Abstract Current studies have shown that perception of subject’s own name (SON) involves multiple multimodal brain regions, while activities in unimodal sensory regions (i.e., primary auditory cortex) and their interaction with multimodal regions during the self-processing remain unclear. To answer this, we combined multivariate pattern analysis and dynamic causal modelling analysis to explore the regional activation pattern and inter-region effective connection during the perception of SON. We found that SON and other names could be decoded from the activation pattern in the primary auditory cortex. In addition, we found an excitatory effect of SON on connections from the anterior insula/inferior frontal gyrus to the primary auditory cortex, and to the temporal parietal junction. Our findings extended the current knowledge of self-processing by showing that primary auditory cortex could discriminate SON from other names. Furthermore, our findings highlighted the importance of influence of the insula on the primary auditory cortex during self-processing.

Abstract Background Using task-dependent neuroimaging techniques, recent studies discovered a fraction of patients with disorders of consciousness (DOC) who had no command-following behaviors but showed a clear sign of awareness, which was defined as cognitive motor dissociation (CMD). Although many efforts were made to identify the CMD, existing task-dependent approaches might fail when patients had multiple cognitive function (e.g., attention, memory) impairments, and thus lead to false-negative findings. However, recent advances in resting-state fMRI (rs-fMRI) analysis allow investigation of the dynamic change of spontaneous brain activity, which might be a powerful tool to test the patient’s cognitive functions, while its capacity in identifying CMD was unclear. Methods The rs-fMRI study included 119 participants from three independent research sites. A sliding-window approach was used to investigate the dynamic functional connectivity of the brain in two aspects: the global and regional temporal stability, which measures how stable the brain functional architecture is across time. The temporal stability was compared in the first dataset (36/16 DOC/controls), and then a Support Vector Machine (SVM) classifier was built to discriminate DOC patients from controls. Furthermore, the generalizability of the SVM classifier was tested in the second independent dataset (35/21 DOC/controls). Finally, the SVM classifier was applied to the third independent dataset where patients underwent an rs-fMRI and brain-computer interface assessment (4/7 CMD/potential non-CMD), to test its performance in identifying CMD. Results Our results showed that the global and regional temporal stability were impaired in DOC patients, especially in regions from the cingulo-opercular task control, default mode, fronto-parietal task control, and salience network. Using the temporal stability as features, the SVM model not only showed a good performance in the first dataset (accuracy = 90 %), but a good generalizability in the second dataset (accuracy = 82 %). Most importantly, the SVM model generalized well in identifying CMD in the third dataset (accuracy = 91 %). Conclusion The current findings suggested that rs-fMRI could be a potential tool to assist in diagnosing CMD. Furthermore, the temporal stability investigated in this study also contributed to a deeper understanding of the neural mechanism of the consciousness.

Abstract Arousal and awareness are two components of consciousness whose the neural mechanisms remain unclear. Spontaneous increases of global (brain-wide) blood-oxygenation-level-dependent (BOLD) signal has been found to be sensitive to changes in arousal. By contrasting BOLD datasets with altered arousal levels, we found that the activation of ventral posterolateral nucleus (VPL) decreased during transient increase in the global signal (top 17% data) in low arousal and awareness states (non-rapid eye movement sleep and anesthesia) as compared to wakefulness, and even in eye-closed (compared with eyes-open) in healthy awake-states, while this activation remained unchanged in patients with unresponsive wakefulness syndrome characterized by high arousal without awareness. These results demonstrate that co-activation of the VPL and global activity is critical to arousal, but not to awareness. One-Sentence Summary The VPL nucleus-global brain transient co-activation is related to physiological arousal but not to perceptual awareness.

Abstract The neural correlates of consciousness, defined as the minimum neuronal mechanisms sufficient for any conscious percept, are usually subject to different interpretations depending on whether one uses measures of local or global brain activities. We argue that the local regions may support consciousness by serving as hubs within the brain’s global network. We adopt a unique functional magnetic resonance imaging resting state dataset that encompasses various conscious states, including non-rapid eye movement (NREM)-sleep, rapid eye movement (REM)-sleep, anesthesia, and brain injury patients. Using a graph-theoretical measure for detecting local hubs within the brain’s global network, we identify various higher-order sensory and motor regions as hubs with significantly reduced degree centrality during unconsciousness. Additionally, these regions form a sensorimotor circuit which correlates with levels of consciousness. Our findings suggest that integration of higher-order sensorimotor function may be a key mechanism of consciousness. This opens novel perspectives for therapeutic modulation of unconsciousness.

Abstract Background and Objectives The neural mechanism that enables the recovery of consciousness in patients with unresponsive wakefulness syndrome (UWS) remains unclear. The aim of the current study is to characterize the cortical hub regions related to the recovery of consciousness in patients with UWS. Methods Voxel-wise degree centrality analysis was adopted to identify the cortical hubs related to the recovery of consciousness, for which a total of 27 UWS patients were used, including 13 patients who emerged from UWS (UWS-E), and 14 patients who remained in UWS (UWS-R) at least three months after the experiment performance. Furthermore, other recoverable unconscious states including three independent deep sleep datasets (n = 12, 9, 9 respectively) and three independent anesthesia datasets (n = 27, 14, 6 respectively) were adopted as validation groups. Spatial similarity of the hub characteristic with the validation groups between the UWS-E and UWS-R was compared using the dice coefficient. Finally, with the cortical regions persistently shown as hubs across UWS-E and validation states, functional connectivity analysis was further performed to explore the connectivity patterns underlying the recovery of consciousness. Results Four cortical hubs were identified with significantly higher degree centrality for UWS-E than UWS-R, including the anterior precuneus, left inferior parietal lobule, left inferior frontal gyrus, and left middle frontal gyrus, of which the degree centrality value also positively correlated with the patients’ Glasgow Outcome Scale (GOS) score. Furthermore, the anterior precuneus was found to show significantly higher similarity of hub characteristics as well as functional connectivity pattern between UWS-E and validation groups, compared with UWS-R. Discussion The results suggest that the recovery of consciousness may be relevant to the integrity of cortical hubs, especially the anterior precuneus. The identified cortical hub regions could serve as potential targets for noninvasive stimulation aimed at promoting the patients’ consciousness recovery.