Hintergrund. Exzessives Sorgen ist durch anhaltende, sich wiederholende negative Gedanken gekennzeichnet, die als aufdringlich und unkontrollierbar empfunden werden. Chronisches Sorgen kann zu einer schwer beeinträchtigenden mentalen Aktivität werden und es wird angenommen, dass es zur Entstehung, Aufrechterhaltung und Verschlechterung einer Reihe von somatischen Gesundheitsproblemen und psychischen Störungen beiträgt. Theoretische Modelle und empirische Befunde deuten darauf hin, dass exzessives Sorgen mit einer gestörten Bottom-up-Salienzverarbeitung, einer unzureichenden Top-down-Aufmerksamkeitssteuerung, Defiziten in der Emotionsregulation und abnormalen selbstreferenziellen mentalen Funktionen verbunden sind. Neuroimaging-Studien zu exzessivem Sorgen zeigen Veränderungen funktioneller Aktivierung und Konnektivität in limbischen und paralimbischen Hirnstrukturen, welche die Reaktivität auf emotionale Stimuli unterstützen, in präfrontalen Strukturen, die in Top-down-Prozesse involviert sind, welche der Aufmerksamkeitssteuerung und Emotionsregulation zugrunde liegen, und in medialen kortikalen Mittellinienstrukturen, die an selbstreferenziellen mentalen Aktivitäten beteiligt sind. Im Hinblick auf das Vorhandensein, die genaue Lokalisation der beteiligten Hirnareale und die Richtung der Effekte präsentieren diese Studien jedoch weitgehend heterogene Ergebnisse. Die hohe Variabilität der Befunde erschwert es, ein kohärentes Verständnis der neurobiologischen Mechanismen exzessiven Sorgens zu erlangen. Um dieses Verständnis zu erweitern und künftige Richtungen für die weitere Forschung auf diesem Gebiet aufzuzeigen, verfolgte die vorliegende Dissertationsschrift drei Ziele: (i) die emotionsbezogene, aufgabenbasierte fMRT-Literatur zu exzessivem Sorgen auf quantitative, datengesteuerte Weise zusammenzufassen, um konsistente funktionelle Störungen über Studien hinweg zu identifizieren; (ii) zu bestimmen, mit welchen psychologischen Prozessen die identifizierten Hirnregionen assoziiert sind, und in welchen funktionellen Hirnnetzwerken sie wirken; und (iii) Anomalien in der grundlegenden Hirnorganisation zu untersuchen, die mit exzessivem Sorgen assoziiert sind. Methoden. Eine State-of-the-Art koordinatenbasierte Meta-Analyse wurde unter Anwendung des Activation Likelihood Estimation (ALE) Algorithmus durchgeführt, um die Übereinstimmung zwischen 16 Neuroimaging-Experimenten zu bestimmen, die Veränderungen in der funktionellen Aktivität des Gehirns während der Verarbeitung emotionaler Inhalte zwischen Personen mit hoher und normaler Sorgenneigung berichten. Die identifizierten Regionen wurden mithilfe von Metadaten der funktionellen Magnetresonanztomographie (fMRT) hinsichtlich ihrer psychologischen Funktionen charakterisiert (Verhaltens-Charakterisierung). Zusätzlich wurde meta-analytic-connectivity modeling (MACM) verwendet, um ihre globalen funktionellen Konnektivitätsmuster zu bestimmen und so zugehörige Gehirnnetzwerke zu identifizieren. Schließlich wurde fMRT im Ruhezustand (resting-state) verwendet, um die funktionellen Konnektivitätsmuster zwischen 21 Personen mit hoher und 21 Personen mit normaler Sorgenneigung ohne einer aufgabenbezogenen Gehirnaktivierung zu vergleichen. Dispositionelle Sorgen wurden mit dem Penn State Worry Questionnaire als verlässliches Selbstauskunftsmaß für schwere Sorgen erhoben. Saatregion-basierte Analysen mit den meta-analytisch abgeleiteten Hirnregionen als Saatregionen und eine datengesteuerte Multi-Voxel-Pattern-Analyse (MVPA) wurden durchgeführt, um funktionelle Konnektivitätsunterschiede zwischen den beiden Gruppen zu detektieren. Darüber hinaus wurden gruppenüber-greifende Korrelationen zwischen dem aktuellen Sorgenausmaß (State-Sorgen) und den funktionellen Konnektivitätsmustern der Saat-Regionen sowie den aus der MVPA abgeleiteten Komponenten-Werten analysiert. Ergebnisse. Die Meta-Analyse ergab konvergente Anomalien bei Individuen mit hoher im Vergleich mit normaler Sorgenneigung, hauptsächlich in einem linkshemisphärischen Cluster, welcher Teile des mittleren frontalen Gyrus, des inferioren frontalen Gyrus und der anterioren Insula umfasst. Die Verhaltens-Charakterisierung zeigte, dass der identifizierte Cluster mit der Sprachverarbeitung und dem Gedächtnis assoziiert ist. Darüber hinaus ergaben die meta-analytischen Konnektivitätskartierungen starke funktionelle Verbindungen zwischen den beobachteten konvergenten Regionen und frontalen, temporalen und parietalen Hirnregionen, die sich mit Teilen von zwei verhaltensrelevanten Hirnnetzwerken überschneiden, nämlich dem Salienznetzwerk (SN) und dem Default-Netzwerk (DN). Die resting-state funktionellen Konnektivitätsanalysen zeigten keine Unterschiede zwischen Individuen mit hoher und normaler Sorgenneigung und auch keine Korrelationen zwischen den resting-state funktionellen Konnektivitätsmustern und State-Sorgen, weder mit dem auf Saatregionen basierenden Ansatz noch mit dem MVPA-Ansatz. Schlussfolgerungen. Die Ergebnisse dieser Dissertationsschrift deuten darauf hin, dass exzessives Sorgen mit einer gestörten Funktion in Hirnarealen zusammenhängt, die mit bottom-up und top-down Aufmerksamkeitssteuerung sowie Emotionserzeugung und Emotionsregulation in Verbindung gebracht werden. Die Verhaltensanalyse deckte Assoziationen zwischen dem identifizierten Cluster und der Sprachverarbeitung auf, die mit dem übermäßigen inneren Sprechen bei zu Sorgen neigenden Personen zusammenhängen könnten. Diese Assoziation ist bisher eher unbeachtet geblieben und sollte weiter erforscht werden. Darüber hinaus stellen die identifizierten Hirnregionen Schlüsselknoten in interagierenden neuronalen Netzwerken dar, die endogen und exogen orientierte Kognition unterstützen und das dynamische Zusammenspiel zwischen diesen Prozessen steuern. Ihre veränderte netzwerkübergreifende Dynamik könnte die Ursache für die Unfähigkeit von zu schweren Sorgen neigen-den Personen sein, sich von intern orientierten Kognitionen zu lösen, wenn adaptives Reagieren einen externen Fokus der Aufmerksamkeit erfordern würde. Die Nullergebnisse der Ruhezustandsanalysen könnten auf das Studiendesign zurückzuführen sein oder durch Charakteristika des Sorgens selbst verursacht werden, werden aber nicht als Beleg dafür interpretiert, dass Anomalien in der intrinsischen Konnektivität des Gehirns in Verbindung mit exzessivem Sorgen nicht vorhanden sind. Die Ergebnisse dieser Arbeit können zukünftige Forschungen anleiten, die z.B. untersuchen könnten, ob und wie sich die dynamischen zeitlichen Interaktionen innerhalb und zwischen den hier identifizierten Netzwerken in Abhängigkeit vom Schweregrad des Sorgens unterscheiden. Die ALE-Ergebnisse liefern eine A-priori-Auswahl von Hirnregionen für solche Studien. Ein besseres Verständnis der Veränderungen in den Gehirnnetzwerken, die exzessivem Sorgen zugrunde liegen, und der psychologischen Funktionen, die dadurch beeinträchtigt werden, wird Ansatzpunkte für die Verbesserung therapeutischer Interventionen liefern.:Contents TABLES VIII FIGURES IX ABBREVIATIONS X ABSTRACT 1 1 THEORETICAL BACKGROUND 6 1.1 WORRY 6 1.1.1 DEFINITION, NATURE AND FUNCTION OF WORRY 6 1.1.2 THE WORRY CONTINUUM – NORMAL VERSUS MALADAPTIVE WORRY 7 1.1.3 THE DELETERIOUS EFFECTS OF EXCESSIVE WORRY 8 1.1.4 THEORETICAL MODELS OF EXCESSIVE WORRY 11 1.2 FUNCTIONAL BRAIN NETWORKS AND EXCESSIVE WORRY 18 1.2.1 A SYSTEMS NEUROSCIENCE VIEW OF EXCESSIVE WORRY 18 1.2.2 EMPIRICAL EVIDENCE: FMRI STUDIES ON EXCESSIVE WORRY 20 1.3 RESEARCH QUESTION 32 2 STUDY I: A QUANTITATIVE META-ANALYSIS OF FMRI STUDIES INVESTIGATING EMOTIONAL PROCESSING IN EXCESSIVE WORRIERS: APPLICATION OF ACTIVATION LIKELIHOOD ESTIMATION ANALYSIS 35 2.1 ABSTRACT 36 2.2 INTRODUCTION 37 2.3 METHODS 40 2.3.1 LITERATURE SEARCH AND STUDY SELECTION 40 2.3.2 ACTIVATION LIKELIHOOD ESTIMATION 46 2.3.3 META-ANALYTIC CONNECTIVITY MODELING 47 2.3.4 ANALYSIS OF BEHAVIORAL DOMAIN PROFILES 47 2.4 RESULTS 48 2.4.1 SIGNIFICANT ALE CLUSTERS 48 2.4.2 FUNCTIONAL CONNECTIVITY OF THE DERIVED ALE-CLUSTER – MACM-ANALYSIS 51 2.4.3 FUNCTIONAL CHARACTERIZATION OF THE DERIVED ALE-CLUSTER – BEHAVIORAL ANALYSIS 54 2.5 DISCUSSION 55 2.6 CONCLUSION 59 2.7 SUPPLEMENTARY MATERIAL STUDY I: LISTING OF ALE CLUSTERS SIGNIFICANT AT P < 0.001 UNCORRECTED, CLUSTER SIZE > 100MM3 60 3 STUDY II: HIGH AND LOW WORRIERS DO NOT DIFFER IN UNSTIMULATED RESTING-STATE BRAIN CONNECTIVITY 61 3.1 ABSTRACT 62 3.2 INTRODUCTION 63 3.3 MATERIALS AND METHODS 65 3.3.1 PARTICIPANTS AND PROCEDURE 65 3.3.2 FMRI DATA ACQUISITION 66 3.3.3 SELF-REPORT ASSESSMENTS AND STATE WORRY ASSESSMENT 66 3.3.4 STATISTICAL ANALYSES 67 3.4 RESULTS 69 3.4.1 SELF-REPORT MEASURES 69 3.4.2 FMRI RESULTS 72 3.5 DISCUSSION 72 3.6 CONCLUSION 75 3.7 SUPPLEMENTARY MATERIAL STUDY II: STATE WORRY ASSESSMENT 75 4 GENERAL DISCUSSION 76 4.1 CONVERGENT ABERRANT FUNCTION IN THE MFG-IFG-INSULA-CLUSTER 76 4.2 META-ANALYTIC FUNCTIONAL CHARACTERIZATION AND CONNECTIVITY MAPPING OF THE MFG-IFG-INSULA CLUSTER 82 4.3 NO RESTING-STATE FUNCTIONAL CONNECTIVITY DIFFERENCES BETWEEN HW AND LW 84 4.4 STRENGTHS AND LIMITATIONS 87 4.5 FUTURE DIRECTIONS 90 4.6 CONCLUSION 91 REFERENCES 92 APPENDIX: DECLARATION OF HONOUR / EIGENSTÄNDIGKEITSERKLÄRUNG 131 / Background. Excessive worry is characterized by persistent, repetitive negative thoughts that are perceived as intrusive and uncontrollable. Chronic worrying can become a severely debilitating mental activity and is thought to contribute to the development, maintenance and deterioration of a range of somatic health problems and mental disorders. Theoretical accounts and empirical findings suggest that excessive worry is associated with impaired bottom-up salience-processing, insufficient top-down attentional control, deficits in emotion regulation and abnormal self-referential mental functions. Neuroimaging studies of excessive worry indicate functional activation and connectivity alterations in limbic and paralimbic brain structures that support reactivity to emotional stimuli, in prefrontal structures implicated in top-down processes underlying attentional control and emotion regulation, and in cortical midline structures involved in self-referential mental activity. However, with regard to the presence, the exact localization of the brain areas involved and the directionality of the effects, these studies have presented largely heterogenous results. The high variability of findings makes it difficult to achieve a coherent understanding of the neurobiological mechanisms of excessive worry. To extend this understanding and provide future directions for continued research in this area, the aim of this thesis was threefold: (i) to synthesize the emotional task-based fMRI literature on excessive worry in a quantitative, data-driven manner for the purpose of identifying consistent functional perturbations across studies; (ii) to determine the psychological processes with which the identified brain regions are associated and the functional brain networks in which they operate; and (iii) to examine abnormalities in basic brain organization associated with excessive worry. Methods. A state-of-the-art coordinate-based meta-analysis was conducted applying the activation likelihood estimation (ALE) algorithm to determine concordance among 16 neuroimaging experiments reporting alterations in brain functional activity during emotional processing between individuals experiencing high versus normal levels of worry. The identified regions were behaviorally characterized using functional magnetic resonance imaging (fMRI) metadata. Additionally, meta-analytic-connectivity modeling (MACM) was used to determine their global functional connectivity (FC) patterns and thus identify related brain networks. Finally, resting-state fMRI was used to compare FC patterns between 21 high and 21 low worriers in the absence of task-related brain activation. Dispositional worry was assessed using the Penn State Worry Questionnaire as a reliable self-report measure of severe worry. Seed-based analyses with the meta-analytically derived brain regions as seeds and a data-driven multi-voxel pattern analysis (MVPA) were performed to detect FC differences between the two groups. In addition, cross-group correlations between state worry levels and the FC patterns of the seed regions as well as the MVPA-derived component scores were analyzed. Results. The meta-analysis revealed convergent aberrations in high compared to normal worriers mainly in a left-hemispheric cluster comprising parts of the middle frontal gyrus, inferior frontal gyrus and anterior insula. Behavioral characterization indicated the identified cluster to be associated with language processing and memory. Furthermore, meta-analytic connectivity mapping yielded strong functional connections between the observed convergent regions and frontal, temporal, and parietal brain regions that overlap with parts of two behaviorally relevant brain networks, specifically the salience network (SN) and the default network (DN). The resting-state FC (rsFC) analyses revealed no differences between high and normal worriers and also no correlations between rsFC patterns and state worry, neither using the seed-based nor the MVPA approach. Conclusions. The results of this thesis indicate that excessive worry is related to disturbed functioning in brain areas that have been related to bottom-up and top-down attentional control as well as emotion generation and regulation. Behavioral analysis uncovered associations between the identified cluster and language processing that might be related to the exaggerated inner speech processes in worry prone individuals. This association has so far remained rather unnoticed and requires further exploration. Moreover, the identified brain regions constitute key nodes within interacting neural networks that support internally and externally oriented cognition and control the dynamic interplay among these processes. Their altered cross-network dynamics may underlie the inability of worry-prone individuals to disengage from internally oriented cognitions when adaptive responding would require an external focus of attention. The null-findings of the resting-state analyses might be due to the study design or caused by characteristics of worry itself, but are not interpreted as evidence that abnormalities in the brain's intrinsic connectivity associated with excessive worrying are absent. The results of this thesis may guide future research that could, for example, investigate whether and how the dynamic temporal interactions within and between the networks identified here differ depending on the severity of worry. The ALE results provide an a priori selection of brain regions for such studies. Increasing our understanding of the aberrations in brain networks that underlie excessive worry and the psychological functions that are impaired as a result will provide targets for improving therapeutic interventions.:Contents TABLES VIII FIGURES IX ABBREVIATIONS X ABSTRACT 1 1 THEORETICAL BACKGROUND 6 1.1 WORRY 6 1.1.1 DEFINITION, NATURE AND FUNCTION OF WORRY 6 1.1.2 THE WORRY CONTINUUM – NORMAL VERSUS MALADAPTIVE WORRY 7 1.1.3 THE DELETERIOUS EFFECTS OF EXCESSIVE WORRY 8 1.1.4 THEORETICAL MODELS OF EXCESSIVE WORRY 11 1.2 FUNCTIONAL BRAIN NETWORKS AND EXCESSIVE WORRY 18 1.2.1 A SYSTEMS NEUROSCIENCE VIEW OF EXCESSIVE WORRY 18 1.2.2 EMPIRICAL EVIDENCE: FMRI STUDIES ON EXCESSIVE WORRY 20 1.3 RESEARCH QUESTION 32 2 STUDY I: A QUANTITATIVE META-ANALYSIS OF FMRI STUDIES INVESTIGATING EMOTIONAL PROCESSING IN EXCESSIVE WORRIERS: APPLICATION OF ACTIVATION LIKELIHOOD ESTIMATION ANALYSIS 35 2.1 ABSTRACT 36 2.2 INTRODUCTION 37 2.3 METHODS 40 2.3.1 LITERATURE SEARCH AND STUDY SELECTION 40 2.3.2 ACTIVATION LIKELIHOOD ESTIMATION 46 2.3.3 META-ANALYTIC CONNECTIVITY MODELING 47 2.3.4 ANALYSIS OF BEHAVIORAL DOMAIN PROFILES 47 2.4 RESULTS 48 2.4.1 SIGNIFICANT ALE CLUSTERS 48 2.4.2 FUNCTIONAL CONNECTIVITY OF THE DERIVED ALE-CLUSTER – MACM-ANALYSIS 51 2.4.3 FUNCTIONAL CHARACTERIZATION OF THE DERIVED ALE-CLUSTER – BEHAVIORAL ANALYSIS 54 2.5 DISCUSSION 55 2.6 CONCLUSION 59 2.7 SUPPLEMENTARY MATERIAL STUDY I: LISTING OF ALE CLUSTERS SIGNIFICANT AT P < 0.001 UNCORRECTED, CLUSTER SIZE > 100MM3 60 3 STUDY II: HIGH AND LOW WORRIERS DO NOT DIFFER IN UNSTIMULATED RESTING-STATE BRAIN CONNECTIVITY 61 3.1 ABSTRACT 62 3.2 INTRODUCTION 63 3.3 MATERIALS AND METHODS 65 3.3.1 PARTICIPANTS AND PROCEDURE 65 3.3.2 FMRI DATA ACQUISITION 66 3.3.3 SELF-REPORT ASSESSMENTS AND STATE WORRY ASSESSMENT 66 3.3.4 STATISTICAL ANALYSES 67 3.4 RESULTS 69 3.4.1 SELF-REPORT MEASURES 69 3.4.2 FMRI RESULTS 72 3.5 DISCUSSION 72 3.6 CONCLUSION 75 3.7 SUPPLEMENTARY MATERIAL STUDY II: STATE WORRY ASSESSMENT 75 4 GENERAL DISCUSSION 76 4.1 CONVERGENT ABERRANT FUNCTION IN THE MFG-IFG-INSULA-CLUSTER 76 4.2 META-ANALYTIC FUNCTIONAL CHARACTERIZATION AND CONNECTIVITY MAPPING OF THE MFG-IFG-INSULA CLUSTER 82 4.3 NO RESTING-STATE FUNCTIONAL CONNECTIVITY DIFFERENCES BETWEEN HW AND LW 84 4.4 STRENGTHS AND LIMITATIONS 87 4.5 FUTURE DIRECTIONS 90 4.6 CONCLUSION 91 REFERENCES 92 APPENDIX: DECLARATION OF HONOUR / EIGENSTÄNDIGKEITSERKLÄRUNG 131

Premenopausal bilateral ovariectomy is considered to be one of the risk factors of Alzheimer's disease (AD). However, the underlying mechanisms remain unclear. Here, we aimed to investigate long-term neurological consequences of ovariectomy in a rodent AD model, TG2576 (TG), and wild-type mice (WT) that underwent an ovariectomy or sham-operation, using in vivo MRI biomarkers. An increase in osmoregulation and energy metabolism biomarkers in the hypothalamus, a decrease in white matter integrity, and a decrease in the resting-state functional connectivity was observed in ovariectomized TG mice compared to sham-operated TG mice. In addition, we observed an increase in functional connectivity in ovariectomized WT mice compared to sham-operated WT mice. Furthermore, genotype (TG vs. WT) effects on imaging markers and GFAP immunoreactivity levels were observed, but there was no effect of interaction (Genotype × Surgery) on amyloid-beta-and GFAP immunoreactivity levels. Taken together, our results indicated that both genotype and ovariectomy alters imaging biomarkers associated with AD.