Vorhersage und Kontrolle von Amygdala-Antworten im Primaten mittels Elektrophysiologie und "Deep Learning"

• Antragstellerin: Dr. Alina Peter
• Fachliche Zuordnung: Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie ; Experimentelle und theoretische Netzwerk-Neurowissenschaften
• Förderung: Förderung von 2021 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 465345441

Die Amygdala ist eine Hirnstruktur, die für die emotionale Verarbeitung von sensorischen Reizen jeglicher Art sehr wichtig ist. Bei Primaten reagieren Zellen in der Amygdala auf komplexe visuelle Stimuli wie Bilder von Tieren oder Gesichtern. Das Sehen ist bei nicht-menschlichen wie menschlichen Primaten ein dominantes Sinnessystem, das weite Teile des Neokortex involviert. Dennoch ist bisher weitgehend unklar, wie die starken visuellen Signale, die speziell bei Primaten vom Neokortex an die Amygdala gesendet werden, dort verarbeitet werden. In diesem Projekt sollen elektrophysiologische Messungen mit „Deep Learning“-Modellen (DL-Modell) des visuellen Systems kombiniert werden, speziell DL-Modellen des ventralen Pfades für Objektidentifizierung. In einem ersten Schritt werden dazu Antworten der Amygdala auf einen systematischen Stimuluskatalog gemessen, der die Antwortstärken auf verschiedene Objektklassen misst. Im zweiten Schritt wird auf diesen Daten aufbauend ein erstes DL-Modell visueller Antworten der Amygdala entwickelt. Es wäre das erste Modell dieser Art, das visuelle Antworten in der Amygdala auf beliebige visuelle Stimuli vorhersagt, inklusive solcher, mit denen es nicht trainiert wurde („Vorhersage“). In einem dritten Schritt kann das DL-Modell verwendet werden, um künstliche Bilder zu generieren, die die Antworten einzelner Zellen in der Amygdala auf eine vom Experimentator bestimmte Art zu manipulieren („Kontrolle“). DL-Modelle können Bilder generieren, die Menschen nicht leicht verstehen oder benennen können, aber dennoch bestimmte Reaktionen im ausgewählten Hirnareal auslösen. Des Weiteren kann die Fähigkeit eines DL-Modelles, Antworten auf beliebige Stimuli vorherzusagen, genutzt werden um weitere, detailliertere Messungen anzuleiten. Das Modell und die Messungen können daher wechselseitig in einem iterativen Verfahren verfeinert werden, sich gegenseitig informieren und dadurch ein neues Verständnis von Amygdala-Funktionen ermöglichen. Langfristig kann ein solches Verfahren, nachdem es durch dieses Projekt etabliert ist, auf vielseitige Weise erweitert werden (z.B. die Art der sensorischen Stimuli, der kognitiven Verarbeitung der Stimuli, die Hirnareale und die genauen Ziele der „Kontrolle“), um letztendlich die generellen Mechanismen emotionaler Verarbeitung zu erfassen.

• DFG-Verfahren: WBP Stipendium
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor James J. DiCarlo, Ph.D.