and has been associated with impairments in cognitive control. However, it is unclear how cognitive control and associated neural circuitry relate to the development of repetitive behavior in children with these disorders. In a multicenter, longitudinal study (TACTICS; Translational Adolescent and Childhood Therapeutic Interventions in Compulsive Syndromes), the development of cognitive control was assessed during late childhood using a longitudinal fMRI design with a modified stop-signal task in children with ASD or OCD, and typically developing (TD) children (baseline: N=122 (8-12y), follow-up: N=72 (10-14y), average interval: 1.2y). Stop-signal reaction time (SSRT) decreased over development, regardless of diagnosis. Repetitive behavior in children with ASD and OCD was not associated with performance on the stop-signal task. There were no whole-brain between-group differences in brain activity, but ROI-analyses showed increases in activity in right precentral gyrus over development for children with OCD. In sum, even though subtle differences were observed in the development of brain activity in children with OCD, the findings overall suggest that the development of cognitive control, as assessed by the stop signal task, is similar in children with and without ASD or OCD.### Competing Interest StatementThe authors have declared no competing interest.

Background: Autism spectrum disorder (ASD) and obsessive compulsive disorder (OCD) are neurodevelopmental disorders with overlapping symptomatology. Both show deficits in inhibitory control, which are associated with altered functioning and glutamate concentrations in the frontostriatal circuitry. These parameters have never been examined together. Here we, for the first time, used a multi-center, longitudinal approach to investigate fronto-striatal functioning during an inhibitory control task and its association with fronto-striatal glutamate concentrations across these two disorders. Methods: 74 adolescents with ASD (24) or OCD (15) and controls (35) aged 8-17 were recruited across three sites of the European TACTICS consortium. They underwent two magnetic resonance imaging (MRI) sessions with a one-year interval. This included proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS; n=74) and functional MRI during an inhibitory control task (n=57). We used linear mixed effects models to investigate, over time, the relationship between fronto-striatal functioning and glutamate concentrations across these groups and continuous measures of overlapping compulsivity symptoms. Results: During failed inhibitory control, in OCD increased striatal glutamate was associated with increased neural activation of ACC, an effect that decreased over time. During successful inhibitory control, higher ACC glutamate was positively associated with striatal activation in OCD and compulsivity across time. ACC glutamate levels decreased over time in the ASD group compared to controls, while striatal glutamate decreased over time, independent of diagnosis. Conclusions: Significant differences in fronto-striatal glutamate were observed in ASD and OCD, affecting functional activity during failed- and successful inhibitory control differently, especially in OCD, with effects changing over time.### Competing Interest StatementJK Buitelaar has been consultant to/member of advisory board of and/or speaker for Janssen Cilag BV, Eli Lilly, Bristol- Myer Squibb, Shering Plough, UCB, Shire, Novartis, and Servier. He is not an employee of any of these companies, nor a stock shareholder of any of these companies. He has no other financial or material support, including expert testimony, patents, and royalties. D Brandeis serves as an unpaid scientific advisor for an EU-funded Neurofeedback trial unrelated to the present work. T Banaschewski served in an advisory or consultancy role for Actelion, Hexal Pharma, Lilly, Medice, Novartis, Oxford outcomes, PCM scientific, Shire, and Viforpharma. He received conference support or speaker’s fee by Medice, Novartis, and Shire. He is/has been involved in clinical trials conducted by Shire and Viforpharma. DJ Lythgoe has acted as a consultant for Ixico PLC. The remaining authors declare no conflict of interest. The present work is unrelated to the grants and relationships noted earlier.

Abstract The excitatory/inhibitory (E/I) imbalance hypothesis posits that an imbalance between glutamatergic and GABAergic neurotransmission contributes to autism symptomatology. Whether this is due to altered GABAergic or glutamatergic functioning, or both, remains largely unknown. We integrated genetic, brain structure and brain chemistry data to investigate the relationship between E/I genetic variation and expression, glutamate concentrations and cortical thickness (CT). Participants (60 autism and 104 neurotypical controls, aged 8-13 years) underwent magnetic resonance imaging and spectroscopy for glutamate quantification in the anterior cingulate cortex (ACC) and left dorsal striatum. Genetic involvement in these regional glutamate concentration levels was investigated using competitive gene-set association and polygenic scores (PGS). Further, glutamate as well as GABA gene-set expression profiles were investigated in relation to CT. Aggregated genetic variation in the glutamate gene-set was associated with ACC but not striatal glutamate concentrations. PGS analysis, however, showed a genome-wide PGS for autism to be predictive of striatal but not ACC glutamate levels. Expression profiles of GABAergic-but not glutamatergic genes were associated with differences in cortical thickness between groups. This study showed differential involvement of aggregated glutamatergic and GABAergic genetic variation in brain structure and chemistry in autism, which suggests regional variability in E/I imbalance.

Abstract Functional magnetic resonance spectroscopy (fMRS) can be used to investigate neurometabolic responses to external stimuli in-vivo, but findings are inconsistent. We performed a systematic review and meta-analysis on fMRS studies of the primary neurotransmitters Glutamate (Glu), Glx (Glutamate + Glutamine), and GABA. Data were extracted, grouped by metabolite, stimulus domain, and brain region, and analysed by determining standardized effect sizes. The quality of individual studies was rated. When results were analysed by metabolite type small to moderate effect sizes of 0.29-0.47 (p < 0.05) were observed for changes in Glu and Glx regardless of stimulus domain and brain region, but no significant effects were observed for GABA. Further analysis suggests that Glu, Glx and GABA responses differ by stimulus domain or task and vary depending on the time course of stimulation and data acquisition. Here, we establish effect sizes and directionality of GABA, Glu and Glx response in fMRS. This work highlights the importance of standardised reporting and minimal best practice for fMRS research.

Abstract Background Disruptive behavior in children and adolescents can manifest itself in reactive (RA) and proactive (PA) aggression and is modulated by callous-unemotional (CU) traits and comorbidity. Research on aggression subtype-specific neural correlates is limited and the role of comorbid symptoms largely neglected. Methods The current multi-center study extended previous efforts by investigating unrestricted resting state functional connectivity (rsFC) alterations. The large sample (n = 207) of children and adolescents aged 8 – 18 years (mean age = 13.30 ± 2.60 years) included 118 cases with disruptive behavior (80 diagnosed with Oppositional Defiant Disorder and/or Conduct Disorder) and 89 controls. Attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) and anxiety symptoms were added as covariates. We measured changes in global and local voxel-to-voxel rsFC using functional magnetic resonance imaging at 3T (mean acquisition time = 8 min 25 sec). Results Compared to controls, cases demonstrated altered rsFC including frontal areas when anxiety but not ADHD symptoms were considered. Within cases, RA and PA scores related to changes in global and local rsFC in central gyrus and precuneus previously linked to aggression-related impairments. CU trait severity correlated with global rsFC alterations including inferior and middle temporal gyrus implicated in empathy, emotion, and reward-related activity. Importantly, most observed aggression subtype-specific patterns could only be identified when ADHD and anxiety problems were also accounted for. Conclusions The current study clarifies that distinct though overlapping brain connectivity measures can disentangle differing manifestations of aggressive behavior. Moreover, our results highlight the importance of considering comorbid symptoms for detecting aggression-related rsFC alterations.

Abstract Background The assumption that functional magnetic resonance imaging (fMRI) noise has constant volatility has recently been challenged by studies examining heteroscedasticity arising from head motion and physiological noise. The present study builds on this work using latest methods from the field of financial mathematics to model fMRI noise volatility. Methods Multi-echo nd human fMRI scans were used and realised volatility was estimated. The Hurst parameter H ∈ (0, 1), which governs the roughness/irregularity of realised volatility time series, was estimated. Calibration of H was performed pathwise, using well-established neural network calibration tools. Results In all experiments the volatility calibrated to values within the rough case, H < 0.5, and on average fMRI noise was very rough with 0.03 < H < 0.05. Some edge effects were also observed, whereby H was larger near the edges of the phantoms. Discussion The findings suggest that fMRI volatility is not only non-constant, but also substantially more irregular than a standard Brownian motion. Thus, further research is needed to examine the impact such pronounced oscillations in the volatility of fMRI noise have on data analyses.