• Aucun résultat trouvé

Abnormal development and dysconnectivity of distinct thalamic nuclei in patients with 22q11.2 deletion syndrome experiencing auditory

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Partager "Abnormal development and dysconnectivity of distinct thalamic nuclei in patients with 22q11.2 deletion syndrome experiencing auditory"

Copied!
25
0
0

Texte intégral

(1)

Article

Reference

Abnormal development and dysconnectivity of distinct thalamic nuclei in patients with 22q11.2 deletion syndrome experiencing auditory

hallucinations

MANCINI, Valentina, et al .

Abstract

Several studies in patients with schizophrenia have demonstrated an abnormal thalamic volume and thalamocortical connectivity. Specifically, hyperconnectivity with somatosensory areas has been related to the presence of auditory hallucinations (AHs). The 22q11.2 deletion syndrome is a neurogenetic disorder conferring proneness to develop schizophrenia, and deletion carriers (22qdel carriers) experience hallucinations to a greater extent than the general population.

MANCINI, Valentina, et al . Abnormal development and dysconnectivity of distinct thalamic nuclei in patients with 22q11.2 deletion syndrome experiencing auditory hallucinations.

Biological Psychiatry , 2020

DOI : 10.1016/j.bpsc.2020.04.015 PMID : 32620531

Available at:

http://archive-ouverte.unige.ch/unige:139054

Disclaimer: layout of this document may differ from the published version.

(2)

Abnormal Development and Dysconnectivity of Distinct Thalamic Nuclei in  Patients With 22q11.2 Deletion Syndrome Experiencing Auditory Hallucinations 

Supplemental Information 

 

Structural images preprocessing   Quality control of the segmentation 

In order to ensure the quality of the segmentation, it was verified for each subject that the mask as whole was correctly 

placed with no shifts of the mask beyond the borders of the thalamus and without portions of the thalamus being cut 

off. Further, we checked that there was no major mislabeling of thalamic nuclei visible to the naked eye which eventually 

resulted in the exclusion of the whole segmentation. Quality control was performed visually by comparing the thalamus 

before the segmentation with the segmentation label in the 3 projections of the space (axial, sagittal and transversal). 

Criteria based on intensity differences, symmetry with the contralateral side and anatomical landmarks were used. In 

this regard, we excluded 5 scans from further analyses (2 HC and 3 22qdel) for the following reasons: 

1. The medial margin of the pulvinar was overlapping with the ventricle  2. The whole  thalamic mask was not well placed in 2 cases 

3. The medial part of the left VLp was considered as part of the left MDI 

4. The  anterior  margin  of  the  right  VA  nucleus  had  an  indentation  that  was  not  compatible  with  anatomical  features 

The data of each thalamic nucleus were then tested for normality which is a prerequisite for the use of the following 

statistical analyses (i.e. mixed model). All the remaining volumetric data had a normal distribution. 

 

Statistical analyses for volumetric data  Mixed model 

A toolbox was employed to estimate developmental curves of thalamic nuclei over age in a sample where subjects were 

recorded at different ages and at multiple time‐points ( https://github.com/danizoeller/myMixedModelsTrajectories). 

(3)

In  the  present study,  a linear model was the most  suitable  model  order  for the  development  of thalamic nuclei,  as 

exemplified by the following equation: 

𝑌 𝛽 𝛽 ∙ 𝑔 𝛽 ∙ 𝑎 𝛽 ∙ 𝑔 ∙ 𝑎 𝑢 𝑢 ∙ 𝑎 𝜖  

𝑌:𝑡ℎ𝑎𝑙𝑎𝑚𝑖𝑐 𝑣𝑜𝑙𝑢𝑚𝑒  

𝑖,𝑗: 𝑠𝑢𝑏𝑗𝑒𝑐𝑡𝑠,𝑠𝑐𝑎𝑛 𝑖𝑛𝑑𝑒𝑥 

𝛽 :𝑓𝑖𝑥𝑒𝑑 𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡𝑠 

𝑔: 𝑔𝑟𝑜𝑢𝑝𝑖𝑛𝑔 𝑣𝑎𝑟𝑖𝑎𝑏𝑙𝑒 

𝑎:𝑎𝑔𝑒 

𝑢:𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑙𝑦 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒𝑑 𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 𝑒𝑓𝑓𝑒𝑐𝑡 

𝜖:𝑛𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙𝑙𝑦 𝑑𝑖𝑠𝑡𝑟𝑖𝑏𝑢𝑡𝑒𝑑 𝑒𝑟𝑟𝑜𝑟 𝑡𝑒𝑟𝑚 

 

The  significance  of  the between‐group  differences  in  the  intercept  and  in  the  slope were evaluated  by  means  of  a 

likelihood ratio test between the full model and any of the following reduced models: 

Reduced group effect model 

𝑌 𝛽 𝛽 ∙ 𝑎 𝑢 𝑢 ∙ 𝑎 𝜖  

Reduced slope model 

𝑌 𝛽 𝛽 ∙ 𝑔 𝛽 ∙ 𝑎 𝑢 𝑢 ∙ 𝑎 𝜖  

 

P‐values  resulting  from  the  likelihood  ratio  tests  indicate  the  difference  of  intercept  and  slope  of  developmental 

trajectories of the thalamic volumes of each group. Finally, these p‐values were adjusted for multiple testing with the 

false discovery rate correction by using the fdr_bh function in Matlab. When a difference in the slope of the two groups 

was detected, the age at deflection was evaluated at the point of intersection of the two linear trajectories. 

 

(4)

P‐values  and log‐likelihood  ratio are provided  for  group  effect and slope. Furthermore, the difference in percentage 

between the intercept of the 2 groups tested for thalamic nuclei of which test‐retest reliability has been evaluated (i.e. 

AV, LP, CM, MD, VL and PU) are listed in Supplementary Table S2.  

If there was no significant slope difference between the 2 groups but a significant group difference, the difference in 

percentage was evaluated as follows: 

𝑥

A B 𝑥 100 /A

 

On  the  other  hand,  if  there  were  both  significant  slope  difference  between  the  2  groups  and  a  significant  group 

difference  or  a  significant  slope  difference  alone,  we  computed  the  maximum  estimated  group  difference,  i.e.  the 

difference between the intercepts in the point of the curve with the maximum difference between the 2 groups: 

𝑥

A𝑚𝑎𝑥 B𝑚𝑖𝑛 𝑥 100 /A𝑚𝑎𝑥

 

Group comparison and correlations of cross‐sectional data 

Demographic  measures  between  groups  were  compared  using  two‐sample  t‐tests  and  p‐values  were  corrected  for 

multiple comparisons with the FDR. We additionally employed a two‐sample t‐test to compare the volume of MGN in 

the  cross‐sectional  group  comparison.  Pearson’s  correlation  coefficient  was  employed  to  assess  the  correlation 

between FC values and the volume of MGN.  

 

fMRI images preprocessing  

The  functional  images  were  preprocessed  using  SPM12  (Statistical  Parametric  Mapping,  Wellcome  Department  of 

Imaging  Neuroscience)  (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm12/),  Data  Processing  Assistant  for  Resting‐

State fMRI (DPARSF)(1) and Individual Brain Atlases using Statistical Parametric Mapping (IBASPM) toolboxes using in‐

house Matlab code and adapting the pipeline of previous studies(2, 3). 

All the  functional images  were realigned to  the first volume with a six‐parameter  rigid  body transformation  and  the 

structural scans were  then  co‐registered  to  the  functional  mean.  The  anatomical  images  were  segmented into  grey 

matter,  white  matter  and  cerebrospinal  fluid  (CSF) with the  SPM12  Segmentation algorithm(4).  In order to improve 

anatomical precision, we created a study‐specific template by means of Diffeomorphic Anatomical Registration using 

Exponentiated Lie algebra (DARTEL)(5) and the realigned fMRI images were non‐linearly normalized to the study‐specific 

(5)

template. The resulting images were affine‐aligned into stereotactic space of the Montreal Neurologic Institute (MNI) 

and finally spatially smoothed using an isotropic Gaussian kernel of 3 mm full width maximum (FWHM). The choice of 

the  smoothing parameter was based  on the evidence that using smoothing kernels with  a  FWMH  higher than 4 mm 

might  mix  the  signal  arising  from  subcortical  nuclei(6).  Similar  to  previous  studies,  we  used  a  priori  anatomically 

delineated  thalamic  nuclei  in  native  space  as  seeds(7).  Bilateral  labels  of  each  thalamic  nucleus  with  aberrant  

development in subjects  having  AH were exported from the structural scans processed in FreeSurfer,  converted into 

nifti format and spatially normalized to MNI.  

Further steps of preprocessing and FC analyses were carried out using the CONN‐fMRI Functional Connectivity toolbox 

v18(https://web.conn‐toolbox.org)(8). The labels of left and right nuclei of interest based on individual anatomy were 

imported in Conn as subject‐specific ROIs. The alignment of the functional mean with the anatomical images and the 

labels of the thalamic nuclei of interest was carefully inspected for each subject. The mislabeling of the ROI voxels of 

any thalamic nucleus resulted in the exclusion of the entire scan. Outlier scans due to head motion were identified using 

the software ART(www.nitrc.org/projects/artifact_detect)(9)  and excluded if the movement of either translational or 

rotational parameters exceeded 2 mm or 2°. After all these quality control procedures, 10 subjects (6 with and 4 without 

AH) were excluded from the following analyses.   

BOLD  signal  noise  from  white  matter  and  CSF  was  defined  and  addressed  with  the  Component‐based  correction 

(CompCor)  method which  models  the influence of  noise as a voxel‐specific  combination of multiple noise sources(8, 

10). The first 5 principal components of the subject‐specific WM‐ and CSF‐mask signals were calculated. Then, the linear 

effects  of  the  6  motion  parameters  estimated  during  realignment,  their  temporal  derivatives,  and  the  10  noise 

components (including  physiological artifacts such as  cardiac or respiratory  rates) were  regressed  out  at  each voxel. 

Furthermore, outliers time‐points identified with the software ART by using a global‐signal z‐value threshold of 3 and a 

subject motion threshold of 0.5 mm were as well censored from the BOLD time‐series at each voxel. Finally, the BOLD 

time‐series within each of the bilateral seeds was estimated and temporally band‐pass filtered with a frequency window 

of 0.01 to 0.1 Hz. 

Seed‐based functional connectivity analyses 

First‐level analyses were performed using general linear models, as implemented in SPM12. Seed‐to‐voxel and ROI‐to‐

ROI FC analyses were carried on between thalamic nuclei of interest as defined by apriori anatomical segmentation and 

the whole brain using Harvard‐Oxford atlas in the second case. 

(6)

 Seed‐to‐voxel  and  ROI‐to‐ROI  FC  maps  were  created  for  each  participant,  modeling  individual‐specific  covariation  between  the BOLD  activity  of  each  seed  and  the  rest  of  the  brain by  using Fisher‐transformed  bivariate  correlation 

coefficients(8). To account for the use of 2 scanner models and differences in sex and age and the use of antipsychotic 

medications, these parameters were entered as covariates together with head motion information. 

Second  level  analyses  allowed  to  test  our  hypotheses  and  compare  with  independent  t‐tests  the  FC  between  each 

thalamic seed and the rest of the brain in the groups of 22qdel with and without AH. False positive control in ROI‐to‐

ROI analyses was performed using FDR correction and in voxel‐level analyses using a combination of FDR correction at 

voxel level and family wise error (FWE) correction at cluster level. 

   

Analyses to test the hypothesis of a VTA‐hippocampal‐thalamic loop dysfunction   Here we tested whether: 

1. There is a correlation between the volume of Re nucleus and CA1 subfield of the hippocampus by using the  fitlme  function  in  MATLAB  R2017  (Math  Works).  As  in  our  previous  work(11),  a  segmentation  algorithm 

published  with  FreeSurfer  v  6.0  was  employed  to  get  the  volumetric  data(12).  Results  can  be  found  in 

supplementary table S11. 

2. There is an increased functional connectivity between ventral tegmental area (VTA) and hippocampus in 22qdel  with hallucinations. VTA region was defined as in the paper by Giordano and colleagues: a 3 mm spherical ROI 

containing 27 voxels centered in the midline of the brain(13) by employing MarsBar region of interest toolbox 

for SPM(14). Similarly, we kept peak Tailarach coordinates fixed across subjects [x =0, y=20, z=12]. Fc analyses 

were carried out with Conn as described in the main text. Results can be found in supplementary table S10. 

     

   

(7)

Supplemental References   

1. Chao‐gan Y, Yu‐feng Z (2010): DPARSF : a MATLAB toolbox for “ pipeline ” data analysis of resting‐state fMRI. 4: 1–7. 

2. Zöller D, Schaer M, Scariati E, Padula MC, Eliez S, Van De Ville D (2017): Disentangling resting‐state BOLD variability  and  PCC  functional  connectivity  in  22q11.2  deletion  syndrome.  Neuroimage.  149.  doi: 

10.1016/j.neuroimage.2017.01.064. 

3. Zöller D, Padula MC, Sandini C, Schneider M, Scariati E, Van De Ville D, et al. (2018): Psychotic symptoms influence  the development of anterior cingulate BOLD variability in 22q11.2 deletion syndrome. Schizophr Res. 193: 319–

328. 

4. T JA, Friston KJ (2005): Unified segmentation. 26: 839–851. 

5. Ashburner J (2007): A fast diffeomorphic image registration algorithm. Neuroimage. 38: 95–113. 

6.  De  Hollander  G,  Keuken  MC,  Forstmann  BU  (2015):  The  subcortical  cocktail  problem;  Mixed  signals  from  the  subthalamic nucleus and substantia nigra. PLoS One. 10. doi: 10.1371/journal.pone.0120572. 

7.  Hrybouski  S,  Aghamohammadi‐sereshki  A,  Madan  CR,  Shafer  AT,  Baron  CA,  Seres  P,  et  al.  (2016):  NeuroImage  Amygdala subnuclei response and connectivity during emotional processing. Neuroimage. 133: 98–110. 

8.  Whitfield‐gabrieli  S,  Nieto‐castanon  A  (2012):  Conn :  A  Functional  Connectivity  Toolbox  for  Correlated  and  Anticorrelated Brain Networks. 2. doi: 10.1089/brain.2012.0073. 

9. Tousignant B, Eugène F, Sirois K, Jackson PL (2018): Difference in neural response to social exclusion observation and  subsequent altruism between adolescents and adults. Neuropsychologia. 116: 15–25. 

10. Behzadi Y, Restom K, Liau J, Liu TT (2007): A component based noise correction method ( CompCor ) for BOLD and  perfusion based fMRI. Hum Brain Mapp J. 37: 90–101. 

11. Mancini V, Sandini C, Padula MC, Zöller D, Schneider M, Schaer M, Eliez S (2019): Positive psychotic symptoms are  associated with divergent developmental trajectories of hippocampal volume during late adolescence in patients  with 22q11DS. Mol Psychiatry. . doi: 10.1038/s41380‐019‐0443‐z. 

12. Iglesias JE,  Augustinack  JC,  Nguyen K, Player CM,  Player  A, Wright  M,  et  al. (2015): A computational atlas  of  the  hippocampal formation using ex vivo, ultra‐high resolution MRI: Application to adaptive segmentation of in vivo  MRI. Neuroimage. 115. doi: 10.1016/j.neuroimage.2015.04.042. 

13. Maria Giulia G, Stanziano M, Papa M, Mucci A, Prinster A, Soricelli A, Galderisi S (2018): Functional connectivity of  the ventral tegmental area and avolition in subjects with schizophrenia : a resting state functional MRI study. Eur  Neuropsychopharmacol. 28: 589–602. 

14. Brett M, Anton J, Valabregue  R, Poline J, Irmf C, Timone CHU La (2002): Region of interest analysis using an SPM  toolbox.  

 

 

 

 

 

 

(8)

                                                           

 

Supplementary  Table  S1.  Demographic  information  and  medical  history  comprising  psychiatric  disorders  and  medications use in the group of 22qdel with and without hallucinations for the cross‐sectional sub‐analysis with rsfMRI  data. 

                 

 

22q11del AH‐  22q11del AH+  p‐value 

Number of subjects (%f)  40 (45%)  36 (50%)  0.3456 

Mean age  18.27 ± 4.44  17.98 ± 4.11  0.3192 

Age range 

12‐25 y.o.  12‐25 y.o.  N/A 

Number of scans (total)  40  36  N/A 

Number of 3 T (Trio) scans  25  24  0.3735 

Number of 3 T (Prisma) scans  15  12  0.3735 

Left‐handedness (%)  10%  13.9%  0.2370 

Mild to moderate auditory deficit  30%  33.3%  0.8036 

Subjects medicated  25 (62.5%)  24 (66.7%%)  0.3736 

Methylphenidate  15 (37.5%)  12 (30%)  0.3736 

Antidepressants  10 (25%)  12 (33.3%)  0.1757 

Antipsychotics  0  6 (6%)  < 0.001 

Anxiolytics  4 (10%)  5 (13.9%)  0.4661 

Antiepileptic drugs  1 (2.5%)  1 (2.8%)   0.4989 

More than one class of medication 

16 (40%)  19 (47.5%)  0.0669 

Subjects meeting criteria for psychiatric 

diagnosis  27 (67.5%)  25 (69.44%)  0.4692 

ADHD  17 (42.5%)   18 (50 %)  0.2294 

Generalized anxiety disorder  8 (20 %)  10 (27.78%)  0.1815 

Phobia  15 (37.5%)  17 (45.22%)  0.1443 

Mood disorders  9 (22.5%)  10 (27.78%)  0.3028 

Psychotic disorders  0  8 (22.22%)  < 0.001 

OCD  2 (5%)   3 (8.33%)  0.2962 

More than one diagnosis  16 (40%)  19 (52.78%)  0.06690 

(9)

 

  HC vs 22qdel   22qdel hal‐ vs 22qdel hal+  

  Left side  Right side  Left side  Right side 

  ICC  % reduction  ICC  % reduction  ICC  % reduction  ICC  % reduction 

MGN  0.86  15.1%  0.93  12.9%  0.86  19.8%  0.93  18.6% 

LGN  0.94  9.8%  0.92  7.5%  0.94  N/A  0.92  N/A 

AV  0.86  N/A  0.93  N/A  0.86  18.7%  0.93  N/A 

LP  0.85  14.7%  0.90  14.25%  0.85  10.6%  0.90  N/A 

CM  0.94  N/A  0.92  N/A  0.94  N/A  0.92  N/A 

MD  0.89  N/A  0.95  N/A  0.89  N/A  0.95  N/A 

VL  0.96  N/A  0.99  N/A  0.96  N/A  0.99  N/A 

PU  0.96  7.6%  0.87  5.7%  0.96  N/A  0.87  N/A 

Whole 

thalamus  0.97  N/A  0.98  N/A  0.97  N/A  0.98  N/A 

 

Supplementary  Table  S2.  Percentage  of  thalamic  nuclei  volume  reduction  for  significant  differences  in  group  comparisons and ICC values for test‐retest reliability as provided by Iglesias et al., Neuroimage, 2018. As the MGN and  LGN nuclei have a central role in our study, we compared their percentage of volume reduction to the ICC of nuclei with  a comparable volume: AV  for MGN and CM for LGN. 

                                                                     

   

(10)

 

  22qdel vs HC  22qdel hal+ vs 22qdel hal‐ 

  Scan 1  Scan 2  Scan 1  Scan 2 

Thalamic  nuclei

 

 

p  

group 

interaction 

p   group 

interaction 

p   group 

interaction 

p   group 

interaction 

MGN  Left  <0.0001  0.1860  0.0023  0.3827  0.0025  0.01237  0.0002  0.0392    Right   <0.0001  0.7903  0.0060  0.9720  0.0067  0.0016  0.0018  0.0246  LGN  Left   <0.0001  0.3682  0.0068  0.6464  0.6675  0.4085  0.0252  0.7188    Right  <0.0001  0.2421  0.0029  0.8693  0.6021  0.4455  0.0489  0.1365 

PuI  Left  0.0048  0.0874  0.0451  0.7677  0.1902  0.0686  0.0545  0.3502 

  Right   0.0013  0.0032  0.0452  0.7958  0.7913  0.8893  0.1224  0.5322 

PuM  Left   <0.0001  0.4219  0.0012  0.1330  0.3776  0.3987  0.0049  0.6083 

  Right  0.0002  0.2433  0.0434  0.9859  0.3717  0.2854  0.0390  0.9589 

PuA  Left  0.0857  0.2161  0.0335  0.5167  0.4303  0.4578  0.0464  0.8853 

  Right   0.5855  0.5454  0.1205  0.3643  0.5239  0.3684  0.7054  0.5621 

PuL  Left   0.0840  0.0586  0.1287  0.1669  0.2340  0.4129  0.1630  0.3080 

  Right  0.1972  0.0860  0.6458  0.9126  0.7975  0.5534  0.1490  0.2553 

L‐Sg  Left   0.7214  0.7358  0.3085  0.3738  0.7043  0.4116  0.2532  0.6962 

  Right  0.8364  0.6517  0.4699  0.2325  0.5817  0.4171  0.5171  0.7043 

MD  Left   0.3236  0.2306  0.5566  0.8688  0.9985  0.9735  0.2657  0.1668 

  Right  0.5658  0.4586  0.2672  0.4169  0.7316  0.4786  0.2913  0.7497 

Pf  Left  0.8765  0.7183  0.2290  0.1417  0.6916  0.6730  0.0517  0.5978 

  Right  0.1842  0.4381  0.2519  0.2990  0.1724  0.4168  0.0724  0.9453 

Pt  Left   0.5119  0.4510  0.8792  0.6118  0.8918  0.6600  0.0151  0.4465 

  Right  0.7627  0.4618  0.4509  0.6144  0.5125  0.7441  0.2777  0.6770 

Pc  Left   0.0336  0.6778  0.0080  0.4457  0.4932  0.9241  0.0119  0.1885 

  Right  0.0077  0.7151  0.0356  0.6040  0.7927  0.9995  0.1180  0.3718 

CM  Left  0.7572  0.4949  0.7350  0.4736  0.5258  0.3764  0.0218  0.3272 

  Right  0.3925  0.3633  0.5737  0.3453  0.7639  0.6961  0.1965  0.7085 

CeM  Left  0.8097  0.6045  0.4792  0.2303  0.8031  0.7985  0.0331  0.0265 

  Right  0.5675  0.4746  0.1471  0.0842  0.3703  0.5812  0.0278  0.3180 

MV(Re)  Bilateral  0.2655  0.4672  0.2381  0.4293  0.0381  0.0401  0.0367  0.0125 

CL  Left   0.9819  0.8587  0.5538  0.6497  0.2987  0.3941  0.0199  0.1236 

  Right  0.4667  0.4566  0.2627  0.9432  0.1565  0.4172  0.3822  0.1673 

VA  Left  0.0355  0.2940  0.0401  0.6093  0.0758  0.1524  0.0451  0.7066 

  Right  0.0005  0.2273  0.0006  0.3281  0.6008  0.3474  0.0223  0.9546 

VPL  Left  0.5547  0.6135  0.6897  0.6346  0.8574  0.9745  0.0133  0.8229 

  Right  0.8287  0.5634  0.8482  0.7657  0.6986  0.4080  0.0076  0.0454 

VLa  Left  0.0032  0.3942  0.0437  0.5876  0.1120  0.4226  0.0242  0.1506 

  Right  0.0006  0.4106  0.0115  0.4720  0.7449  0.4431  0.0307  0.4906 

VLp  Left   0.0336  0.6778  0.3411  0.8184  0.4932  0.9241  0.0119  0.1885 

  Right  0.0668  0.4882  0.3737  0.7015  0.6881  0.4038  0.0333  0.3974 

VM  Left  0.1592  0.4911  0.8792  0.6931  0.8073  0.6211  0.0496  0.6368 

  Right  0.0788  0.8545  0.7952  0.9926  0.6933  0.5036  0.0129  0.0360 

AV  Left  0.8635  0.7461  0.5060  0.5102  0.0434  0.9774  0.0114  0.1190 

  Right  0.1559  0.1889  0.6425  0.9064  0.1786  0.7057  0.0457  0.4195 

LP  Left  0.0001  0.2681  0.0473  0.3340  0.7292  0.4694  0.0224  0.0588 

  Right  <0.0001  0.4557  0.0039  0.4466  0.5086  0.2537  0.2260  0.2226 

LD  Left  0.0774  0.0937  0.8810  0.6147  0.7886  0.9815  0.1871  0.4714 

  Right   0.5102  0.3520  0.5232  0.3457  0.4162  0.9534  0.9295  0.7454 

Thalamus  Left  0.4459  0.2508  0.8416  0.6934  0.5426  0.3503  0.2750  0.6681 

  Right   0.3679  0.1625  0.8558  0.5889  0.3271  0.1375  0.3943  0.6868 

 

Supplementary Table S3. P‐values for group effect and age x group interaction of the comparison between 22q11Del  and HC  and  between  22qdel with and without hallucination  for  each type of scanner used in the longitudinal study. 

There seems to be a good agreement between the results with the 2 scans. 

(11)

 

Supplementary Table S4. P‐values for group  effect (models  were  fixed to  a  constant model  order)  between  left and  right volumes in the groups tested (22qdel, HC, 22qdel with and without hallucination). Patterns of laterality (i.e. higher  right or left volume) do not differ across groups. 

Thalamic  nuclei 

HC  22qdel  22qdel hal+  22qdel hal‐

 

  p‐value group  Laterality  p‐value  group 

Laterality  p‐value  group 

Laterality  p‐value  group 

Laterality 

MGN  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  LGN  < 0.001  R>L  < 0.001  R>L  < 0.001  R>L  < 0.001  R>L  PuI  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  PuM  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  PuA  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  PuL  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R 

MD  0.0027  L>R  0.0018  L>R  0.0573  L>R  0.0019  L>R 

VA  0.4893  N/A  < 0.001  L>R  0.0003  L>R  0.0004  L>R 

Sg  < 0.001  R>L  < 0.001  R>L  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R 

VPL  0.6869  N/A  0.9623  N/A  0.0973  N/A  0.7896  N/A 

CM  0.1136  N/A  0.3656  N/A  0.8091  N/A  0.0373  R>L 

Vla  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R 

Pf  0.9128  N/A  0.5779  N/A  0.6756  N/A  0.1563  N/A 

MV(Re)  < 0.001  L>R  0.0046  L>R  0.1975  N/A  0.2613  N/A 

CeM  0.8934  N/A  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R 

VM  0.0688  N/A  0.2613  N/A  < 0.001  L>R  0.0007  L>R 

CL  0.1707  N/A  0.3156  N/A  0.4208  N/A  0.5471  N/A 

VLp  0.8696  N/A  0.0996  N/A  < 0.001  L>R  0.0015  L>R 

Pc  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  0.0298  L>R  0.0226  L>R 

Pt  0.0295  N/A  0.0904  N/A  < 0.001  R>L  < 0.001  R>L 

AV  0.0012  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  LP  < 0.001  R>L  < 0.001  R>L  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R 

LD  < 0.001  R>L  < 0.001  R>L  0.0002  R>L  0.0002  R>L 

Whole_thalamus  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R  < 0.001  L>R 

(12)

  Delusions (P1)  Suspiciousness (P2)  Disorganization (P5)  Thalamic nuclei

 

 

p group  p interaction  p group  p interaction  p group  p interaction 

MGN  Left  0.6491  0.7200  0.4536  0.4027  0.0972  0.1033 

  Right   0.4944  0.7202  0.9440  0.8346  0.0620  0.1296 

LGN  Left   0.9856  0.9024  0.7360  0.4386  0.4082  0.1430 

  Right  0.9154  0.8737  0.9626  0.9550  0.6807  0.5064 

PuI  Left  0.4493  0.2086  0.1452  0.2166  0.8842  0.9645 

  Right   0.3736  0.1869  0.8239  0.7404  0.1769  0.0670 

PuM  Left   0.6764  0.5885  0.4323  0.3784  0.4542  0.6905 

  Right  0.0783  0.0568  0.9800  0.8795  0.3260  0.5025 

PuA  Left  0.7940  0.9394  0.9508  0.7515  0.4450  0.9320 

  Right   0.2805  0.1175  0.4025  0.1818  0.2797  0.4778 

PuL  Left   0.4312  0.6060  0.8657  0.8662  0.6706  0.8311 

  Right  0.4299  0.3749  0.9996  0.9999  0.8716  0.8772 

L‐Sg  Left   0.5385  0.2665  0.5429  0.5996  0.6521  0.3664 

  Right  0.1497  0.0615  0.5436  0.3070  0.8380  0.7626 

MD  Left   0.9861  0.9067  0.6391  0.3621  0.9179  0.7693 

  Right  0.6355  0.4350  0.8338  0.8442  0,1541  0.7300 

Pf  Left  0.3878  0.3063  0.4815  0.2460  0.2845  0.3902 

  Right  0.3329  0.2517  0.8282  0.6018  0.4109  0.5409 

Pt  Left   0.2798  0.1120  0.4113  0.1930  0.0809  0.0590 

  Right  0.0721  0.1860  0.7680  0.4842  0.8036  0.8133 

Pc  Left   0.5809  0.3770  0.9183  0.7733  0.9108  0.8695 

  Right  0.5260  0.9496  0.7077  0.4789  0.5526  0.9425 

CM  Left  0.8702  0.6313  0.5755  0.3096  0.7241  0.6196 

  Right  0.2208  0.0947  0.6948  0.3958  0.5960  0.4482 

CeM  Left  0.4268  0.5913  0.0160  0.0742  0.1775  0.1596 

  Right  0.7980  0.5052  0.9561  0.0879  0.1074  0.3639 

MV(Re)  Bilateral  0.8348  0.8642  0.0772  0.3163  0.0780  0.1437 

CL  Left   0.1379  0.6091  0.8200  0.9372  0.8871  0.7916 

  Right  0.2289  0.0897  0.7187  0.5256  0.9081  0.1290 

VA  Left  0.1926  0.1093  0.0562  0.1394  0.6561  0.3709 

  Right  0.3104  0.1290  0.9127  0.8579  0.9672  0.8457 

VPL  Left  0.1940  0.0706  0.0976  0.0522  0.1830  0.0661 

  Right  0.2518  0.1165  0.8228  0.9837  0.7198  0.6140 

VLa  Left  0.7403  0.4382  0.5217  0.5158  0.7994  0.6495 

  Right  0.4998  0.8494  0.6525  0.5916  0.9469  0.7674 

VLp  Left   0.7421  0.4615  0.8453  0.7175  0.7154  0.6653 

  Right  0.3843  0.5042  0.4599  0.4900  0.8879  0.6263 

VM  Left  0.4050  0.1908  0.1614  0.0586  0.0747  0.2346 

  Right  0.0929  0.0596  0.5133  0.3448  0.8383  0.9185 

AV  Left  0.1286  0.2427  0.0958  0.8604  0.2637  0.2878 

  Right  0.3250  0.3320  0.0959  0.0703  0.0794  0.0689 

LP  Left  0.2078  0.1591  0.8961  0.6468  0.9900  0.8901 

  Right  0.3838  0.7035  0.7944  0.7461  0.2851  0.9806 

LD  Left  0.4556  0.8803  0.3897  0.4139  0.3572  0.7784 

  Right   0.2490  0.1189  0.5611  0.7200  0.0480  0.0531 

Thalamus  Left  0.8873  0.7138  0.9265  0.8685  0.8626  0.5876 

  Right   0.8417  0.8191  0.0746  0.5402  0.8051  0.7739 

(13)

Supplementary Table  S5. P‐values  for  group  effect and age x group  interaction of the developmental trajectories of  22qdel divided according to the scores of the SIPS for delusions (left), suspiciousness (center) and disorganization (right).  

MGN= medial geniculate nucleus; LGN= lateral geniculate nucleus; PuI= inferior putamen; PuL= lateral pulvinar; PuA= 

anterior pulvinar; PuM= medial pulvinar; L‐Sg= Limitans suprageniculate; MD = mediodorsal nucleus; Pf= parafascicular; 

Pt=  paratenial;  Pc=  paracentral;  VA=  ventral  anterior;  Vamc=  ventral  anterior  magnocellular;  VPL=  ventral  posterolateral; Vla= ventral latral anterior; VLp= ventral lateral posterior; VM= ventromedial; CM= centromedian; CeM= 

central  medial;  MV(Re)=  reuniens (medial  ventral);  CL=  central  lateral; AV= anteroventral; LP= lateral posterior; LD= 

laterodorsal. 

(14)

  22q11del AH+  22q11del AH‐  p‐value  Mean translation 

(mm) 

x  0.0203 ± 0.0140  0.0211 ± 0.0118  0.405  y  0.0359 ± 0.0183  0.0328 ± 0.0201  0.264  z  0.0361 ± 0. 0125  0.0389 ± 0.0230  0.279  Mean rotation  

(rad) 

pitch  0.0012 ± 0.0006  0.0013 ± 0.0012  0.330  roll  0.0046 ± 0.0030  0.0047 ± 0.0043  0.479  yaw  0.0043 ± 0.0034  0.0054 ± 0.0046  0.422  Framewise displacement (mm)  0.0329 ± 0.017  0.0397 ± 0.058  0.268  Global signal z‐value  0.864  ± 0.072  0.847 ± 0.077  0.183 

Valid scans   (%) 

193.94 ± 5.53  (96.97%) 

192.17 ± 6.22  (96.08%) 

0.107 

 

Supplementary Table S6. fMRI motion parameters and standard deviation of the signal. The percentage of valid scans 

refers to the number of scans that survived after censoring bad data points (defined as data points with a global‐signal 

z‐value higher than 3 or mean motion measured with framewise displacement higher than 0.5 mm) from the data.  

(15)

   

  Left MGN    Right MGN 

  T value  p‐value  p‐value fdr  T value  p‐value  p‐value fdr 

Right TP  3.70  0.0002  0.0217  3.38  0.0006  0.0471 

networks.DefaultMode.LP (left)  3.59  0.0003  0.0217  2.86  0.0028  0.0637 

Left TOFusC  3.49  0.0004  0.0217  2.93  0.0023  0.0637 

Left sLOC  3.42  0.0005  0.0217  2.76  0.0037  0.0637 

Left PT  3.35  0.0007  0.0218  3.28  0.0008  0.0471 

Left aSTG  3.16  0.0012  0.0286  3.27  0.0008  0.0471 

Right TOFusc  3.15  0.0012  0.0286  2.79  0.0034  0.0637 

Right amygdala  2.95  0.0038  0.0637  2.57  0.0061  0.1170 

Right PT  2.78  0.0035  0.0669  2.44  0.0087  0.1375 

Left pSMG  2.65  0.0049  0.0860  2.76  0.0037  0.1170 

Left FOrb  2.6  0.0056  0.0893  2.54  0.0067  0.1170 

Left AG  2.46  0.0082  0.1194  2.35  0.0109  0.1461 

Left OFusG  2.38  0.0099  0.1233  1.99  0.0255  0.1886 

networks.Language.pSTG (left)  2.36  0.0106  0.1233  2.64  0.0051  0.1170 

Left pTFusC  2.33  0.0113  0.1233  2.05  0.0223  0.1762 

networks.DefaultMode.MPFC  2.31  0.0121  0.1233  1.98  0.0260  0.1886 

networks.Visual.Lateral (left)  2.3  0.0121  0.1233  2.11  0.0190  0.1657 

Left aMTG  2.27  0.0133  0.1233  2.25  0.0139  0.1587 

Left IFG  2.25  0.0138  0.1233  1.95  0.0276  0.1891 

networks.Visual.Lateral (right)  2.24  0.0142  0.1233  1.85  0.0341  0.1976 

Right pSTG  2.2  0.0155  0.1237  2.22  0.0149  0.1587 

Right Accumbens  2.2  0.0156  0.1237  2.25  0.0138  0.1587 

Left HG  2.16  0.0170  0.1277  2.12  0.0186  0.1657 

Left PP  2.15  0.0176  0.1277  2.18  0.0164  0.1587 

MedFC  2.13  0.0184  0.1282  1.7  0.0464  0.2170 

Left pMTG  2.05  0.0218  0.1412  2.05  0.0218  0.1762 

Right iLOC  2.04  0.0224  0.1412  1.83  0.0354  0.1988 

networks.DefaultMode.LP (left)  2.02  0.0235  0.1412  1.91  0.0304  0.1891 

networks.Language.pSTG (right)  2.02  0.0235  0.1412  1.72  0.0453  0.2170 

Left TP  1.98  0.0256  0.1440  1.94  0.0283  0.1891 

AC  1.98  0.0257  0.1440  1.49  0.0702  0.2546 

Right IC  1.96  0.0272  0.1479  1.92  0.0295  0.1891 

Right Hippocampus  1.94  0.0282  0.1488  1.51  0.0683  0.2530 

Left IC  1.91  0.0300  0.1524  1.51  0.0672  0.2530 

SubCalC  1.9  0.0307  0.1524  1.8  0.0384  0.2089 

Left pSTG  1.88  0.0322  0.1558  2.18  0.0163  0.1587 

networks.SensoriMotor.Lateral  1.84  0.0350  0.1583  1.86  0.0334  0.1976 

Left aPaHC  1.82  0.0362  0.1583  1.65  0.0522  0.2327 

Right PP  1.8  0.0383  0.1583  1.36  0.0896  0.3057 

Left iLOC  1.79  0.0386  0.1583  1.73  0.0440  0.2170 

Right Cuneal  1.78  0.0394  0.1583  1.36  0.0889  0.3057 

Left Amygdala  1.75  0.0418  0.1583  1.72  0.0446  0.2170 

Right aMTG  1.71  0.0455  0.1644  1.32  0.0950  0.3082 

Left pPaHC  1.71  0.0455  0.1644  1.57  0.0610  0.2530 

Left SPL  1.7  0.0469  0.1644  1.31  0.0978  0.3082 

Right Caudate  1.69  0.0473  0.1644  1.7  0.0472  0.2170 

Left PO  1.68  0.0491  0.1644  1.63  0.0535  0.2329 

Right SCC  1.68  0.0491  0.1644  1.56  0.0616  0.2530 

Right aPaHC  1.65  0.0514  0.1660  1.65  0.0522  0.2327 

networks.FrontoParietal.PPC (left)  1.65  0.0521  0.1660  1.52  0.0663  0.2530 

Left Accumbens  1.64  0.0525  0.1660  1.55  0.0628  0.2530 

Right pMTG  1.63  0.0543  0.1686  1.31  0.0974  0.3082 

networks.DorsalAttention.FEF (left)  1.6  0.0571  0.1713  1.33  0.0943  0.3082 

Left LG  1.59  0.0577  0.1713  1.07  0.1434  0.3648 

Right sLOC  1.59  0.0587  0.1713  0.92  0.1807  0.4031 

Right aSTG  1.57  0.0599  0.1713  1.28  0.1017  0.3104 

networks.Language.IFG (left)  1.57  0.0604  0.1713  1.69  0.0474  0.2170 

Left CO  1.57  0.0610  0.1713  1.51  0.0682  0.2530 

Left Hippocampus  1.55  0.0628  0.1733  1.38  0.0862  0.3057 

Right OFusG  1.54  0.0643  0.1748  1.18  0.1211  0.3398 

Right LG  1.47  0.0731  0.1957  1.06  0.1468  0.3648 

Left IFG  1.46  0.0747  0.1959  1.3  0.0992  0.3082 

Right IFG  1.45  0.0754  0.1959  1.01  0.1583  0.3648 

Right CO  1.42  0.0802  0.2052  1.03  0.1530  0.3648 

PC  1.33  0.0939  0.2344  1.23  0.1115  0.3262 

Right OP  1.33  0.0944  0.2344  1.17  0.1236  0.3413 

(16)

Left Cuneal  1.32  0.0957  0.2344  1.04  0.1505  0.3648 

networks.Visual.Medial  1.3  0.0998  0.2411  0.81  0.2090  0.4489 

Right toMTG  1.27  0.1033  0.2458  1  0.1605  0.3648 

networks.Language.IFG (right)  1.27  0.1045  0.2458  1.02  0.1552  0.3648 

Left SCC  1.24  0.1094  0.2500  1.06  0.1454  0.3648 

Right AG  1.23  0.1115  0.2500  0.79  0.2153  0.4513 

networks.SensoriMotor.Lateral  1.23  0.1121  0.2500  1.01  0.1569  0.3648 

Left FO  1.15  0.1261  0.2769  0.81  0.2116  0.4489 

Right FOrb  1.15  0.1276  0.2769  1.22  0.1125  0.3262 

Left MidFG  1.14  0.1294  0.2769  0.75  0.2288  0.4740 

Left toMTG  1.13  0.1305  0.2769  1  0.1610  0.3648 

Left OP  1.11  0.1360  0.2849  0.82  0.2071  0.4489 

Right FO  1.05  0.1477  0.3023  1.18  0.1203  0.3398 

networks.FrontoParietal.LPFC (left)  1  0.160378  0.3209  0.66  0.2546  0.4978 

Left PaCiG  1  0.16047  0.3209  0.72  0.2373  0.4801 

networks.Visual.Occipital  0.98  0.166038  0.3283  0.89  0.1892  0.4168 

Right Putamen  0.93  0.176863  0.3458  0.52  0.3020  0.5418 

networks.DorsalAttention.IPS (left)  0.92  0.179277  0.3466  0.56  0.2898  0.5418 

Right ICC  0.91  0.182593  0.3478  0.40  0.3436  0.5571 

Left SFG  0.91  0.1839  0.3478  0.63  0.2653  0.5072 

networks.Salience.SMG (left)  0.89  0.187327  0.3505  1.26  0.1056  0.3169 

Right PaCiG  0.87  0.194905  0.3608  0.69  0.2462  0.4912 

networks.DorsalAttention.IPS (right)  0.82  0.206164  0.3776  0.4  0.3457  0.5570 

Right Cerebellum9  0.8  0.2124  0.3849  1  0.1614  0.3648 

networks.Salience.ACC  0.79  0.216756  0.3862  0.45  0.3267  0.5466 

networks.Salience.Ainsula (left)  0.79  0.217549  0.3862  0.68  0.2484  0.4912 

Precuneous  0.76  0.224848  0.3941  0.48  0.3163  0.5466 

Left Cerebellum9  0.75  0.2265  0.3941  0.72  0.2360  0.4801 

Left FP  0.74  0.2319  0.3958  0.29  0.3867  0.5903 

Right aSMG  0.74  0.23201  0.3958  0.43  0.3330  0.5466 

Right SMA  0.7  0.243775  0.4118  0.47  0.3206  0.5466 

Right aTFusC  0.65  0.260436  0.4319  ‐0.03  0.5099  0.6932 

Left Caudate  0.64  0.263482  0.431925  0.52  0.3019  0.5418 

Right PO  0.62  0.2684  0.4319  0.33  0.3708  0.5770 

Right MidFG  0.62  0.2691  0.4319  0.23  0.4095  0.6109 

Right pTFusC  0.62  0.269094  0.4319  0.45  0.3283  0.5466 

Left PreCG  0.61  0.270574  0.4319  0.38  0.3533  0.5641 

Right HG  0.59  0.2786  0.4398  0.53  0.2991  0.5418 

Left Putamen  0.58  0.280586  0.439838  0.51  0.3070  0.5450 

Right Pallidum  0.56  0.289716  0.449294  0.36  0.3610  0.5711 

networks.DorsalAttention.FEF (right)  0.55  0.291783  0.449294  0.33  0.3714  0.5770 

Right Cerebellum7  0.48  0.3166  0.4737  0.14  0.4459  0.6388 

Right FP  0.47  0.3205  0.4737  0.47  0.3192  0.5466 

Right pPaHC  0.47  0.320456  0.4737  0.2  0.4204  0.6134 

Left SMA  0.47  0.321231  0.47368  0.44  0.3302  0.5466 

networks.DefaultMode.PCC  0.45  0.325639  0.476145  0.19  0.4231  0.6134 

Left PostCG  0.44  0.329028  0.4771  0.23  0.4118  0.6109 

Left aSMG  0.42  0.336148  0.4834  0.32  0.3755  0.5783 

Left aITG  0.38  0.351996  0.4997  0.53  0.3002  0.5418 

Right SPL  0.38  0.3537  0.4997  0.13  0.4479  0.6388 

networks.Salience.SMG (right)  0.37  0.357185  0.4997  0.23  0.4096  0.6109 

Right toITG  0.36  0.358955  0.4997  0.04  0.4858  0.6708 

Left ICC  0.3  0.382469  0.5262  0.4  0.3436  0.5571 

Left toITG  0.26  0.397432  0.5403  ‐0.07  0.5282  0.7070 

Left Cerebellum6  0.23  0.4078  0.5500  0.2  0.4195  0.6134 

networks.SensoriMotor.Superior  0.13  0.447925  0.5995  ‐0.26  0.6033  0.7564 

Right PreCG  0.12  0.453684  0.5996  ‐0.31  0.6207  0.7593 

Left Pallidum  0.1  0.458877  0.5996  ‐0.1  0.5385  0.7099 

Right SFG  0.1  0.4613  0.5996  0.07  0.4735  0.6591 

Right PostCG  0.1  0.461782  0.5996  ‐0.24  0.5937  0.7564 

networks.Salience.RPFC (left)  0.08  0.469715  0.603  ‐0.1  0.5381  0.7099 

Right pSMG  ‐0.04  0.516314  0.6372  ‐0.35  0.6348  0.7608 

Right pITG  ‐0.04  0.515173  0.6372  ‐0.27  0.6043  0.7564 

Left Thalamus  ‐0.03  0.512897  0.6371  ‐0.14  0.5550  0.7261 

networks.Salience.Ainsula (right)  ‐0.01  0.505763  0.6371  ‐0.33  0.6284  0.7593 

Left pITG  ‐0.1  0.538653  0.6600  ‐0.46  0.6755  0.7784 

Left Cerebellum1  ‐0.12  0.547908  0.6621  0.07  0.4735  0.6591 

networks.FrontoParietal.LPFC (right)  ‐0.12  0.546297  0.6620  ‐0.31  0.6196  0.7593 

Right Thalamus  ‐0.13  0.55247  0.6629  ‐0.26  0.6034  0.7564 

Left aTFusC  ‐0.17  0.56912  0.6737  ‐0.23  0.5894  0.7564 

Right aITG  ‐0.17  0.565844  0.6737  ‐0.38  0.6491  0.7684 

(17)

Right Cerebellum10  ‐0.31  0.6195  0.7235  ‐0.58  0.7167  0.8205 

Left Cerebellum8  ‐0.3  0.6182  0.7235  ‐0.44  0.6706  0.7784 

Vermis8  ‐0.34  0.632984  0.734261  ‐0.31  0.6204  0.7593 

Vermis10  ‐0.46  0.676231  0.779233  ‐0.32  0.6258  0.7593 

Right Cerebellum8  ‐0.48  0.6850  0.7841  ‐0.36  0.6384  0.7608 

Right Cerebellum1  ‐0.51  0.693014  0.7881  ‐0.7  0.7577  0.8505 

Vermis3  ‐0.55  0.708044  0.799997  ‐0.64  0.7370  0.8328 

Left Cerebellum45  ‐0.04  ‐0.6400  0.7375  ‐0.84  0.7971  0.8834 

Right IFG  ‐0.74  0.7703  0.8592  ‐1  0.8393  0.9015 

networks.FrontoParietal.PPC (right)  ‐0.83  0.795083  0.859282  ‐0.91  0.8174  0.8889 

Left Cerebellum7  ‐0.82  0.7919  0.8593  ‐0.82  0.7923  0.8834 

networks.Salience.RPFC  ‐0.8  0.785704  0.859282  ‐0.88  0.8090  0.8853 

Right Cerebellum2  ‐0.79  0.783334  0.8593  ‐0.87  0.8073  0.8853 

Right Cerebellum3  ‐0.78  0.7796  0.8593  ‐0.94  0.8244  0.8910 

Left Cerebellum3  ‐0.94  0.8239  0.8741  ‐1.30  0.9012  0.9446 

Left Cerebellum6  ‐0.93  0.8211  0.8741  ‐1.14  0.8704  0.9263 

Vermis9  ‐0.92  0.819925  0.874085  ‐0.61  0.7274  0.8272 

Vermis7  ‐1.1  0.862065  0.909087  ‐1.18  0.8784  0.9263 

networks.Cerebellar.Anterior  ‐1.22  0.886194  0.928902  ‐1.15  0.8740  0.9263 

Vermis12  ‐1.31  0.903056  0.9353  ‐1.35  0.9089  0.9470 

Vermis45  ‐1.29  0.899115  0.9353  ‐1.49  0.9298  0.9560 

Right Cerebellum45  ‐0.08  ‐1.3700  0.9118  ‐1.69  0.9521  0.9688 

Left Cerebellum10  ‐1.42  0.9195  0.9411  ‐1.50  0.9310  0.9560 

networks.Cerebellar.Posterior  ‐1.58  0.940699  0.951638  ‐1.52  0.9341  0.9560 

Brainstem  ‐1.55  0.936584  0.951638  ‐1.89  0.9683  0.9739 

Left Cerebellum2  ‐1.87  0.966999  0.9670  ‐1.83  0.9644  0.9739 

Vermis6  ‐1.83  0.9640  0.9670  ‐2.18  0.9836  0.9836 

 

Supplementary Table S7: Group differences (AH+>AH‐) in ROI to ROI functional connectivity between the left and right 

MGN and the whole brain using Harvard‐Oxford atlas. 

(18)

 

Left AV  Right AV

 

  T value  p‐value  p‐value fdr  T value  p‐value  p‐value fdr 

Left pSMG  3.66  0.0005  0.0307  3.61  0.0006  0.0382 

Left FOrb  3.65  0.0005  0.0307  3.43  0.0010  0.0382 

Left aSTG  3.59  0.0006  0.0307  3.42  0.0011  0.0382 

Left sLOC  3.51  0.0008  0.0307  3.41  0.0012  0.0382 

Left PT  3.46  0.0009  0.0307  3.53  0.0007  0.0382 

Left AG  3.42  0.0011  0.0307  3.16  0.0023  0.0502 

networks.Language.pSTG (left)  3.31  0.0015  0.0336  3.18  0.0022  0.0502 

Right TP  3.29  0.0016  0.0336  2.98  0.0040  0.0649 

networks.DMN.LP (left)  3.26  0.0017  0.0336  3.03  0.0034  0.0649 

Right PT  3.04  0.0034  0.0586  3.18  0.0022  0.0502 

networks.DefaultMode.MPFC (left)  2.97  0.0041  0.0603  2.84  0.0059  0.0789 

Left aMTG  2.96  0.0042  0.0603  2.73  0.0081  0.0870 

Left TOFusC  2.9  0.0050  0.0673  2.97  0.0041  0.0649 

Left pMTG  2.79  0.0067  0.0785  2.66  0.0097  0.0889 

Left pSTG  2.79  0.0068  0.0785  2.69  0.0090  0.0870 

Right Amygdala  2.72  0.0083  0.0903  2.92  0.0047  0.0682 

Right pSTG  2.69  0.0089  0.0911  2.72  0.0083  0.0870 

Left pTFusC  2.6  0.0112  0.1086  2.7  0.0087  0.0870 

Right TOFusC  2.56  0.0125  0.1142  2.7  0.0086  0.0870 

Right DMN.LP  2.47  0.0158  0.1379  2.38  0.0202  0.1529 

Left IFG  2.41  0.0185  0.1469  2.21  0.0306  0.1836 

Left  HG  2.38  0.0200  0.1469  2.41  0.0185  0.1462 

Right Language.pSTG  2.32  0.0202  0.0734  2.15  0.0348  0.1890 

networks.FrontoParietal.PPC (left)  2.32  0.0234  0.1618  2.19  0.0319  0.1849 

Left OFusG  2.29  0.0251  0.1618  2.44  0.0171  0.1462 

Right Accumbens  2.27  0.0263  0.1635  2.07  0.0418  0.2079 

networks.Visual.Lateral (left)  2.25  0.0273  0.1640  2.42  0.0182  0.1462 

Left PP  2.2  0.0308  0.1786  2.25  0.0275  0.1710 

Right iLOC  2.18  0.0323  0.1811  2.32  0.0235  0.1652 

networks.Visual.Lateral (right)  2.16  0.0346  0.1855  2.27  0.0264  0.1704 

Left MedFC  2.15  0.0352  0.1855  1.91  0.0601  0.2515 

Left AC  2.12  0.0373  0.1862  1.98  0.0519  0.2317 

Left IC  2.12  0.0375  0.1862  2.16  0.0343  0.1890 

Left aPaHC  2.1  0.0394  0.1902  2.05  0.0441  0.2129 

Left Amygdala  2.09  0.0406  0.1908  2.02  0.0477  0.2184 

Right Caudate  2.07  0.0419  0.1918  1.95  0.0554  0.2408 

Right pMTG  2.02  0.0473  0.1995  1.84  0.0693  0.2681 

Left TP  2.01  0.0479  0.1995  1.66  0.1018  0.3261 

networks.SensoriMotor.Lateral (left)  2.01  0.0479  0.1995  2.04  0.0453  0.2129 

Right aPaHC  2.01  0.0482  0.1995  2.07  0.0418  0.2079 

networks.Language.IFG (left)  1.92  0.0594  0.2402  1.77  0.0805  0.2882 

Right IC  1.86  0.0672  0.2657  1.85  0.0690  0.2681 

Left iLOC  1.82  0.0731  0.2825  2.09  0.0398  0.2079 

Left SubCalC  1.81  0.0748  0.2829  1.7  0.0939  0.3204 

Left SPL  1.78  0.0797  0.2851  1.9  0.0622  0.2515 

Left PC  1.76  0.0823  0.2851  1.65  0.1035  0.3261 

Right Cuneal  1.72  0.0893  0.2851  1.65  0.1042  0.3261 

Left PO  1.72  0.0893  0.2851  1.9  0.0615  0.2515 

Left MidFG  1.72  0.0906  0.2851  1.51  0.1367  0.3550 

Left toMTG  1.71  0.0909  0.2851  1.47  0.1450  0.3550 

Right sLOC  1.71  0.0912  0.2851  1.73  0.0875  0.3044 

Left Accumbens  1.71  0.0918  0.2851  1.62  0.1098  0.3261 

Right aMTG  1.67  0.0984  0.2952  1.35  0.1802  0.3882 

Right aSTG  1.65  0.1030  0.3015  1.6  0.1151  0.3320 

Left IFG  1.64  0.1050  0.3015  1.49  0.1415  0.3550 

Right AG  1.63  0.1072  0.3015  1.47  0.1469  0.3550 

Right toMTG  1.63  0.1083  0.3015  1.37  0.1764  0.3882 

networks.FrontoParietal.LPFC (left)  1.62  0.1093  0.3015  1.48  0.1429  0.3550  networks.DorsalAttention.FEF (left)  1.61  0.1126  0.3015  1.81  0.0739  0.2796 

Left SFG  1.6  0.1146  0.3015  1.34  0.1841  0.3882 

Left CO  1.59  0.1170  0.3015  1.36  0.1791  0.3882 

Left pPaHC  1.58  0.1192  0.3015  1.53  0.1310  0.3522 

Right Hippocampus  1.58  0.1195  0.3015  1.52  0.1335  0.3522 

Left Hippocampus  1.58  0.1195  0.3015  1.4  0.1670  0.3775 

Left PaCiG  1.56  0.1242  0.3086  1.3  0.1979  0.4099 

Left FO  1.54  0.1281  0.3138  1.62  0.1106  0.3261 

Left LG  1.51  0.1355  0.3274  1.59  0.1165  0.3320 

(19)

Right PP  1.49  0.1414  0.3280  1.45  0.1529  0.3595  networks.SensoriMotor.Lateral (right)  1.46  0.1478  0.3385  1.54  0.1280  0.3522 

Right FOrb  1.36  0.1779  0.3969  1.22  0.2268  0.4363 

Left aITG  1.34  0.1839  0.4051  1.23  0.2238  0.4363 

Right CO  1.32  0.1913  0.4109  1.36  0.1791  0.3882 

Right OFusG  1.3  0.1966  0.4172  1.52  0.1336  0.3522 

Right SCC  1.28  0.2053  0.4305  1.41  0.1621  0.3710 

Right FO  1.23  0.2239  0.4546  1.28  0.2040  0.4176 

networks.Salience.SMG (left)  1.22  0.2248  0.4546  1.24  0.2179  0.4309 

Right LG  1.2  0.2339  0.4546  1.34  0.1830  0.3882 

Left FP  1.19  0.2391  0.4546  1.21  0.2307  0.4363 

networks.Visual.Occipital (right)  1.18  0.2433  0.4546  1.42  0.1605  0.3710 

Left Cuneal  1.18  0.2438  0.4546  1.17  0.2456  0.4498 

Right Putamen  1.18  0.2439  0.4546  1.2  0.2348  0.4393 

Right IFG  1.17  0.2448  0.4546  ‐1.18  0.2417  0.4474 

Left Putamen  1.17  0.2456  0.4546  1.21  0.2295  0.4363 

Left SCC  1.12  0.2656  0.4814  1.05  0.2961  0.4771 

Right PaCiG  1.12  0.2684  0.4815  1.08  0.2844  0.4625 

networks.DorsalAttention.FEF (right)  1.1  0.2747  0.4877  1.09  0.2781  0.4625 

Right OP  1.07  0.2882  0.5015  1.25  0.2138  0.4309 

networks.Language.IFG (right)  1.03  0.3055  0.5161  0.97  0.3368  0.5232 

networks.DorsalAttention.IPS (left)  0.96  0.3387  0.5425  1.1  0.2762  0.4625 

networks.Visual.Medial  0.96  0.3398  0.5425  1.1  0.2749  0.4625 

Left Caudate  0.94  0.3487  0.5452  0.82  0.4129  0.5889 

networks.Salience.Ainsula (left)  0.92  0.3602  0.5538  0.95  0.3460  0.5328 

Left Precuneous  0.91  0.3640  0.5538  0.7  0.4873  0.6624 

Left PreCG  0.91  0.3660  0.5538  0.89  0.3757  0.5676 

Right MidFG  0.88  0.3815  0.5723  0.84  0.4049  0.5823 

Right pTFusC  0.83  0.4069  0.6001  0.89  0.3750  0.5676 

Left OP  0.82  0.4131  0.6017  1.09  0.2778  0.4625 

Right FP  0.82  0.4150  0.6017  0.88  0.3842  0.5676 

Right SMA  0.81  0.4204  0.6046  0.98  0.3293  0.5161 

Left SMA  0.79  0.4307  0.6143  0.87  0.3849  0.5676 

networks.Salience.ACC  0.75  0.4559  0.6447  0.8  0.4271  0.6042 

networks.DefaultMode.PCC  0.74  0.4629  0.6447  0.52  0.6041  0.7350 

Left Cerebellum9  0.74  0.4632  0.6447  0.63  0.5290  0.6869 

Left pITG  0.67  0.5026  0.6893  0.66  0.5140  0.6776 

Right Cerebellum7  0.66  0.5088  0.6893  0.56  0.5768  0.7118 

Right toITG  0.66  0.5135  0.6893  0.77  0.4444  0.6236 

Right HG  0.66  0.5146  0.6893  0.73  0.4675  0.6457 

Right SFG  0.65  0.5150  0.6893  0.61  0.5452  0.7027 

Left PostCG  0.64  0.5263  0.6951  0.68  0.4986  0.6726 

Left aTFusC  0.63  0.5313  0.6951  0.59  0.5556  0.7097 

networks.DorsalAttention.IPS (right)  0.62  0.5398  0.6995  0.88  0.3824  0.5676 

Right ICC  0.61  0.5449  0.6995  0.75  0.4554  0.6340 

Right Cerebellum9  0.57  0.5681  0.7215  0.45  0.6554  0.7681 

Right PO  0.57  0.5726  0.7220  0.66  0.5093  0.6764 

networks.FrontoParietal.LPFC (right)  0.52  0.6048  0.7464  0.56  0.5750  0.7118 

Right pPaHC  0.48  0.6359  0.7737  0.41  0.6831  0.7718 

Right PreCG  0.46  0.6469  0.7816  0.47  0.6367  0.7587 

Right aTFusC  0.42  0.6730  0.7965  0.38  0.7057  0.7764 

networks.Salience.RPFC (left)  0.42  0.6751  0.7965  0.44  0.6578  0.7681 

Right aSMG  0.42  0.6775  0.7965  0.49  0.6225  0.7522 

Left Cerebellum1  0.38  0.7018  0.8087  ‐0.46  0.6471  0.7659 

Left  aSMG  0.34  0.7342  0.8295  0.53  0.5958  0.7301 

Right SPL  0.32  0.7483  0.8346  0.56  0.5765  0.7118 

Right Pallidum  0.31  0.7604  0.8405  0.33  0.7458  0.8030 

Right PostCG  0.3  0.7688  0.8405  0.28  0.7825  0.8354 

Right pITG  0.29  0.7729  0.8405  0.26  0.7961  0.8447 

Left Thalamus  0.25  0.8000  0.8539  0.16  0.8762  0.9021 

Left ICC  0.23  0.8164  0.8581  0.39  0.6992  0.7764 

Left Cerebellum6  0.23  0.8186  0.8581  0.22  0.8258  0.8708 

Left toITG  0.2  0.8383  0.8735  0.34  0.7382  0.8028 

Right aITG  0.13  0.8982  0.9194  ‐0.11  0.9128  0.9278 

Left Pallidum  0.12  0.9063  0.9222  0.16  0.8747  0.9021 

networks.SensoriMotor.Superior  0.07  0.9448  0.9520  0.10  0.9172  0.9278 

Left Cerebellum8  0  0.9961  0.9961  ‐0.21  0.8376  0.8727 

Right Thalamus  ‐0.07  0.9465  0.9520  ‐0.08  0.9354  0.9408 

networks.Salience.SMG (right)  ‐0.17  0.8647  0.8951  0.03  0.9789  0.9789 

Right pSMG  ‐0.17  0.8694  0.8951  ‐0.13  0.8995  0.9207 

networks.Salience.Ainsula (right)  ‐0.23  0.8151  0.8581  ‐0.21  0.8316  0.8717 

(20)

Right Cerebellum10  ‐0.28  0.7793  0.8422  ‐0.42  0.6768  0.7718 

Right Cerebellum8  ‐0.29  0.7723  0.8405  ‐0.37  0.7095  0.7764 

Right Cerebellum2  ‐0.33  0.7456  0.8346  ‐0.44  0.6621  0.7681 

Right Cerebellum1  ‐0.35  0.7237  0.8230  0.32  0.7476  0.8030 

Left Cerebellum7  ‐0.36  0.7210  0.8230  ‐0.40  0.6914  0.7761 

Vermis8  ‐0.39  0.7003  0.8087  ‐0.41  0.6830  0.7718 

networks.FrontoParietal.PPC (right)  ‐0.4  0.6886  0.8042  ‐0.37  0.7092  0.7764 

Vermis3  ‐0.49  0.6271  0.7684  ‐0.58  0.5641  0.7113 

networks.Salience.RPFC (right)  ‐0.53  0.5956  0.7402  ‐0.48  0.6349  0.7587 

Left Cerebellum45  ‐0.54  0.5907  0.7395  ‐0.67  0.5059  0.6764 

Right Cerebellum3  ‐0.63  0.5280  0.6951  ‐0.59  0.5588  0.7097 

Right Cerebellum6  ‐0.86  0.3926  0.5838  ‐0.84  0.4015  0.5823 

networks.Cerebellar.Posterior  ‐0.94  0.3509  0.5452  ‐1.04  0.3003  0.4794 

networks.Cerebellar.Anterior  ‐0.95  0.3432  0.5428  ‐1.09  0.2807  0.4625 

Vermis10  ‐0.97  0.3348  0.5425  ‐0.72  0.4716  0.6461 

Left Cerebellum3  ‐0.99  0.3272  0.5370  ‐0.84  0.4049  0.5823 

Vermis12  ‐1.06  0.2927  0.5026  ‐1.14  0.2602  0.4625 

Vermis9  ‐1.06  0.2946  0.5026  ‐0.98  0.3284  0.5161 

Left Cerebellum2  ‐1.14  0.2564  0.4697  ‐1.24  0.2179  0.4309 

Right IFG  ‐1.18  0.2420  0.4546  1.13  0.2616  0.4625 

Vermis45  ‐1.19  0.2366  0.4546  ‐1.47  0.1469  0.3550 

Vermis7  ‐1.33  0.1876  0.4080  ‐1.34  0.1852  0.3882 

Right Cerebellum45  ‐1.49  0.1397  0.3280  ‐1.58  0.1183  0.3320 

Left Cerebellum10  ‐1.5  0.1389  0.3280  ‐1.45  0.1527  0.3595 

Vermis6  ‐1.69  0.0960  0.2930  ‐1.77  0.0812  0.2882 

Brainstem  ‐1.72  0.0899  0.2851  ‐1.62  0.1102  0.3261 

 

Supplementary Table S8: Group differences (AH+>AH‐) in ROI to ROI functional connectivity between the left and right  AV and the whole brain using Harvard‐Oxford atlas. 

Legend of abbreviations 

AC: Cingulate Gyrus, anterior division  AG : Angular Gyrus 

aITG : Inferior Temporal Gyrus, anterior division  aPhG : Parahippocampal Gyrus, anterior division  aSMG : Supramarginal Gyrus, anterior division  aTFusC : Fusiform Gyrus, anterior division  CC : Cuneal Cortex 

COpC : Central Opercular Cortex  FMC : Frontal Medial Cortex  FOpC : Frontal Operculum Cortex  FOrb: Orbitofrontal Cortex  FP : Frontal Pole 

HG : Heschl's Gyrus  ICC : Intracalcarine Cortex 

IFGpo : Inferior Frontal Gyrus, pars opercularis  IFGpt : Inferior Frontal Gyrus, pars triangularis  IC : Insular Cortex 

LG : Lingual Gyrus 

iLOC : Lateral Occipital Cortex, inferior division  sLOC : Lateral Occipital Cortex, superior division  aMTG : Middle Temporal Gyrus, anterior division  pMTG : Middle Temporal Gyrus, posterior division  tpMTG : Middle Temporal Gyrus, temporooccipital part  OcP : Occipital Pole 

OFusG : Occipital Fusiform Gyrus 

PaCiG : Paracingulate Gyrus 

pPaG : Parahippocampal Gyrus, posterior division  PC : Cingulate Gyrus, posterior division 

PcC : Precuneous Cortex  PcG : Paracingulate Gyrus 

pITG : Inferior Temporal Gyrus, posterior division  PoG : Postcentral Gyrus 

POpC : Parietal Operculum Cortex  PP : Planum Polare 

PreCG : Precentral Gyrus 

pSMG : Supramarginal Gyrus, posterior division  PT : Planum Temporale 

pTFusC: Fusiform Gyrus, posteriori division  ScC : Subcallosal Cortex 

SccC : Supracalcarine Cortex  SFG : Superior Frontal Gyrus  SMC : Juxtapositional Lobule Cortex   SPL : Superior Parietal Lobule  SPL : Superior Parietal Lobule 

STGa : Superior Temporal Gyrus, anterior division  STGp : Superior Temporal Gyrus, posterior division  TOFusC : Temporal Occipital Fusiform Cortex  TP : Temporal Pole 

tpITG : Inferior Temporal Gyrus, temporooccipital part   

   

(21)

 

Regions involved in FC  Correlation with FD  Correlation with % of valid scans 

Pearson r  p‐value  Pearson r  p‐value 

L_MGN‐ R_TP  ‐ 0.067  0.576  ‐ 0.017  0.147 

L_MGN‐ L_PT  ‐ 0.041  0.731  ‐ 0.026  0.047 

L_MGN‐ L_aSTG  ‐ 0.024  0.299  0.022  0.853 

L_MGN‐L_DMN  ‐ 0.021  0.859  ‐ 0.040  0.741 

L_MGN L_TOFusC  0.118  0.324  ‐ 0.104  0.385 

L_MGN R_TOFusC  ‐ 0.119  0.320  ‐0.111  0.189 

L_MGN L_sLOC  ‐ 0.012  0.920  ‐ 0.145  0.048 

R_MGN R_TP  ‐ 0.105  0.152  ‐ 0.019  0.874 

R_MGN L_aSTG  ‐ 0.158  0.187  ‐ 0.018  0.218 

R_MGN L_PT  ‐ 0.142  0.045  ‐ 0.085  0.483 

L_AV L_pSMG  0.132  0.271  ‐ 0.126  0.072 

L_AV L_Forb  ‐ 0.118  0.324  ‐ 0.193  0.112 

L_AV L_aSTG  ‐ 0.084  0.481  ‐ 0.137  0.095 

L_AV L_sLOC  ‐ 0.057  0.636  ‐ 0.128  0.074 

L_AV L_PT  ‐ 0.017  0.890  ‐ 0.130  0.115 

L_AV L_AG  ‐ 0.030  0.804  ‐0.116  0.171 

L_AV language_network  ‐ 0.043  0.721  ‐ 0.121  0.313 

L_AV R_TP  ‐ 0.128  0.285  ‐ 0.141  0.238 

L_AV DMN  ‐ 0.063  0.601  ‐ 0.042  0.725 

R_AV L_pSMG  0.139  0.243  0.058  0.225 

R_AV L_Forb  ‐ 0.118  0.324  0.124  0.299 

R_AV L_aSTG  ‐ 0.102  0.394  0.154  0.196 

R_AV L_sLOC  ‐ 0.042  0.726  0.171  0.150 

L_AV L_PT  ‐ 0.019  0.874  ‐ 0.042  0.240 

R_AV L_AG  ‐ 0.035  0.770  0.116  0.333 

R_AV language_network  ‐ 0.027  0.821  0.136  0.256 

 

Supplementary Table  S9:  Pearson’s correlations between measures of average FC  and framewise  displacement (FD)  and  the  percentage of  valid  scans.  The percentage  of  valid  scans  refers  to  the  number  of  scans  that  survived  after  censoring bad data points (defined as data points with a global‐signal z‐value higher than 3 or mean motion measured  with FD higher than 0.5 mm) from the data. 

                                                         

(22)

   

  VTA 

  T value  p‐value  

Left Hippocampus  0.58  0.045  Right Hippocampus  ‐0.17  0.556 

 

Supplementary Table  S10: Comparison of left  and  right hippocampal  fc with VTA between 22qdel with and  without  hallucinations. 

                 

 

Left CA1  Right CA1 

  R value  p‐value fdr  R value  p‐value fdr 

Left Re  0.190  0.019  0.181  0.029 

Right Re  0.139  0.087  0.229  0.006 

 

Supplementary Table S11: correlation between the volume of nucleus reuniens (Re) and the volume of the CA1 subfield 

of the hippocampus. 

(23)

   

Figure S1. ROI‐to‐ROI functional connectivity of the (A‐C) left and right (B‐D) MGN with the rest of the brain in 22qdel  with  (A‐B)  and  without  (C‐D)  AH.  All  the  ROIs  are  displayed  with  relative  values  of  FC.  F‐values  of  ROI‐to‐ROI  FC  representing the relative strength of the connections are expressed with a color code in the figure.  

 

A B

C D

(24)

   

 

Figure S2. ROI‐to‐ROI functional connectivity of the (A‐C) left and right (B‐D) AV nucleus with the rest of the brain in  22qdel with (A‐B) and without (C‐D) AH. All the ROIs are displayed with relative values of FC. F‐values of ROI‐to‐ROI FC  representing the relative strength of the connections are expressed with a color code in the figure.  

           

A B

C D

(25)

       

   

Figure S3.  ROI‐to‐ROI functional  connectivity  of  the:  A)  left  Medial  geniculate  nucleus (MGN), B)  right  MGN,  C)  left  anteroventral nucleus (AV), D) right anteroventral nucleus  (AV) with the rest of the brain. All the ROIs with a  statistically  significant increased FC with MGN before correction for multiple comparisons in 22qdel with AH are showed. T‐values  of ROI‐to‐ROI FC are expressed with a color code displayed in the figure.  

A B

C D

Références

Documents relatifs

[r]

Spada&#34; also describes their view on how case tools fits in into thc systcms devclopment environment, what lasks can be supported by the tools and giYCs a short oven'iew or IEFs

The following tasks of the educational environment in the learning process are among the main ones: the devel- opment of learning resources, support of the educational

Dysmaturation Observed as Altered Hippocampal Functional Connectivity at Rest Is Associated With the Emergence of Positive Psychotic Symptoms in Patients With 22q11 Deletion

[r]

22qdel carriers with AHs had a smaller volume of the medial geniculate nucleus, with deviant trajectories showing a steeper volume decrease from childhood with respect to those

Measure each segment in centimeters.. ©c i2Q0y1N1P nK8urtPal kS3oIfLtRwEa0rmeH 6LxLMCm.o m fAAlQla WrqiNgEhxtts4 drUeOsEeir6vje1dV.J U 0MzavdEeD ewDiRtehI

Shortcomings relate to identification of children with intellectual disabilities, implementing early intervention, addressing health inequalities and ensuring access to health