Vorhersage behavioraler Experimentalantworten aufgrund elektrophysiologischer Ruhenetzwerke

• Antragstellerin: Professorin Dr. Esther Florin
• Fachliche Zuordnung: Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
• Förderung: Förderung von 2019 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 429710162

Die menschliche Wahrnehmung und damit die Reaktion auf dicht an der Wahrnehmungsgrenze liegende Stimuli variiert zwischen einzelnen Probanden. Eine solche Variabilität findet sich zudem bei mehrfachen Wiederholungen des gleichen Stimulus innerhalb eines Probanden. Das Forschungsprojekt stellt daher die Frage, ob intrinsische Aktivierungsmerkmale im Gehirn identifiziert werden können, die eine Vorhersage der Antwort auf Stimuli erlauben. Zur Beantwortung dieser Frage soll die Gehirnaktivität vor dem eigentlichen Stimulus untersucht werden. Der Fokus liegt dabei auf der Dynamik vor Beginn der eigentlichen Aufgabe und auf der Interaktion zwischen Gehirnregionen. Die Gehirnnetzwerke, welche in der Zeit ohne Aufgabe aktiv sind, werden als Ruhenetzwerke bezeichnet. Um die Dynamik dieser Ruhenetzwerke zu untersuchen, werden die Probanden im Magnetoenzephalogram (MEG) gemessen. Hierbei handelt es sich um ein nicht-invasives Messverfahren, welches es ermöglicht, die gesamte Gehirnaktivität mit einer hohen zeitlichen Auflösung zu erfassen. Im MEG werden die Probanden ein somatosensorisches Paradigma durchführen, bei dem sie 2 aufeinander folgende Stimuli am Zeigefinger unterscheiden sollen. Aufgrund eines entsprechend angepassten zeitlichen Abstandes werden die zwei Stimuli in etwa 50% der Fälle als nur ein Stimulus wahrgenommen. Ein Abstand von 10 Sekunden zwischen den einzelnen Wiederholungen erlaubt mit Hilfe eines Hidden Markov Models die Bestimmung der Netzwerkstrukturen und deren zeitliche Veränderung. Es wird untersucht werden, ob die jeweilige Netzwerksequenz und -konfiguration vor der Stimulus-Präsentation eine Vorhersage der korrekten Wahrnehmung durch den Probanden erlaubt. Die Identifizierung und Charakterisierung einer solchen Ruhe-Aufgaben-Interaktion wird zu einem besseren Verständnis der Ruhenetzwerke führen. Da sich in vielen neurologischen und psychiatrischen Erkrankungen eine Veränderung der Ruhenetzwerke zeigt, könnten die Ergebnisse dieses Projektes benutzt werden, um bestimmte Erkrankungen basierend auf Ruhenetzwerk Aufzeichnungen zu diagnostizieren.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen