Abstract Adequate sleep is critical for development and facilitates the maturation of the neurophysiological circuitries at the basis of cognitive and behavioral function. Observational research has associated sleep problems in early life with worse later cognitive, psychosocial, and somatic health outcomes. Yet, the extent to which day-to-day sleep habits in early life relate to neurophysiology - acutely and long-term - remains to be explored. Here, we report that sleep habits in 32 healthy 6-month-olds assessed with actimetry are linked to fundamental aspects of their neurophysiology measured with high-density electroencephalography (hdEEG). Our study reveals four key findings: First, daytime sleep habits are linked to EEG slow wave activity (SWA). Second, habits of nighttime movement and awakenings from sleep are connected with spindle density. Third, habitual sleep timing is linked to neurophysiological connectivity quantified as Delta-coherence. And lastly, Delta-coherence at age 6 months predicts nighttime sleep duration at age 12 months. These novel findings widen our understanding that infants’ sleep habits are closely intertwined with three particular levels of neurophysiology: sleep pressure (determined by SWA), the maturation of the thalamocortical system (spindles), and the maturation of cortical connectivity (coherence). Our companion paper complements this insight in the perspective of later developmental outcomes: early thalamocortical connectivity (spindle density) at age 6 months predicts later behavioural status at 12 and 24 months. The crucial next step is to extend this concept to clinical groups to objectively characterize infants’ sleep habits “at risk” that foster later neurodevelopmental problems. Highlights Infant’s habitual sleep behavior (actimetry) is linked with their sleep neurophysiology (EEG) Habits of daytime sleeping (naps) are related to slow wave activity Infant’s movements and awakenings at nighttime are linked to their sleep spindles Sleep timing (infant’s bedtimes) is associated with cortical connectivity in the EEG

Abstract Alpha oscillations play a vital role in managing the brain’s resources, inhibiting neural activity as a function of their phase and amplitude, and are changed in many brain disorders. Developing minimally invasive tools to modulate alpha activity and identifying the parameters that determine its response to exogenous modulators, is essential for the implementation of focussed interventions. We introduce Alpha Closed-Loop Auditory Stimulation ( αCLAS ) as an EEG-based method to augment and investigate these brain rhythms in humans with specificity and selectivity, using targeted auditory stimulation. Across three independent studies, we demonstrate that αCLAS alters alpha power, frequency, and connectivity in a phase, amplitude and topography-dependent manner. Using a single-pulse- αCLAS evoked potentials approach we show that the effects of auditory stimuli on alpha oscillations and resulting evoked potentials can be explained within the theoretical framework of oscillator theory and a phase-reset mechanism. Finally, we demonstrate the functional relevance of our approach by showing that αCLAS modulates sleep onset dynamics in an alpha phase-dependent manner.

Alpha oscillations play a vital role in managing the brain’s resources, inhibiting neural activity as a function of their phase and amplitude, and are changed in many brain disorders. Developing minimally invasive tools to modulate alpha activity and identifying the parameters that determine its response to exogenous modulators is essential for the implementation of focussed interventions. We introduce Alpha Closed-Loop Auditory Stimulation (αCLAS) as an EEG-based method to modulate and investigate these brain rhythms in humans with specificity and selectivity, using targeted auditory stimulation. Across a series of independent experiments, we demonstrate that αCLAS alters alpha power, frequency, and connectivity in a phase, amplitude, and topography-dependent manner. Using single-pulse-αCLAS, we show that the effects of auditory stimuli on alpha oscillations can be explained within the theoretical framework of oscillator theory and a phase-reset mechanism. Finally, we demonstrate the functional relevance of our approach by showing that αCLAS can interfere with sleep onset dynamics in a phase-dependent manner.

Abstract Infancy represents a critical period during which thalamocortical brain connections develop and mature. Deviations in the maturation of thalamocortical connectivity are linked to neurodevelopmental disorders. There is a lack of early biomarkers to detect and localize neuromaturational deviations, which can be overcome with mapping through high-density electroencephalography (hdEEG) assessed in sleep. Specifically, slow waves and spindles in non-rapid eye movement (NREM) sleep are generated by the thalamocortical system, and their characteristics, slow wave slope and spindle density, are closely related to neuroplasticity and learning. Recent studies further suggest that information processing during sleep underlying sleep-dependent learning is promoted by the temporal coupling of slow waves and spindles, yet slow wave-spindle coupling remains unexplored in infancy. Thus, we evaluated three potential biomarkers: 1) slow wave slope, 2) spindle density, and 3) the temporal coupling of slow waves with spindles. We use hdEEG to first examine the occurrence and spatial distribution of these three EEG features in healthy infants and second to evaluate a predictive relationship with later behavioral outcomes. We report four key findings: First, infants’ EEG features appear locally: slow wave slope is maximal in occipital and frontal areas, whereas spindle density is most pronounced frontocentrally. Second, slow waves and spindles are temporally coupled in infancy, with maximal coupling strength in the occipital areas of the brain. Third, slow wave slope, spindle density, and slow wave-spindle coupling are not associated with concurrent behavioral status (6 months). Fourth, spindle density in central and frontocentral regions at age 6 months predicts later behavioral outcomes at 12 and 24 months. Neither slow wave slope nor slow wave-spindle coupling predict behavioral development. Our results propose spindle density as an early EEG biomarker for identifying thalamocortical maturation, which can potentially be used for early diagnosis of neurodevelopmental disorders in infants. These findings are complemented by our companion paper that demonstrates the linkage of spindle density to infant nighttime movement, framing the possible role of spindles in sensorimotor microcircuitry development. Together, our studies suggest that early sleep habits, thalamocortical maturation, and behavioral outcome are closely interwoven. A crucial next step will be to evaluate whether early therapeutic interventions may be effective to reverse deviations in identified individuals at risk. Highlights Slow waves and spindles occur in a temporally coupled manner in infancy Slow wave slope, spindle density, and slow wave-spindle coupling are not related to concurrent behavioral development Spindle density at 6 months predicts behavioral status at 12 and 24 months Slow wave slope and slow wave-spindle coupling are not predictive of behavioral development

An objective measure of brain maturation is highly insightful for monitoring both typical and atypical development. Slow wave activity, recorded in the sleep electroencephalogram (EEG), reliably indexes changes in brain plasticity with age, as well as deficits related to developmental disorders such as attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD). Unfortunately, measuring sleep EEG is resource-intensive and burdensome for participants. We therefore aimed to determine whether wake EEG could likewise index developmental changes in brain plasticity. We analyzed high-density wake EEG collected from 163 participants 3-25 years old, before and after a night of sleep. We compared two measures of oscillatory EEG activity, amplitudes and density, as well as two measures of aperiodic activity, intercepts and slopes. Furthermore, we compared these measures in patients with ADHD (8-17 y.o., N=58) to neurotypical controls. We found that wake oscillation amplitudes behaved the same as sleep slow wave activity: amplitudes decreased with age, decreased after sleep, and this overnight decrease decreased with age. Oscillation densities were also substantially age-dependent, decreasing overnight in children and increasing overnight in adolescents and adults. While both aperiodic intercepts and slopes decreased linearly with age, intercepts decreased overnight, and slopes increased overnight. Overall, our results indicate that wake oscillation amplitudes track both development and sleep need, and overnight changes in oscillation density reflect some yet-unknown shift in neural activity around puberty. No wake measure showed significant effects of ADHD, thus indicating that wake EEG measures, while easier to record, are not as sensitive as those during sleep.

Molecular and electrophysiological studies suggest that sleep ensures efficient functioning of the brain by maintaining synaptic homeostasis. The glutamate receptor α-amino-3-hydroxy-5-methyl-4-isoxazolepropionic acid (AMPA receptor) is involved in synaptic plasticity processes and it was shown that its expression changes across the sleep wake cycle. Moreover, animal studies have shown that glutamate levels are reduced during non-rapid eye movement (NREM) sleep and that the rate of the decrease is positively correlated with sleep EEG slow wave activity (SWA). In this study, we aimed to assess if proton magnetic resonance spectroscopy (1H-MRS) is sensitive to diurnal changes of glutamate + glutamine (GLX) in healthy young adults and if potential overnight changes of GLX are correlated to SWA. 1H-MRS spectra of 16 adult subjects were measured in the parietal lobe in the evening and in the subsequent morning using a 3T MRI scanner. The night between the scans was recorded with high density EEG. Our results revealed a significant overnight reduction in GLX levels, whereas other metabolites did not show any significant change. Moreover, the decrease in GLX was positively correlated with the decrease of SWA in the course of the night. Our study demonstrates that quantification of diurnal changes in GLX is possible by means of 1H-MRS and indicates a relationship between changes in GLX and SWA, a marker that is closely linked to the restorative function of sleep. This relationship might be of particular interest in clinical populations in which sleep is disturbed.

Background Alpha and theta oscillations characterize the waking human electroencephalogram (EEG) and can be modulated by closed-loop auditory stimulation (CLAS). These oscillations also occur during rapid eye movement (REM) sleep, but whether they can be modulated by CLAS is not known. Objective Investigate whether CLAS can modulate alpha and theta oscillations during REM sleep in a targeted phase-dependent manner. Methods We recorded high-density EEG during an extended overnight sleep period in 18 healthy young adults. Auditory stimulation was delivered during both phasic and tonic REM sleep in alternating 6 s ON and 6 s OFF windows. During the ON windows, stimuli were phase-locked to four orthogonal phases of ongoing alpha or theta oscillations detected in a frontal electrode (Fz). Results During ON windows, the four orthogonal phases of ongoing alpha and theta oscillations were targeted with high accuracy. Alpha and theta CLAS induced phase-dependent changes in power and frequency at the target location. Frequency-specific effects were observed for alpha trough (speeding up) and rising (slowing down) and theta trough (speeding up) conditions. These phase-dependent changes of CLAS were observed during both REM sleep substages, even though the amplitude evoked by auditory stimuli which were not phase-locked was very much reduced in phasic compared to tonic REM sleep. Conclusions This study provides evidence that faster REM sleep rhythms can be modulated by CLAS in a phase-dependent manner. This offers a new approach to investigate how modulation of REM sleep oscillations affects the contribution of this vigilance state to brain function. Highlights - REM sleep alpha and theta oscillations can be modulated using phase-locked CLAS - Phase-dependent changes in power and frequency are observed in the target area - Phase-dependent modulation occurs in phasic and tonic REM sleep Graphical Abstract