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.

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.

Abstract Neural health relies on cortical excitation-inhibition balance (EIB), with disrupted EIB underlying circuit dysfunction in several neuropsychiatric disorders. Previous research suggests links between increased cortical excitation and neuroplasticity induced by selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs). Whether there are modulations of EIB following SSRI-administration in the healthy human brain, however, remains unclear. To this end, we assessed changes in EIB following longitudinal escitalopram-intake. In a randomized, double-blind study protocol, a sample of 59 healthy female individuals on oral contraceptives underwent three resting-state electroencephalography recordings after daily administration of 20 mg escitalopram (n = 28) or placebo (n = 31) at baseline, after single dose, and after 1 week (steady state). We assessed 1/f slope of the power spectrum, a marker of EIB, compared individual trajectories of 1/f slope changes contrasting single dose and 1-week drug intake, and tested the relationship of escitalopram plasma levels and cortical excitatory and inhibitory balance shifts. Escitalopram-intake associated with decreased 1/f slope, indicating an EIB shift in favor of excitation. Furthermore, 1/f slope at baseline and after single dose of escitalopram predicted 1/f slope at steady state. Higher plasma escitalopram levels at single dose associated with better maintenance of these EIB changes throughout the drug administration week. Characterizing changes in 1/f slope during longitudinal SSRI-intake in healthy female individuals, we show that escitalopram shifted EIB in favor of excitation. These findings demonstrate the potential for 1/f slope to predict individual cortical responsivity to SSRIs and widen the neuroimaging lens by testing an interventional psychopharmacological design in a clearly-defined endocrinological state.

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.

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.