Abstract Objective We evaluated whether the relationships between area deprivation (ADI), body mass index (BMI) and brain structure (e.g., cortical thickness, subcortical volume) during pre-adolescence supported the neuroinflammation (NI) and/or neuronal stress (NS) theories of overeating. The NI theory proposes that ADI causes structural alteration in the brain due to the neuroinflammatory effects of overeating unhealthy foods. The NS theory proposes that ADI-related stress negatively impacts brain structure, which causes stress-related overeating and subsequent obesity. Methods Data were gathered from the Adolescent Brain Cognitive Development SM Study ® (9-12-years-old; n=2872, 51.3% female). Linear mixed-effects models identified brain regions that were associated with both ADI and BMI; longitudinal mediation models assessed potential causal pathways. The NI model included ADI and BMI at 9/10-years-old and brain data at 11/12-years-old. The NS model included ADI and brain data at 9/10-years-old and BMI at 11/12-years-old. Results In the NI model, BMI at 9/10-years-old positively mediated the relationship between AD and cortical thinning in the cuneus, lingual, and paracentral gyrus and larger volume of the Ventral DC at 11/12-years-old. In the NS model, cortical thinning in the lateral orbitofrontal cortex, lingual gyrus and larger volume of the Ventral DC at 9/10-years-old partially mediated the relationship between ADI and BMI at 11/12-years-old. Conclusion Greater area deprivation may indicate fewer access to resources that support healthy development, like nutritious food and non-stressful environments. Our findings provide evidence in support of the neuroinflammation and stress theories of overeating, specifically, with greater ADI influencing health outcomes of obesity via brain structure alterations.

Transparency can build trust in the scientific process, but scientific findings can be undermined by poor and obscure data use and reporting practices. The purpose of this work is to report how data from the Adolescent Brain Cognitive Development (ABCD) Study has been used to date, and to provide practical recommendations on how to improve the transparency and reproducibility of findings. Articles published from 2017 to 2023 that used ABCD Study data were reviewed using more than 30 data extraction items to gather information on data use practices. Total frequencies were reported for each extraction item, along with computation of a Level of Completeness (LOC) score that represented overall endorsement of extraction items. Univariate linear regression models were used to examine the correlation between LOC scores and individual extraction items. Post hoc analysis included examination of whether LOC scores were correlated with the logged 2-year journal impact factor. There were 549 full-length articles included in the main analysis. Analytic scripts were shared in 30% of full-length articles. The number of participants excluded due to missing data was reported in 60% of articles, and information on missing data for individual variables (e.g., household income) was provided in 38% of articles. A table describing the analytic sample was included in 83% of articles. A race and/or ethnicity variable was included in 78% of reviewed articles, while its inclusion was justified in only 41% of these articles. LOC scores were highly correlated with extraction items related to examination of missing data. A bottom 10% of LOC score was significantly correlated with a lower logged journal impact factor when compared to the top 10% of LOC scores (β=-0.77, 95% -1.02, -0.51; p-value < 0.0001). These findings highlight opportunities for improvement in future papers using ABCD Study data to readily adapt analytic practices for better transparency and reproducibility efforts. A list of recommendations is provided to facilitate adherence in future research.

Abstract Physical health in childhood is crucial for neurobiological as well as overall development, and can shape long-term outcomes into adulthood. The landmark, longitudinal Adolescent Brain Cognitive Development Study SM (ABCD study®), was designed to investigate brain development and health in almost 12,000 youth who were recruited when they were 9-10 years old and will be followed through adolescence and early adulthood. The overall goal of this paper is to provide descriptive analyses of physical health measures in the ABCD study at baseline, including but not limited to sleep, physical activity and sports involvement, and body mass index, and how these measures vary across demographic groups. This paper outlines how the physical health of the ABCD sample corresponds with that of the US population and highlights important avenues for health disparity research. This manuscript will provide important information for ABCD users and help guide analyses investigating physical health as it pertains to adolescent and young adult development.

To investigate relationships among different physical health problems in a large, sociodemographically diverse sample of 9-to-10-year-old children and determine the extent to which perinatal health factors are associated with childhood physical health problems.

The effects of prenatal alcohol (PAE) and tobacco exposure (PTE) on adolescent neuroanatomical development are typically evaluated cross-sectionally. It is unclear if observed effects persist throughout life or reflect different developmental trajectories.

Abstract Objective Independent of weight status, rapid weight gain has been associated with underlying brain structure variation in regions associated with food intake and impulsivity among pre-adolescents. Yet, we lack clarity on how developmental maturation coincides with rapid weight gain and weight stability. Methods We identified brain predictors of two-year rapid weight gain and its longitudinal effects on brain structure and impulsivity in the Adolescent Brain Cognitive Development SM Study®. Youth were categorized as Healthy Weight/Weight Stable (WS HW , n =225) or Weight Gainers (WG, n =221, >38lbs); 63% of the WG group were healthy weight at 9-to-10-years-old. Results A five-fold cross-validated logistic elastic-net regression revealed that rapid weight gain was associated with structural variation amongst 39 brain features at 9-to-10-years-old in regions involved with executive functioning, appetitive control, and reward sensitivity. Two years later, WG youth showed differences in change over time in several of these regions and performed worse on measures of impulsivity. Conclusions These findings suggest that brain structure in pre-adolescence may predispose some to rapid weight gain and that weight gain itself may alter maturational brain change in regions important for food intake and impulsivity. Behavioral interventions that target inhibitory control may improve trajectories of brain maturation and facilitate healthier behaviors.