Neuronale Netzwerkgrundlagen von gesundem und beeinträchtigtem Belief Updating

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr. Tobias Donner; Professorin Dr. Tania Lincoln
• Fachliche Zuordnung: Biologische Psychologie und Kognitive Neurowissenschaften ; Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften ; Persönlichkeitspsychologie, Klinische und Medizinische Psychologie, Methoden
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 461947532

Hintergrund: Dynamisches „belief updating“ (DynBU) spielt im gesunden Denken eine maßgebliche Rolle und scheint in der Schizophrenie gestört zu sein. Jüngere Fortschritte in den Neurowissenschaften haben zu neuen Einsichten in die neuronalen Operationen geführt, die dieser kognitiven Fähigkeit zugrunde liegen. Der aktive „Reset“ des in kortikalen Netzwerken repräsentierten internen Modells der Umwelt durch die transiente (phasische) Aktivierung von Erregungssystemen des Hirnstamms könnte hier wesentlich sein. Klinische Untersuchungen haben eine systematische Erhöhung des allgemeinen Erregungsniveaus in der Schizophrenie gezeigt. Wir schlagen vor, dass Veränderungen der Erregungssysteme in Ruhe deren phasische Antworten auf Änderungen der Umgebung während DynBU reduzieren und somit den kortikalen Netzwerk-Reset vermindern. In diesem Projekt werden wir zunächst den oben beschriebenen Reset-Mechanismus im gesunden menschlichen Gehirn genauer untersuchen und dann seine möglichen Veränderungen in der Schizophrenie quantifizieren. Ziele & Hypothesen: Wir beabsichtigen (i) die funktionelle Rolle großflächiger kortikaler Netzwerk-Resets nach Umweltveränderungen zu identifizieren; (ii) die Abhängigkeit phasischer Erregung auf Umweltänderungen während DynBU vom Erregungszustand in Ruhe zu testen; und (iii) Veränderungen phasischer Erregung und Netzwerk-Resets in der Schizophrenie zu bestimmen. Wir erwarten, dass sich kortikale Netzwerk-Resets in einer differenziellen Modulation neuronaler Variabilität in evidenz- und belief-kodierenden kortikalen Regionen manifestieren. Wir erwarten ferner, dass gesunde Individuen mit erhöhtem Erregungstonus in Ruhe reduzierte phasische Erregungsantworten auf Umgebungsänderungen während DynBU zeigen und somit rigidere Umweltrepräsentationen in kortikalen Netzwerken. Schließlich erwarten wir, dass solche von der Ruheerregung abhängigen Veränderungen des Reset-Mechanismus in der Schizophrenie pathologisch verstärkt sind. Methoden: Wir werden diese Hypothesen mit einem integrativen Ansatz testen, der Verhaltensmodellierung, Arousal-Monitoring im Alltag („experience sampling“) und im Labor (Pupillometrie und EKG), und magnetoencephalographische (MEG) Messung kortikaler Netzwerkdynamik kombiniert. Neuartige Analysetechniken werden die DynBU zugrundeliegende neuronale Schaltkreisdynamik mit hoher raum-zeitlicher Spezifität charakterisieren. Im Dienst einer soliden Grundlage unserer Schlussfolgerungen werden wir zunächst Netzwerk-Reset Signaturen in mehreren existierenden Pupillometrie-MEG Datensätzen von Gesunden analysieren. In einem neuen Datensatz werden wir diese Signaturen zwischen Schizophrenie und gesunden Kontrollen vergleichen. Erkenntnisgewinn: Dieses Projekt wird das grundlegende Verständnis von gesundem und gestörten DynBU verbessern und könnte einen Grundstein für einen neuen „Biomarker-Assay“ für das Zusammenspiel von Hirnstamm und kortikaler Prozessierung in der Schizophrenie legen.

• DFG-Verfahren: Forschungsgruppen
• Teilprojekt zu: FOR 5389: Kontexteinflüsse auf dynamische Lernprozesse in sich verändernden Umgebungen: Grundlegende Mechanismen und klinische Implikationen