Kognitive Neurowissenschaften & Neurotechnologie

Unsere Forschungsgruppe untersucht die Funktion des frontoparietalen kortikalen Netzwerks in menschlicher Kognition.

Dafür verfolgt unsere Gruppe ein interdisziplinäres Forschungsprogramm, das es ermöglicht, dieses Gehirnsystem auf mehreren Granularitätsebenen unter Einsatz modernster Technologie zu untersuchen. Unsere Methodik umfasst subjektspezifische Brain-Computer-Interface Technologie, fMRT bei 3T und ultrahoher (d.h. 7T und 9.4T) Magnetfeldstärke (zur Auflösung von kortikalen Schichten), EEG, nicht-invasive Hirnstimulation sowie computerbasierte Modellierung und maschinelles Lernen.

Das frontoparietale Gehirnnetzwerk: Schlüssel zur Kognition

Höhere Kognition wird von weitläufigen Gehirnnetzwerken unterstützt, d. h. von Gerhirnregionen, die parallel aktiv sind, wobei das frontoparietale Netzwerk (orange) eine zentrale Rolle spielt.

Höhere Kognition wird von weitläufigen Gehirnnetzwerken unterstützt, d. h. von Gerhirnregionen, die parallel aktiv sind, wobei das frontoparietale Netzwerk (orange) eine zentrale Rolle spielt.

Das frontoparietale Gehirnnetzwerk spielt eine zentrale Rolle in der höheren Kognition und ist an einer breiten Vielfalt verschiedener kognitiver Prozesse beteiligt (z.B. Aufmerksamkeit, Arbeitsgedächtnis, Schlussfolgern, Problemlösung, Planung, kognitive und inhibitorische Kontrolle). Interessanterweise weist dieses Gehirnsystem die höchste Variabilität zwischen einzelnen Personen auf. Darüber hinaus zeigen eine auffallend große Bandbreite von psychiatrischen und neurologischen Erkrankungen Störungen in diesem Gehirnsystem. Trotz intensiver Forschungsbemühungen fehlen uns jedoch immer noch wichtige Erkenntnisse über die Mechanismen, die der Funktion des frontoparietalen Netzwerks zugrunde liegen.

Topografie des frontoparietalen Netzwerks

Nach heutigem Kenntnisstand lässt sich das frontoparietale System mindestens in zwei eng miteinander verknüpfte Subnetzwerke aufteilen, die um den lateralen frontoparietalen und cingulo-operkulären Kortex zentriert sind. Die eindeutige funktionale Rolle jedes Subnetzwerks ist jedoch noch wenig verstanden. Zusätzlich ist die Topografie des frontoparietalen Netzwerks bei individuellen Personen stark variabel, was gruppenbasierte Ansätze unpraktikabel macht. Unser Ziel ist es, Techniken zur zuverlässigen und effizienten Identifizierung des Ausmaßes und der Topografie der frontoparietalen Subnetzwerke bei gesunden Einzelpersonen zu entwickeln.

Funktionale Differenzierung innerhalb des frontoparietalen Netzwerks

Die nichtinvasive Untersuchung verschiedener kortikaler Schichten im frontoparietalen Netzwerk bei Menschen ist mithilfe von ultrahochauflösendem fMRT (bei 7 oder 9.4T) möglich. In der Vergangenheit war die invasive Elektrophysiologie an nichtmenschlichen Primaten die vorherrschende Methode zur Gewinnung solcher Erkenntnisse.

Die nichtinvasive Untersuchung verschiedener kortikaler Schichten im frontoparietalen Netzwerk bei Menschen ist mithilfe von ultrahochauflösendem fMRT (bei 7 oder 9.4T) möglich. In der Vergangenheit war die invasive Elektrophysiologie an nichtmenschlichen Primaten die vorherrschende Methode zur Gewinnung solcher Erkenntnisse.

Frontoparietale Netzwerke, wie der Rest des Großhirns, sind in Schichten organisiert, die sich durch eine unterschiedliche Zytoarchitektur (d.h. Verteilung von Zelltypen) und Konnektivitätsmuster (z.B. vorwärts- und rückwärtsgerichtete Verbindungen) auszeichnen. Neurophysiologische Experimente an Tieren legen nahe, dass verschiedene kortikale Schichten im frontoparietalen Kortex unterschiedliche kognitive Funktionen erfüllen. Fortschritte in unserem Verständnis des Grades einer solchen funktionalen Differenzierung hängen daher von der Auswahl optimaler kognitiver Aufgabenbedingungen ab, die Schichten selektiv aktivieren können (z.B. oberflächliche vs. tiefe Schichten). Bisher existieren jedoch nur wenige Daten zur laminaren funktionellen Spezifität im frontoparietalen Kortex, die die experimentelle Gestaltung leiten könnten. Um dieses Problem zu lösen, beabsichtigen wir auf subjektspezifische Brain-Computer-Interface-Technologie zurückzugreifen (d.h. Neuroadaptive Bayesian Optimization), um in Echtzeit mithilfe von ultrahochauflösenden fMRT bei 9.4T eine funktionelle Trennung der Schichten in den frontoparietalen Subnetzwerken zu erreichen. Dies wird ein entscheidender Schritt sein, um genauere Einblicke in die Mechanismen zu gewinnen, durch die frontoparietale Subnetzwerke kognitive Funktionen unterstützen.

Interaktionen innerhalb des frontoparietalen Netzwerks und anderer Hirnsysteme

Neuroadaptive Bayesian Optimization ist eine Brain-Computer-Interface, welches aktuelle Fortschritte in der Echtzeitanalyse von fMRT-Daten und maschinellem Lernen kombiniert. Die Technik beinhaltet eine „closed-loop“ Suche über viele verschiedene kognitive Aufgaben hinweg, wobei fMRT-Daten in Echtzeit analysiert werden und die nächste Aufgabe auf Basis der Echtzeit-Ergebnisse ausgewählt wird. Dieser Ansatz bietet eine leistungsstarke Strategie, um weitaus mehr experimentelle Bedingungen effizient zu erforschen, als dies derzeit mit herkömmlichen Methoden in einem einzelnen Scan möglich ist. Abbildung aus Lorenz et al. (2018) Nature Communications: https://www.nature.com/articles/s41467-018-03657-3]

Neuroadaptive Bayesian Optimization ist eine Brain-Computer-Interface, welches aktuelle Fortschritte in der Echtzeitanalyse von fMRT-Daten und maschinellem Lernen kombiniert. Die Technik beinhaltet eine „closed-loop“ Suche über viele verschiedene kognitive Aufgaben hinweg, wobei fMRT-Daten in Echtzeit analysiert werden und die nächste Aufgabe auf Basis der Echtzeit-Ergebnisse ausgewählt wird. Dieser Ansatz bietet eine leistungsstarke Strategie, um weitaus mehr experimentelle Bedingungen effizient zu erforschen, als dies derzeit mit herkömmlichen Methoden in einem einzelnen Scan möglich ist. Abbildung aus Lorenz et al. (2018) Nature Communications: https://www.nature.com/articles/s41467-018-03657-3]

Die Identifizierung kausaler Mechanismen und Interaktionen im frontoparietalen Netzwerk erfordert die Untersuchung von folgenden Fragestellungen: (1) welche Informationen werden auf verschiedenen kortikalen Schichten des Netzwerks berechnet, (2) wie fließen Informationen innerhalb des frontoparietalen Systems (zwischen Schichten und zwischen Subetzwerken) und (3) wie fließen Informationen zwischen dem frontoparietalen Netzwerk und anderen Hirnsystemen (z.B. subkortikale Strukturen). Unser langfristiges Ziel ist es, empirische Erkenntnisse über die Mikroschaltungen des frontoparietalen Kortex zu nutzen, um detailliertere und biologisch fundierte computer-basierte Modelle der höheren Kognition zu entwickeln.