γ-Aminobutyric acid (GABA)ergic inputs are strategically positioned to gate synaptic integration along the dendritic arbor of pyramidal cells. However, their spatiotemporal dynamics during behavior are poorly understood. Using an optical-tagging electrophysiological approach to record and label somatostatin-expressing (Sst) interneurons (GABAergic neurons specialized for dendritic inhibition), we discovered a layer-specific modulation of their activity in behaving mice. Sst interneuron subtypes, residing in different cortical layers and innervating complementary laminar domains, exhibited opposite activity changes during transitions to active wakefulness. The relative weight of vasoactive intestinal peptide-expressing (Vip) interneuron-mediated inhibition of distinct Sst interneurons and cholinergic modulation determined their in vivo activity. These results reveal a state-dependent laminar influence of Sst interneuron-mediated inhibition, with implications for the compartmentalized regulation of dendritic signaling in the mammalian neocortex.

Abstract Humans are capable of generating extraordinarily diverse articulatory movement combinations to produce meaningful speech. This ability to orchestrate specific phonetic sequences, and their syllabification and inflection over subsecond timescales allows us to produce thousands of word sounds and is a core component of language 1,2 . The fundamental cellular units and constructs by which we plan and produce words during speech, however, remain largely unknown. Here, using acute ultrahigh-density Neuropixels recordings capable of sampling across the cortical column in humans, we discover neurons in the language-dominant prefrontal cortex that encoded detailed information about the phonetic arrangement and composition of planned words during the production of natural speech. These neurons represented the specific order and structure of articulatory events before utterance and reflected the segmentation of phonetic sequences into distinct syllables. They also accurately predicted the phonetic, syllabic and morphological components of upcoming words and showed a temporally ordered dynamic. Collectively, we show how these mixtures of cells are broadly organized along the cortical column and how their activity patterns transition from articulation planning to production. We also demonstrate how these cells reliably track the detailed composition of consonant and vowel sounds during perception and how they distinguish processes specifically related to speaking from those related to listening. Together, these findings reveal a remarkably structured organization and encoding cascade of phonetic representations by prefrontal neurons in humans and demonstrate a cellular process that can support the production of speech.

ABSTRACT High-density electrophysiology probes have opened new possibilities for systems neuroscience in human and non-human animals, but probe motion (or drift) while recording poses a challenge for downstream analyses, particularly in human recordings. Here, we improve on the state of the art for tracking this drift with an algorithm termed DREDge ( D ecentralized R egistration of E lectrophysiology D ata) with four major contributions. First, we extend previous decentralized methods to exploit multiband information, leveraging the local field potential (LFP), in addition to spikes detected from the action potentials (AP). Second, we show that the LFP-based approach enables registration at sub-second temporal resolution. Third, we introduce an efficient online motion tracking algorithm, allowing the method to scale up to longer and higher spatial resolution recordings, which could facilitate real-time applications. Finally, we improve the robustness of the approach by accounting for the nonstationarities that occur in real data and by automating parameter selection. Together, these advances enable fully automated scalable registration of challenging datasets from both humans and mice.

From sequences of speech sounds

Abstract The basal forebrain cholinergic system projects broadly throughout the cortex and constitutes a critical source of neuromodulation for arousal and attention. Traditionally, this system was thought to function diffusely. However, recent studies have revealed a high degree of spatiotemporal specificity in cholinergic signaling. How the organization of cholinergic afferents confers this level of precision remains unknown. Here, using intersectional genetic fate mapping, we demonstrate that cholinergic fibers within the cortex exhibit remarkable laminar and regional specificity and that this is organized in accordance with cellular birthdate. Strikingly, birthdated cholinergic projections within the cortex follow an inside-out pattern of innervation. While early born cholinergic populations target deep layers, late born ones innervate superficial laminae. We also find that birthdate predicts cholinergic innervation patterns within the amygdala, hippocampus, and prefrontal cortex. Our work reveals previously unappreciated specificity within the cholinergic system and the developmental logic by which these circuits are assembled.

High-density microelectrode arrays (MEAs) have opened new possibilities for systems neuroscience in human and non-human animals, but brain tissue motion relative to the array poses a challenge for downstream analyses, particularly in human recordings. We introduce DREDge (Decentralized Registration of Electrophysiology Data), a robust algorithm which is well suited for the registration of noisy, nonstationary extracellular electrophysiology recordings. In addition to estimating motion from spikes in the action potential (AP) frequency band, DREDge enables automated tracking of motion at high temporal resolution in the local field potential (LFP) frequency band. In human intraoperative recordings, which often feature fast (period <1s) motion, DREDge correction in the LFP band enabled reliable recovery of evoked potentials, and significantly reduced single-unit spike shape variability and spike sorting error. Applying DREDge to recordings made during deep probe insertions in nonhuman primates demonstrated the possibility of tracking probe motion of centimeters across several brain regions while simultaneously mapping single unit electrophysiological features. DREDge reliably delivered improved motion correction in acute mouse recordings, especially in those made with an recent ultra-high density probe. We also implemented a procedure for applying DREDge to recordings made across tens of days in chronic implantations in mice, reliably yielding stable motion tracking despite changes in neural activity across experimental sessions. Together, these advances enable automated, scalable registration of electrophysiological data across multiple species, probe types, and drift cases, providing a stable foundation for downstream scientific analyses of these rich datasets.