Kortikale Repräsentation sensorischer Prädiktionen untersucht mit multivariater Musteranalyse und 7 T Hochfeld-MRT

• Antragstellerin: Professorin Dr. Bianca van Kemenade
• Fachliche Zuordnung: Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 423633537

Das Verständnis der Beziehung zwischen dem eigenen Handeln und dessen sensorischen Konsequenz ist essenziell, um korrekte und bedeutungsvolle Interaktionen mit der externen Welt herzustellen. Dies wird erreicht durch das Erzeugen von Prädiktionen über die sensorischen Konsequenzen unseren eigenen Handlungen, basierend auf einer Kopie des Motorbefehls, die sogenannte Efferenzkopie. Solche Prädiktionen führen häufig zu reduzierte neuronale Verarbeitung im Vergleich zu extern generierte Stimuli, obwohl manchmal auch erhöhte Verarbeitung beobachtet wird. Trotz des zunehmenden Wissens über handlungsbasierte Vorhersagemechanismen und deren neuronalen Korrelate, sind einige wichtige Fragen noch zu klären. In drei Teilprojekten die 3 T und 7 T fMRT Experimente umfassen, wird das vorgeschlagene Projekt Fragen beantworten, bezüglich wo und wie handlungsbasierte Prädiktionen generiert werden, und wie diese Prädiktionen sich auf unsere Wahrnehmung auswirken. Erstens ist es noch immer unklar, wo überhaupt handlungsbasierte Prädiktionen entstehen. Mit multivariater Musteranalyse werden im ersten Teilprojekt Hirnareale identifiziert, die Informationen beinhalten über die Identität des bevorstehenden Reizes und Ähnlichkeiten und Unterschiede mit Vorhersagen über extern erzeugte Reize werden untersucht. Im zweiten Teilprojekt werden die Reizmerkmale manipuliert, um zu untersuchen, welche Faktoren zu Suppression von Verhalten und Hirnaktivität führen, und welche Faktoren zu einer erhöhten Verarbeitung führen. Dieses Teilprojekt wird auch die Frage beantworten, wie räumlich präzise diese Prädiktionen sind. Im dritten Teilprojekt werden die Experimente aus den ersten beiden Teilprojekten für 7 T fMRT optimiert. Bildgebung in 7 T hat eine höhere räumliche Auflösung als 3 T und erlaubt damit die Segmentierung kortikaler Schichten. Dies ermöglicht es zu untersuchen, welche Aspekte handlungsbasierter Prädiktionsmechanismen auf Bottom-up Prozessen basieren, und welche auf Top-down Prozessen, da diese Prozesse unterschiedliche kortikale Schichten involvieren. Dieses Wissen wird wichtige Erkenntnisse liefern bezüglich der zugrunde liegenden neuronalen Mechanismen handlungsbasierter prädiktiver Verarbeitung. Insgesamt hat das vorgeschlagene Projekt das Ziel, einen umfassenden Rahmen zu schaffen, darüber wie wir Prädiktionen über die sensorische Konsequenzen unserer eigenen Handlung generieren, bis auf die Ebene der kortikalen Schichten des menschlichen Gehirns.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: Großbritannien
• Gastgeber: Professor Lars Muckli, Ph.D.