Significance Cognitive flexibility is hypothesized to require dynamic integration between brain areas. However, the time-dependent nature and distributed complexity of this integration remains poorly understood. Using recent advances in network science, we examine the functional integration between brain areas during a quintessential task that requires executive function. By linking brain regions (nodes) by their interactions (time-dependent edges), we uncover nontrivial modular structure: groups of brain regions cluster together into densely interconnected structures whose interactions change during task execution. Individuals with greater network reconfiguration in frontal cortices show enhanced memory performance, and score higher on neuropsychological tests challenging cognitive flexibility, suggesting that dynamic network reconfiguration forms a fundamental neurophysiological mechanism for executive function.

The cold-pressor test (CPT) in which subjects immerse their hand in ice water is among the most commonly used laboratory stressors. While the CPT elicits strong sympathetic nervous system activation, cortisol elevations indicative for the reactivity of the hypothalamus-pituitary-adrenal (HPA) axis are moderate to low in response to the CPT. In the present study, we assessed whether cortisol responses to the CPT can be increased by adding social-evaluative elements. Therefore, 70 healthy young men immersed their hand in ice or warm water and were watched by a woman and videotaped during hand immersion or not. While the standard CPT and the socially evaluated cold-pressor test (SECPT) led to comparable increases in blood pressure and subjective stress ratings, saliva cortisol elevations and the proportion of subjects showing a saliva cortisol response (defined as increase >2nmol/l) were significantly higher after the SECPT. Social evaluation during hand immersion in warm water did not affect saliva cortisol levels suggesting that both social evaluation and a challenge are required for HPA axis activation. These findings indicate that the incorporation of social-evaluative elements increases HPA axis responses to the CPT. The SECPT can serve as a tool for future stress research.

Characterizing the brain connectome using neuroimaging data and measures derived from graph theory emerged as a new approach that has been applied to brain maturation, cognitive function and neuropsychiatric disorders. For a broad application of this method especially for clinical populations and longitudinal studies, the reliability of this approach and its robustness to confounding factors need to be explored. Here we investigated test–retest reliability of graph metrics of functional networks derived from functional magnetic resonance imaging (fMRI) recorded in 33 healthy subjects during rest. We constructed undirected networks based on the Anatomic-Automatic-Labeling (AAL) atlas template and calculated several commonly used measures from the field of graph theory, focusing on the influence of different strategies for confound correction. For each subject, method and session we computed the following graph metrics: clustering coefficient, characteristic path length, local and global efficiency, assortativity, modularity, hierarchy and the small-worldness scalar. Reliability of each graph metric was assessed using the intraclass correlation coefficient (ICC). Overall ICCs ranged from low to high (0 to 0.763) depending on the method and metric. Methodologically, the use of a broader frequency band (0.008–0.15 Hz) yielded highest reliability indices (mean ICC = 0.484), followed by the use of global regression (mean ICC = 0.399). In general, the second order metrics (small-worldness, hierarchy, assortativity) studied here, tended to be more robust than first order metrics. In conclusion, our study provides methodological recommendations which allow the computation of sufficiently robust markers of network organization using graph metrics derived from fMRI data at rest.

A genetic polymorphism associated with schizophrenia conveys a risk for abnormal connectivity between brain regions.

Even more than in cognitive research applications, moving fMRI to the clinic and the drug development process requires the generation of stable and reliable signal changes. The performance characteristics of the fMRI paradigm constrain experimental power and may require different study designs (e.g., crossover vs. parallel groups), yet fMRI reliability characteristics can be strongly dependent on the nature of the fMRI task. The present study investigated both within-subject and group-level reliability of a combined three-task fMRI battery targeting three systems of wide applicability in clinical and cognitive neuroscience: an emotional (face matching), a motivational (monetary reward anticipation) and a cognitive (n-back working memory) task. A group of 25 young, healthy volunteers were scanned twice on a 3 T MRI scanner with a mean test–retest interval of 14.6 days. FMRI reliability was quantified using the intraclass correlation coefficient (ICC) applied at three different levels ranging from a global to a localized and fine spatial scale: (1) reliability of group-level activation maps over the whole brain and within targeted regions of interest (ROIs); (2) within-subject reliability of ROI-mean amplitudes and (3) within-subject reliability of individual voxels in the target ROIs. Results showed robust evoked activation of all three tasks in their respective target regions (emotional task = amygdala; motivational task = ventral striatum; cognitive task = right dorsolateral prefrontal cortex and parietal cortices) with high effect sizes (ES) of ROI-mean summary values (ES = 1.11–1.44 for the faces task, 0.96–1.43 for the reward task, 0.83–2.58 for the n-back task). Reliability of group level activation was excellent for all three tasks with ICCs of 0.89–0.98 at the whole brain level and 0.66–0.97 within target ROIs. Within-subject reliability of ROI-mean amplitudes across sessions was fair to good for the reward task (ICCs = 0.56–0.62) and, dependent on the particular ROI, also fair-to-good for the n-back task (ICCs = 0.44–0.57) but lower for the faces task (ICC = − 0.02–0.16). In conclusion, all three tasks are well suited to between-subject designs, including imaging genetics. When specific recommendations are followed, the n-back and reward task are also suited for within-subject designs, including pharmaco-fMRI. The present study provides task-specific fMRI reliability performance measures that will inform the optimal use, powering and design of fMRI studies using comparable tasks.