Bildung, Einsatz und Verallgemeinerung von neuronalen Vorhersagen

• Antragsteller: Dr. Ryszard Auksztulewicz
• Fachliche Zuordnung: Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 507693881

Bei der Interaktion mit der Umwelt ist das Gehirn nicht nur mit der passiven, sondern auch mit der prädiktiven Verarbeitung von Sinneseindrücken und -reizen beschäftigt. Vorhersagen müssen flexibel aktualisiert und über geeignete Kontexte hinweg verallgemeinert werden, um die Wahrnehmung zu unterstützen und das Verhalten zu steuern. Trotz der Erforschung der neuronalen und computergestützten Mechanismen der prädiktiven Verarbeitung sind die Gehirnmechanismen, die die Bildung, den Einsatz und die Verallgemeinerung sensorischer Vorhersagen vermitteln, weitgehend unbekannt. Vorläufige Arbeiten haben qualitative Unterschiede in den Vorhersagemechanismen in Bezug auf verschiedene Reizdimensionen und Modulationen der Vorhersagen durch andere kognitive Faktoren (z.B. Aufgabenrelevanz) festgestellt. Es muss jedoch noch geprüft werden, ob die neuronalen Mechanismen der Vorhersagen in den verschiedenen Phasen der Vorhersageverarbeitung (z.B. während der anfänglichen Bildung von Vorhersagen und ihrer anschließenden Anwendung) gemeinsam genutzt werden oder ob Vorhersagen, die in einem Aufgabenkontext (z.B. Erkennung eines unscharfen Reizes) erworben wurden, auf einen anderen Kontext (z.B. Unterscheidung bestimmter Reizmerkmale) verallgemeinert werden können.Daher konzentriert sich dieser Antrag darauf, zu testen, ob sich die Mechanismen der Vorhersagesignalisierung über verschiedene Phasen und Aufgaben hinweg unterscheiden. Das Projekt kombiniert Elektrophysiologie, Neuroimaging und Modellierung und ermöglicht so eine systematische Prüfung biophysikalisch plausibler, mechanistischer Erklärungen für nicht-invasive Daten. Zunächst wird in einer empirischen Studie High-Density-Elektroenzephalographie (hd-EEG) an mit gesunden Erwachsenen aufgenommen, um die Auswirkungen prädiktiver Verarbeitungsphasen auf die Dynamik neuronaler Reaktionen auf vorhergesagte bzw. nicht vorhergesagte Stimuli, sowie auf die auf neuronaler Aktivität basierende Dekodierbarkeit von Vorhersagen zu ermitteln. Eine weitere hd-EEG-Studie wird die Auswirkungen von Aufgabenanforderungen und des Transfers von Vorhersagen zwischen verschiedenen Aufgaben auf neuronale Reaktionen und Dekodierbarkeit quantifizieren. Zweitens werden in parallelen Studien mit funktioneller Magnetresonanztomographie Gehirnnetzwerke identifiziert, die an der Vorhersageverarbeitung in den verschiedenen Phasen und Aufgabenanforderungen beteiligt sind. Schließlich werden die empirischen Ergebnisse in einen kohärenten Modell integriert, das die verhaltensbezogenen und neuronalen Effekte der flexiblen Vorhersagesignalisierung über verschiedene Phasen und Aufgaben hinweg vereint. Auf diese Weise wird das Projekt nicht nur die neuronalen Mechanismen der flexiblen Vorhersageverarbeitung, einer Kernfunktion des Gehirns, aufklären, sondern auch die Rolle von Vorhersagen beim Lernen, indem es eine Blaupause dafür liefert, Umgebungen so zu gestalten, dass sie Lernen und Transfer besonders fördern.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen