Heterogenität von Zytoarchitektur, Chemoarchitektur und Konnektivität in einem großskaligen Computermodell der menschlichen Großhirnrinde

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Dr. Sacha Jennifer van Albada; Dr.-Ing. Timo Dickscheid; Professor Dr. Claus Hilgetag, seit 1/2022
• Fachliche Zuordnung: Experimentelle und theoretische Netzwerk-Neurowissenschaften ; Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung seit 2017
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 347572269

Aktuelle Arbeiten auf dem Gebiet von Big Data in den Neurowissenschaften stellen zunehmend detaillierte Datensätze der menschlichen Großhirnrinde in verschiedenen Modalitäten und räumlichen Skalen bereit, darunter umfassende Beschreibungen der Zytoarchitektur, Chemoarchitektur und Konnektivität. Die wachsende Verfügbarkeit multimodaler Daten stellt uns vor die Herausforderung, die resultierende Komplexität auch faktisch nutzbar zu machen. Für den Übergang von Beobachtungen zu Prinzipien ist es unerlässlich, die erforderlichen technischen Ansätze zu entwickeln um wichtige Organisationsprinzipien der Großhirnrinde zu extrahieren und die Grundlagen neurophysiologischer Schlüsselphänomene auf der Ebene der Zyto- und Chemorachitektur sowie der Konnektivität aufzudecken. Wir werden die oben genannten Herausforderungen addressieren, indem wir i) mit neuen Methoden umfassende zytoarchitektonische Merkmale des menschlichen Kortex aus hochaufgelösten Bilddaten extrahieren, ii) Organisationsprinzipien ableiten, welche die Zyto- und Chemoarchitektur sowie Konnektivität miteinander verbinden, und iii) diese Prinzipien zur Anreicherung eines groß angelegten Modells des menschlichen Kortex einsetzen, um die Bedeutung von Heterogenität auf der Ebene der Zytoarchitektur, Chemoarchitektur und Konnektivität zur Generierung neurophysiologischer Schlüsselphänomene, wie z.B. der Hierarchie intrinsischer heterogener kortikaler Zeitskalen, aufzudecken.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2041: Computational Connectomics
• Mitverantwortliche: Dr. Rembrandt Bakker; Dr. Sebastian Bludau; Professor Dr. Markus Diesmann
• Ehemaliger Antragsteller: Dr. Alexandros Goulas, Ph.D., bis 12/2021