Syntax is traditionally defined as a specifically human way to pair sound with meaning: words are assembled in a recursive way generating a potentially infinite set of sentences 1,2 . There can be different phrasal structures depending on the types of words involved, for example, “noun phrases” (NP), combining an article and a noun, vs. “verb phrases” (VP), combining a verb and a complement. Although it is known that the combination of an increasing number of words in sequences correlates with an increasing electrophysiological activity 3,4 , the specific electrophysiological correlates of the syntactic operation generating NPs vs. VPs remain unknown. A major confounding factor is the fact that syntactic information is inevitably intertwined with the acoustic information contained in words even during inner speech 5 . Here, we addressed this issue in a novel way by designing a paradigm to factor out acoustic information and isolate the syntactic component. In particular, we construed phrases that have exactly the same acoustic content but that are interpreted as NPs or VPs depending on their syntactic context (homophonous phrases). By performing stereo-electro-encephalographic (SEEG) recordings in epileptic patients 6 we show that VPs are associated with a higher activity in the high gamma band (150-300Hz frequency), an index of cortical activity associated with linguistic processing, with respect to NPs in multiple cortical areas in both hemispheres, including language areas and their homologous in the non-dominant hemisphere. Our findings pave the way to a deeper understanding of the electrophysiological mechanisms underlying syntax and contribute to the ultimate far reaching goal of a complete neural decoding of linguistic structures from the brain 2 .

Abstract Background Cortico-cortical evoked potentials (CCEPs) recorded by stereo-electroencephalography (SEEG) are a valuable clinical tool to investigate brain reactivity and effective connectivity. However, these invasive recordings are spatially sparse since they depend on clinical needs. This sparsity hampers systematic comparisons across-subjects, the detection of the whole-brain spatiotemporal properties of CCEPs, as well as their relationships with classic sensory evoked potentials. Objective To demonstrate that CCEPs recorded by high-density electroencephalography (hd-EEG) are sensitive to changes in stimulation parameters and compensate for the limitations typical of invasive recordings. Methods SEEG and hd-EEG activities were simultaneously recorded during SPES in drug-resistant epileptic patients (N=36). Changes in stimulation parameters encompassed physical (pulse intensity and width), geometrical (angle and position with respect to white/grey matter) and topological (stimulated cortical area) properties. Differences were assessed by measuring the overall responses and the amplitude of N1 and N2 components of the CCEPs, and by their spectral profiles. Results While invasive and non-invasive CCEPs were generally correlated, differences in pulse duration, angle and stimulated cortical area were better captured by hd-EEG. Further, hd-EEG responses to SPES reproduced basic features of responses to transcranial magnetic stimulation and showed a much larger amplitude as compared to typical sensory evoked potentials. Conclusions The present results show that macroscale hd-EEG recordings are exquisitely sensitive to variations in SPES parameters, including local changes in physical and geometrical stimulus properties, while providing valuable information about whole-brain dynamics. Moreover, the common reference space across subjects represented by hd-EEG may facilitate the construction of a perturbational atlas of effective connectivity. Highlights CCEPs recorded with hd-EEG and SEEG are correlated. hd-EEG recording is highly sensitive to changes in stimulation parameters. hd-EEG responses show higher amplitude responses with respect to non-invasive ones. Simultaneous recordings provide a fixed observation point across subjects.

Abstract Cortical stimulation with single pulses is a common technique in clinical practice and research. However, we still do not understand the extent to which it engages subcortical circuits which contribute to the associated evoked potentials (EPs). Here we find that cortical stimulation generates remarkably similar EPs in humans and mice, with a late component similarly modulated by the subject’s behavioral state. We optogenetically dissect the underlying circuit in mice, demonstrating that the late component of these EPs is caused by a thalamic hyperpolarization and rebound. The magnitude of this late component correlates with the bursting frequency and synchronicity of thalamic neurons, modulated by the subject’s behavioral state. A simulation of the thalamo-cortical circuit highlights that both intrinsic thalamic currents as well as cortical and thalamic GABAergic neurons contribute to this response profile. We conclude that the cortical stimulation engages cortico-thalamo-cortical circuits highly preserved across different species and stimulation modalities. Graphical abstract

Abstract Electrical source imaging (ESI) aims at reconstructing the electrical brain activity from measurements of the electric field on the scalp. Even though the localization of single focal sources should be relatively straightforward, different methods provide diverse solutions due to the different underlying assumptions. Furthermore, their input parameter(s) further affects the solution provided by each method, making localization even more challenging. In addition, validations and comparisons are typically performed either on synthetic data or through post-operative outcomes, in both cases with considerable limitations. We use an in-vivo high-density EEG dataset recorded during intracranial single pulse electrical stimulation, in which the true sources are substantially dipolar and their locations are known. We compare ten different ESI methods under multiple choices of input parameters, to assess the accuracy of the best reconstruction, as well as the impact of the parameters on the localization performance. Best reconstructions often fall within 1 cm from the true source, with more accurate methods outperforming less accurate ones by 1 cm, on average. Expectedly, dipolar methods tend to outperform distributed methods. Sensitivity to input parameters varies widely between methods. Depth weighting played no role for three out of six methods implementing it. In terms of regularization parameters, for several distributed methods SNR=1 unexpectedly turned out to be the best choice among the tested ones. Our data show similar levels of accuracy of ESI techniques when applied to “conventional” (32 channels) and dense (64, 128, 256 channels) EEG recordings. Overall findings reinforce the importance that ESI may have in the clinical context, especially when applied to identify the surgical target in potential candidates for epilepsy surgery.

Visual perception of others' actions is important for social interactions, and the ability to do so, even when one gets only brief glimpses of others' behavior, may be crucial for survival. At present it is unknown how the human brain solves this problem. Imaging studies have promoted the idea that the multiple demand (MD) system, a domain general system of the human brain, operates in difficult cognitive and perceptual tasks, but not in tasks in which sensory information is reduced. Functional imaging, based on slow hemodynamic responses, may miss or standardize neural events with very diverse time courses. Here we exploited the temporal resolution of stereo-EEG to study directly cortical activity when human subjects must judge the actions of others, but only get brief glimpses of others' activity, because the videos were truncated. Multiple cortical regions increased their activity in the difficult action discrimination, relative to the easy task when the complete video was visible. The majority of these regions belonged to the MD system, being located in parietal or prefrontal cortex. The variety of time courses, lasting from a few 100ms to several seconds, allowed us to disentangle control from effector regions, the latter processing observed actions. This distinction was further supported by relationships with behavior. A key operation within the control clusters was the prediction of erroneous responses, which was initiated in the PPC soon after the end of the truncated video. The time courses further suggested that MD regions not only exert control, but also perform various evaluations of the effort, important for efficient and intelligent behavior. We observed also increases outside the MD system, in temporo-parietal cortex, which may provide contextual information about variables related to the observed action, such as the actor, the object or the scene. Furthermore, to cope with the brief sensory input, the MD system called upon warning regions reacting to the static picture of the actor presented just before the video. We conclude that discrimination of brief observed actions indeed involves the MD system, which is thus is more general than assumed so far. WE also show that the MD system is more complex than assumed, as it includes evaluation of control, and more flexible, as it interacts with other systems than simply the effector circuit of the task.

Syntax is a species-specific component of human language combining a finite set of words in a potentially infinite number of sentences. Since words are by definition expressed by sound, factoring out syntactic information is normally impossible. Here, we circumvented this problem in a novel way by designing phrases with exactly the same acoustic content but different syntactic structures depending on the other words they occur with. By performing stereo-electroencephalographic (SEEG) recordings in epileptic patients we measured a different electrophysiological correlate of verb phrases vs. noun phrases by analyzing the high gamma band activity (150-300Hz frequency), in multiple cortical areas in both hemispheres, including language areas and their homologous in the non-dominant hemisphere. Our findings contribute to the ultimate goal of a complete neural decoding of linguistic structures from the brain.

Precisely localizing the sources of brain activity as recorded by EEG is a fundamental procedure and a major challenge for both research and clinical practice. Even though many methods and algorithms have been proposed, their relative advantages and limitations are still not well established. Moreover, these methods involve tuning multiple parameters, for which no principled way of selection exists yet. These uncertainties are emphasized due to the lack of ground-truth for their validation and testing. Here we provide the first open dataset that comprises EEG recorded electrical activity originating from precisely known locations inside the brain of living humans. High-density EEG was recorded as single-pulse biphasic currents were delivered at intensities ranging from 0.1 to 5 mA through stereotactically implanted electrodes in diverse brain regions during pre-surgical evaluation of patients with drug-resistant epilepsy. The uses of this dataset range from the estimation of in vivo tissue conductivity to the development, validation and testing of forward and inverse solution methods.