Abstract While many structural and biochemical changes in the brain have been previously associated with aging, the findings concerning electrophysiological signatures, reflecting functional properties of neuronal networks, remain rather controversial. To try resolve this issue, we took advantage of a large population study (N=1703) and comprehensively investigated the association of multiple EEG biomarkers (power of alpha and theta oscillations, individual alpha peak frequency (IAF), the slope of 1/f power spectral decay), aging, and aging and cognitive performance. Cognitive performance was captured with three factors representing processing speed, episodic memory, and interference resolution. Our results show that not only did IAF decline with age but it was also associated with interference resolution over multiple cortical areas. To a weaker extent, 1/f slope of the PSD showed age-related reductions, mostly in frontal brain regions. Finally, alpha power was negatively associated with the speed of processing in the right frontal lobe, despite the absence of age-related alterations. Our results thus demonstrate that multiple electrophysiological features, as well as their interplay, should be considered when investigating the association between age, neuronal activity, and cognitive performance.

Accumulating evidence suggests a central role for sleep spindles in the consolidation of new memories. However, no metaanalysis of the association between sleep spindles and memory performance has been conducted so far. Here, we report meta-analytical evidence for spindle-memory associations and investigate how multiple factors, including memory type, spindle type, spindle characteristics, and EEG topography affect this relationship. The literature search yielded 53 studies reporting 1427 effect sizes, resulting in a small to moderate effect for the average association. We further found that spindle-memory associations were significantly stronger for procedural memory than for declarative memory. Neither spindle types nor EEG scalp topography had an impact on the strength of the spindle-memory relation, but we observed a distinct functional role of global and fast sleep spindles, especially for procedural memory. We also found a moderation effect of spindle characteristics, with power showing the largest effect sizes. Collectively, our findings suggest that sleep spindles are involved in learning, thereby representing a general physiological mechanism for memory consolidation. Highlights Spindle measures showed a small to medium-sized association with memory performance. This relationship was stronger for procedural memory than declarative memory. No moderation effects of spindle type and EEG scalp topography have been observed. Spindle power emerged as the strongest predictors. Naps showed similar spindle-related consolidation mechanisms to whole-night sleep.

Abstract Aging is associated with increased white matter hyperintensities (WMHs) and with the alterations of alpha oscillations (7–13 Hz). However, a crucial question remains, whether changes in alpha oscillations relate to aging per se or whether this relationship is mediated by age-related neuropathology like WMHs. Using a large cohort of cognitively healthy older adults (N=907, 60-80 years), we assessed relative alpha power, alpha peak frequency, and long-range temporal correlations (LRTC) from resting-state EEG. We further associated these parameters with voxel-wise WMHs from 3T MRI. We found that a higher prevalence of WMHs in the superior and posterior corona radiata as well as in the thalamic radiation was related to elevated alpha power, with the strongest association in the bilateral occipital cortex. In contrast, we observed no significant relation of the WMHs probability with alpha peak frequency and LRTC. Finally, higher age was associated with elevated alpha power via total WMH volume. Although an increase in alpha oscillations due to WMH can have a compensatory nature, we rather suggest that an elevated alpha power is a consequence of WMH affecting a spatial organization of alpha sources.

Much of our behaviour is driven by two motivational dimensions – approach and avoidance. These have been related to frontal hemispheric asymmetries in clinical and resting-state EEG studies: approach was linked to higher activity of the left relative to the right hemisphere, while avoidance was related to the opposite pattern. Increased approach behaviour, specifically towards unhealthy foods, is also observed in obesity and has been linked to asymmetry in the framework of the right-brain hypothesis of obesity. Here, we aimed to replicate previous EEG findings of hemispheric asymmetries for self-reported approach/avoidance behaviour and to relate them to eating behaviour. Further, we assessed whether resting fMRI hemispheric asymmetries can be detected and whether they are related to approach/avoidance, eating behaviour, and BMI. We analysed 3 samples: Sample 1 (n=117) containing EEG and fMRI data from lean participants, and Samples 2 (n=89) and 3 (n=152) containing fMRI data from lean, overweight, and obese participants. While in Sample 1 approach in women was related to EEG and fMRI hemispheric asymmetries, in Samples 2 and 3 this effect was not significant. Here, hemispheric asymmetries were neither related to BMI nor eating behaviour. Our study partly replicates previous EEG findings regarding hemispheric asymmetries and indicates that this relationship could also be captured using fMRI. Our findings suggest that eating behaviour and obesity are likely to be mediated by mechanisms not directly relating to frontal asymmetries in neuronal activation quantified with EEG and fMRI.

Background: Arterial hypertension (HTN) dramatically increases the risk for stroke and neurodegenerative disease, but signatures of macro- and microangiopathic brain damage are already visible in magnetic resonance imaging (MRI) of asymptomatic HTN patients. Blood pressure (BP) levels that initiate detrimental effects on brain tissue are still undefined. Their identification may be important for successful BP-management and prevention of subsequent cerebrovascular disease. Our objective was to test whether elevated BP relates to lower grey matter volume (GMV) in young adults who had not been diagnosed as hypertensive (≥140/90 mmHg) previously. Methods: We related BP and GMV from structural 3 Tesla T1-weighted MRI of 423 healthy adults between 19-40 years (age=27.7±5.3 years, 177 women, systolic BP (SBP)=123.2±12.2 mmHg, diastolic BP (DBP)=73.4±8.5 mmHg). Data originated from four previously unpublished cross-sectional studies conducted in Leipzig, Germany. We performed voxel-based morphometry on each study separately and combined results in image-based meta-analyses (IBMA) to assess cumulative effects across studies. Resting BP was assigned to one of four categories: (1) SBP<120 mmHg and DBP<80 mmHg, (2) SBP 120-129 mmHg or DBP 80-84 mmHg, (3) SBP 130-139 mmHg or DBP 85-89 mmHg, (4) SBP≥140 mmHg or DBP≥90 mmHg. Findings: IBMA yielded: (a) regional GMV decreased linearly as peripheral BP increased; (b) significantly decreased GMV with higher peripheral BP when comparing individuals in sub-hypertensive categories 3 and 2, respectively, to those in category 1; (c) lower BP-related GMV was found in regions including hippocampus, amygdala, thalamus, frontal and parietal structures (e.g. precuneus). Interpretation: In young adults without previously diagnosed HTN, BP≥120/80 mmHg was associated with lower GMV in regions that have previously been related to GM decline in older individuals with manifest HTN. This suggests that subtle pressure-related brain alterations might occur earlier in adulthood than previously assumed and already at sub-hypertensive BP levels.

Resting heart rate variability (HRV), an index of parasympathetic cardioregulation and an individual trait marker related to mental and physical health, decreases with age. Previous studies have associated resting HRV with structural and functional properties of the brain — mainly in cortical midline and limbic structures. We hypothesized that HRV may alter its relationship with brain structure and function across the adult lifespan. In 388 healthy subjects of three age groups (140 younger: 26.0±4.2 years, 119 middle-aged: 46.3±6.2 years, 129 older: 66.9±4.7 years), gray matter structure (voxel-based morphometry) and resting-state functional connectivity (eigenvector centrality mapping and exploratory seed-based functional connectivity) were related to resting HRV, measured as the root mean square of successive differences (RMSSD). Confirming previous findings, resting HRV decreased with age. For HRV-related gray matter volume, there were no statistically significant differences between the age groups, nor similarities across all age groups. In whole-brain functional connectivity analyses, we found an age-dependent association between resting HRV and eigenvector centrality in the bilateral ventromedial prefrontal cortex (vmPFC), driven by the younger adults. Across all age groups, HRV was positively correlated with network centrality in bilateral posterior cingulate cortex. Seed-based functional connectivity analysis using the vmPFC cluster revealed an HRV-related cortico-cerebellar network in younger but not in middle-aged or older adults. Our results indicate that the decrease of HRV with age is accompanied by changes in functional connectivity along the cortical midline. This extends our knowledge of brain-body interactions and their changes over the lifespan.

Variability of neural activity is regarded as a crucial feature of healthy brain function, and several neuroimaging approaches have been employed to assess it noninvasively. Studies on the variability of both evoked brain response and spontaneous brain signals have shown remarkable changes with aging but it is unclear if the different measures of brain signal variability – identified with either hemodynamic or electrophysiological methods – reflect the same underlying physiology. In this study, we aimed to explore age differences of spontaneous brain signal variability with two different imaging modalities (EEG, fMRI) in healthy younger (25±3 years, N=135) and older (67±4 years, N=54) adults. Consistent with the previous studies, we found lower blood oxygenation level dependent (BOLD) variability in the older subjects as well as less signal variability in the amplitude of low-frequency oscillations (1–12 Hz), measured in source space. These age-related reductions were mostly observed in the areas that overlap with the default mode network. Moreover, age-related increases of variability in the amplitude of beta-band frequency EEG oscillations (15–25 Hz) were seen predominantly in temporal brain regions. There were significant sex differences in EEG signal variability in various brain regions while no significant sex differences were observed in BOLD signal variability. Bivariate and multivariate correlation analyses revealed no significant associations between EEG- and fMRI-based variability measures. In summary, we show that both BOLD and EEG signal variability reflect aging-related processes but are likely to be dominated by different physiological origins, which relate differentially to age and sex.

Abstract Stress is an important trigger for brain plasticity: Acute stress can rapidly affect brain activity and functional connectivity, and chronic or pathological stress has been associated with structural brain changes. Measures of structural magnetic resonance imaging (MRI) can be modified by short-term motor learning or visual stimulation, suggesting that they also capture rapid brain changes. Here, we investigated volumetric brain changes (together with changes in T1 relaxation rate and cerebral blood flow) after acute stress in humans as well as their relation to psychophysiological stress measures. Sixty-seven healthy men (25.8±2.7 years) completed a standardized psychosocial laboratory stressor (Trier Social Stress Test) or a control version while blood, saliva, heart rate, and psychometrics were sampled. Structural MRI (T1 mapping / MP2RAGE sequence) at 3T was acquired 45 min before and 90 min after intervention onset. Grey matter volume (GMV) changes were analysed using voxel-based morphometry. Associations with endocrine, autonomic, and subjective stress measures were tested with linear models. We found significant group-by-time interactions in several brain clusters including anterior/mid-cingulate cortices and bilateral insula: GMV was increased in the stress group relative to the control group, in which several clusters showed a GMV decrease. We found a significant group-by-time interaction for cerebral blood flow, and a main effect of time for T1 values (longitudinal relaxation time). In addition, GMV changes were significantly associated with state anxiety and heart rate variability changes. Such rapid GMV changes assessed with VBM may be induced by local tissue adaptations to changes in energy demand following neural activity. Our findings suggest that endogenous brain changes are counteracted by acute psychosocial stress, which emphasizes the importance of considering homeodynamic processes and generally highlights the influence of stress on the brain. Highlights We investigated rapid brain changes using MRI in a stress and a control group VBM-derived GMV showed a significant group-by-time interaction in several clusters Main pattern: GMV in the stress group increased relative to the control group, in which GMV decreased GMV changes across groups were associated with state anxiety and heart rate variability Neither cerebral blood flow, nor T1 values fully account for the VBM results

The dataset enables exploration of higher-order cognitive faculties, self-generated mental experience, and personality features in relation to the intrinsic functional architecture of the brain. We provide multimodal magnetic resonance imaging (MRI) data and a broad set of state and trait phenotypic assessments: mind-wandering, personality traits, and cognitive abilities. Specifically, 194 healthy participants (between 20 and 75 years of age) filled out 31 questionnaires, performed 7 tasks, and reported 4 probes of in-scanner mind-wandering. The scanning session included four 15.5-min resting-state functional MRI runs using a multiband EPI sequence and a high-resolution structural scan using a 3D MP2RAGE sequence. This dataset constitutes one part of the Leipzig Study for Mind-Body-Emotion Interactions database.

Learning-related brain activity patterns are replayed during sleep, and memories of recent experiences appear in our dreams. The connection between these phenomena, however, remains unclear. We investigated whether memory reinstatement during sleep contributes to dreaming. Participants listened to audiobooks before falling asleep. We could determine which audiobook they had studied based on dream reports collected during the night. Audiobook content was also reinstated at the neural level, in high-density EEG recordings. Brain activity during rapid eye movement sleep, particularly in the high-frequency beta range, carried information about the audiobook and simultaneously benefitted memory retention. Crucially, when the learning condition was manifest in neural activity, it also emerged in dreams. Reprocessing of daytime experiences during sleep thus shapes our brain activity, our dreams, and our memories.