Abstract Semantic knowledge is central to human cognition. The angular gyrus (AG) is widely considered a key brain region for semantic cognition. However, the role of the AG in semantic processing is controversial. Key controversies concern response polarity (activation vs. deactivation) and its relation to task difficulty, lateralization (left vs. right AG), and functional-anatomical subdivision (PGa vs. PGp subregions). Here, we combined the fMRI data of five studies on semantic processing (n = 172) and analyzed the response profiles from the same anatomical regions-of-interest for left and right PGa and PGp. We found that the AG was consistently deactivated during non-semantic conditions, whereas response polarity during semantic conditions was inconsistent. However, the AG consistently showed relative response differences between semantic and non-semantic conditions, and between different semantic conditions. A combined analysis across all studies revealed that AG responses could be best explained by separable effects of task difficulty and semantic processing demand. Task difficulty effects were stronger in PGa than PGp, regardless of hemisphere. Semantic effects were stronger in left than right AG, regardless of subregion. These results suggest that the AG is engaged in both domain-general task-difficulty-related processes and domain-specific semantic processes. In semantic processing, we propose that left AG acts as a “multimodal convergence zone” that binds different semantic features associated with the same concept, enabling efficient access to task-relevant features.

Abstract Aging is characterized by a decline of cognitive control. In semantic cognition, this leads to the paradox that older adults usually show poorer task performance than young adults despite their greater semantic knowledge. So far, the underlying neural changes of these behavioral differences are poorly understood. In the current neuroimaging study, we investigated the contribution of domain-general networks to a verbal semantic fluency task in young and older adults. In both age groups, task processing was characterized by a strong positive integration within the multiple-demand as well as between the multiple-demand and the default mode system during semantic fluency. However, the behavioral relevance of strengthened connectivity differed between groups: While within-network functional connectivity in both networks predicted greater efficiency in semantic fluency in young adults, it was associated with a slower performance in older adults. Moreover, only young adults profited from increased connectivity between networks for their semantic memory performance. Our results suggest that the functional coupling of usually anti-correlated networks is critical for successful task processing, independent of age, when access to semantic memory is required. Furthermore, our findings lend novel support to the notion of reduced efficiency in the aging brain, due to neural dedifferentiation in semantic cognition.

Abstract Semantic memory is a fundamental human ability which is central to communication. Although it is usually well preserved in healthy aging, memory problems in verbal communication due to slowed access and retrieval processes are a common complaint with increasing age. So far, the neural bases of this paradox remain poorly understood. The current neuroimaging study investigated age differences in the functional network architecture during semantic word retrieval in young and older adults. Using group spatial independent component analysis, we defined functional networks for verbal semantic fluency. Combining task-based functional connectivity, graph theory and cognitive measures of fluid and crystallized intelligence, our findings show age-accompanied large-scale network reorganization even when older adults have intact word retrieval abilities. In particular, functional networks of older adults were characterized by reduced decoupling between systems, reduced segregation and efficiency, and a larger number of hub regions relative to young adults. Exploring the predictive utility of these age-related changes in network topology revealed high, albeit less efficient, performance for older adults whose brain graphs showed stronger dedifferentiation and reduced distinctiveness. Our results extend theoretical accounts on neurocognitive aging by revealing the compensational potential of the commonly reported pattern of network dedifferentiation when older adults can rely on their prior knowledge for successful task processing. However, we also demonstrate the limitations of such compensatory reorganization processes and demonstrate that a youth-like network architecture in terms of balanced integration and segregation is associated with more economical processing. Significance Statement Cognitive aging is associated with widespread neural reorganization processes in the human brain. However, the behavioral impact of such reorganization is not well understood. Here, we used taskbased fMRI to demonstrate a large-scale reorganization of brain networks in older adults even when their semantic abilities are intact. In particular, functional networks of older adults were characterized by increased coupling between different systems, reduced segregation and efficiency, and a larger number of hub regions relative to young adults. Associating these changes with behavior revealed high, albeit less efficient, performance for networks in older adults showing stronger dedifferentiation and reduced distinctiveness. Our results highlight the compensatory potential of network reconfiguration with age, but also reveal the limitations of such reorganization processes.

ABSTRACT In everyday communication, humans predict upcoming language seemingly effortlessly. However, it remains unclear to what extent the formation of such predictions taxes executive resources. Our study set out to investigate how a limitation of executive resources impacts natural language prediction on multiple timescales in a novel dual-task paradigm, and how this impact is modulated by age. Participants (N = 175; 18–85 years) read short newspaper articles, presented word by word in varying font colours. This self-paced reading task was either performed in isolation or paired with a competing n-back task (1-back or 2-back) on the words’ font colour. We measured word-level reading time and block-level reading comprehension as well as n - back performance. To quantify word predictability, we estimated word surprisal on four distinct timescales (i.e., context lengths ranging from words to paragraphs) using a large language model. Under high cognitive load, adults aged 60 and over benefited most from high word predictability. Our results show that independent of timescale, higher cognitive load diminishes the benefits of high word predictability on reading time, suggesting language predictions draw on executive resources.

Abstract Background The continuous decline of executive abilities with age is mirrored by increased neural activity of domain-general networks during task processing. So far, it remains unclear how much domain-general networks contribute to domain-specific processes such as language when cognitive demands increase. The current neuroimaging study explored the potential of intermittent theta-burst stimulation (iTBS) over a domain-general hub to enhance executive and semantic processing in healthy middle-aged to older adults. Methods We implemented a cross-over within-subject study design with three task-based neuroimaging sessions per participant. Using an individualized stimulation approach, we stimulated each participant once with effective and once with sham iTBS over the pre-supplementary motor area (pre-SMA), a region of domain-general control. Subsequently, task-specific stimulation effects were assessed in functional MRI using a semantic and a non-verbal executive task with varying cognitive demand. Results Effective stimulation increased activation relative to sham stimulation only during semantic processing in visual and dorsal attention networks. Further, iTBS induced increased functional connectivity in task-specific networks for semantic and executive conditions with high cognitive load. Notably, stimulation-induced changes in activation and connectivity related differently to behavior: While increased activation of the parietal dorsal attention network was linked to poorer semantic performance, its enhanced coupling with the pre-SMA was associated with more efficient semantic processing. Conclusions iTBS modulates networks in a task-dependent manner and generates effects at regions remote to the stimulation site. These neural changes are linked to more efficient semantic processing, which underlines the general potential of network stimulation approaches in cognitive aging.