{"id":25584,"date":"2025-02-03T08:33:35","date_gmt":"2025-02-03T07:33:35","guid":{"rendered":"https:\/\/sfb1436.de\/?page_id=25584"},"modified":"2025-05-19T06:30:23","modified_gmt":"2025-05-19T04:30:23","slug":"c05-intervention-in-netzwerken-fuer-kognitive-ressourcenallokation-in-primaten","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/sfb1436.de\/de\/projekte\/archiv-sfb-1436-1-2021-2024\/c05-intervention-in-netzwerken-fuer-kognitive-ressourcenallokation-in-primaten\/","title":{"rendered":" Intervention in Netzwerken f\u00fcr kognitive Ressourcenallokation in Primaten"},"content":{"rendered":"\n
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C05<\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n

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\"Grafische<\/a><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n
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Komplexe kognitive Funktionen wie die Entscheidungsfindung h\u00e4ngen von der koordinierten Aktivit\u00e4t mehrerer Gehirnregionen ab. W\u00e4hrend die Rolle lokaler Schaltkreise im Gehirn intensiv erforscht wurde, wurde der Einfluss der weitreichenderen funktionellen Verbindungen auf diese lokale Aktivit\u00e4t bisher weniger erforscht. Wir untersuchen, wie Ver\u00e4nderungen in den funktionellen Interaktionen zwischen lokalen und entfernteren Schaltkreisen neuronale Aktivierungen erzeugen und das Verhalten beeinflussen. In Kombination mit empirischen und computergest\u00fctzten Ans\u00e4tzen ver\u00e4ndern wir die funktionelle Konnektivit\u00e4t zwischen Gehirnregionen, um die Auswirkungen auf die kognitive Ressourcenzuteilung f\u00fcr Entscheidungsprozesse bei Primaten zu verstehen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Unsere Forschung<\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Ziele unsere Projektes<\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Publikationen<\/strong><\/strong><\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Gruppenleitung & Gruppenmitglieder<\/h2>\n\n\n\n
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\"SFB
Prof. Dr. Kristine Krug<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"SFB
Prof. Dr. Petra Ritter<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"Platzhalter
Amy Addlesee<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"Platzhalter
Lion David Deger <\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n
\"Platzhalter
Mark Revan Rangotis<\/figcaption><\/figure>\n<\/figure>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n
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Gehirnnetzwerke f\u00fcr wahrnehmungsbasierte Entscheidungsfindung<\/h2>\n\n\n\n

Wahrnehmungsbasierte Entscheidungsfindung ist der Prozess, bei dem sensorische Informationen integriert und bewertet werden, um eine Verhaltensentscheidung zu treffen. Die lokale Aktivit\u00e4t von Neuronen im extrastriaten visuellen, parietalen und pr\u00e4frontalen Kortex von Primaten tr\u00e4gt direkt zu Wahrnehmungsentscheidungen bei (Gold, Shadlen 2007; Krug et al. 2013). Kognitive Prozesse wie Aufmerksamkeit, Arbeitsged\u00e4chtnis oder Belohnung k\u00f6nnen die Entscheidungsleistung ebenfalls beeinflussen; sie werden durch Alterung oder psychische St\u00f6rungen beeintr\u00e4chtigt (Takagaki, Krug 2020). Als neuronaler Mechanismus wird eine ver\u00e4nderte Modulation der lokalen Aktivit\u00e4t in visuellen Schaltkreisen durch den pr\u00e4frontalen und posterioren parietalen Kortex vermutet. Um diese Hypothese zu testen, untersuchen wir die Interaktionen zwischen dem visuellen Kortex und entfernten Regionen und ihre Auswirkungen auf die lokale Ressourcenallokation bei der wahrnehmungsbezogenen Entscheidungsfindung.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Funktionelle Konnektivit\u00e4t

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Eine koordinierte Aktivit\u00e4t in neuronalen Netzwerken ist f\u00fcr eine optimale kognitive Verarbeitung von Informationen unerl\u00e4sslich. Die Entscheidungsfindung ist ein Beispiel f\u00fcr eine kognitive Funktion, die von lokalen Schaltkreisen abh\u00e4ngt, die \u00fcber ein weites Netzwerk verteilt sind (Krug 2020). Die Dynamik neuronaler Netzwerke spiegelt sich in der funktionellen Konnektivit\u00e4t wider, welche die Korrelation der neuronalen Aktivit\u00e4t zwischen verschiedenen Hirnregionen im Zeitverlauf darstellt. Um zu verstehen, wie die Dynamik des Entscheidungsfindungsnetzwerks die Effizienz dieser Funktion beeinflusst, werden wir die funktionelle Konnektivit\u00e4t zwischen lokalen neuronalen Schaltkreisen, einschlie\u00dflich des visuellen, parietalen und pr\u00e4frontalen Kortex, bei Makaken ver\u00e4ndern.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Transkranielle fokussierte Ultraschallstimulation<\/h3>\n\n\n\n

Wir verwenden transkranielle fokussierte Ultraschallstimulation (FUS) zur kausalen Modulation der Netzwerkaktivit\u00e4t. FUS ist eine neue, nicht-invasive Neurostimulationstechnik, mit der tiefe Gehirnstrukturen mit hoher r\u00e4umlicher Aufl\u00f6sung erreicht werden k\u00f6nnen. Je nach Stimulationsprotokoll kann FUS dazu verwendet werden, die funktionelle Konnektivit\u00e4t spezifisch f\u00fcr das stimulierte Hirnareal hoch und runter zu regulieren, wobei die Wirkung mindestens zwei Stunden andauert (Verhagen et al. 2019). Wir kombinieren FUS mit struktureller und funktioneller Magnetresonanztomographie (7T MRI) sowie mit neurophysiologischen und verhaltensbezogenen Messungen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Umfassende Modellierung von Hirnnetzwerken<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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Die Verwendung von Neuroimaging in Verbindung mit FUS erm\u00f6glicht es uns, die funktionelle Konnektivit\u00e4t zwischen Gehirnregionen zu ver\u00e4ndern und zu messen. Dies allein reicht jedoch nicht aus, um die Komplexit\u00e4t der Netzwerke zu erfassen. Faktoren wie die funktionelle und strukturelle Spezifit\u00e4t von Hirnschaltkreisen f\u00fchren zu vielf\u00e4ltigen Modellrechnungsm\u00f6glichkeiten. J\u00fcngste Studien nutzen mathematische Werkzeuge wie das virtuelle Gehirn (VBT), um biologisch plausible Rechenmodelle der Dynamik von Gehirnnetzwerken bei Menschen (Ritter et al. 2013) und Makaken (Shen et al. 2019) zu erstellen. Die Modelle liefern ein mechanistisches Verst\u00e4ndnis davon, wie verschiedene Hirnregionen interagieren, um neuronale Informationen zu verarbeiten. Unter Verwendung unserer eigenen Konnektivit\u00e4tsdaten erstellen wir VBT-Modelle, indem wir die beobachteten Daten reproduzieren, unsere Hypothesen testen und neue Vorhersagen erstellen. Die Vorhersagen werden wiederum anhand von neurophysiologischen und verhaltensbiologischen Daten getestet und erm\u00f6glichen so ein quantitatives Verst\u00e4ndnis der Dynamik von Entscheidungsnetzwerken und der Folgen von deren St\u00f6rung.<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Gold JI, Shadlen MN.<\/strong> 2007. The neural basis of decision making. Annu Rev Neurosci<\/em> 30:535-74. <\/p>\n\n\n\n

Krug K, Cicmil N, Parker AJ, Cumming BG.<\/strong> 2013. Causal interference with neuronal signals in V5\/MT influences perceptual judgments about a stereo-motion task. Current Biology<\/em> 23:1454-9. <\/p>\n\n\n\n

K Krug<\/strong> (2020) Coding perceptual decisions: from single units to emergent signaling properties in cortical circuits. Annual Review of Vision Science<\/strong> 6:387-409.

Ritter P, Schirner M, McIntosh AR, Jirsa VK.<\/strong> 2013. The virtual brain integrates computational modeling and multimodal neuroimaging. Brain Connect<\/em> 3:121-45. <\/p>\n\n\n\n

Shen K, Bezgin G, Schirner M, Ritter P, Everling S, McIntosh AR.<\/strong> 2019. A macaque connectome for large-scale network simulations in TheVirtualBrain.<\/em> Scientific Data 6:123. <\/p>\n\n\n\n

Takagaki K, Krug K<\/strong>. 2020. The effects of reward and social context on visual processing for perceptual decision-making. Current Opinion in Physiology<\/em> 16, 109-117. <\/p>\n\n\n\n

Verhagen L, Gallea C, Folloni D, Constans C, Jensen D, Ahnine H, Roumazeilles L, Santin M, Ahmed B, Lehericy S, Klein-Fl\u00fcgge M, Krug K, Mars RB, Rushworth MF, Pouget P, Aubry JF,<\/strong> Sallet J. 2019. Offline impact of transcranial focused ultrasound on cortical activation in primates. eLIFE<\/em> 8:e40541.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Ziele und Perspektiven<\/strong><\/strong><\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Ein biologisch plausibles, quantitatives Modell der kognitiven Gehirnmechanismen bei nicht-menschlichen Primaten ist f\u00fcr das Verst\u00e4ndnis der grundlegenden neuronalen Mechanismen unserer eigenen kognitiven Funktionen unerl\u00e4sslich. Die Homologie zwischen Makaken und Menschen erm\u00f6glicht eine direkte \u00dcbertragung der neuronalen Architektur und der M quantitativen Modelle. Die Kombination von Ans\u00e4tzen wie hochaufl\u00f6sender Neurobildgebung, Hirnstimulation, Neurophysiologie und Verhalten wird ein detailliertes, vielschichtiges Bild der neuronalen Mechanismen, welche die Entscheidungsfindung beeinflussen, aufzeigen. Insbesondere sollen integrative Modelle der Hirnfunktion ein umfassendes Verst\u00e4ndnis der strukturellen und funktionellen Organisation lokaler und weitreichender Hirnnetzwerke und ihrer Interaktionen erm\u00f6glichen. Psychische St\u00f6rungen wie Autismus oder Schizophrenie werden mit einer ver\u00e4nderten funktionellen Konnektivit\u00e4t bestimmter neuronaler Netzwerke in Verbindung gebracht. Daher stellt die neurophysiologische Validierung des FUS-Stimulationsprotokolls eine vielversprechende Perspektive f\u00fcr die Entwicklung nicht-invasiver therapeutischer Eingriffe und Behandlungen beim Menschen dar, um die kognitiven Leistungen des Menschen zu verbessern und wiederherzustellen.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n\n\n\n

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Publikationen des Projektes C05<\/strong><\/h2>\n\n\n\n\t\t\t
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\n\t\t\t\tHuman connectome topology directs cortical traveling waves and shapes frequency gradients<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC05<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Dominik P. Koller, Michael Schirner, Petra Ritter Nature Communications (2024)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tAnatomical circuits for flexible spatial mapping by single neurons in posterior parietal cortex<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC05<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Bashir Ahmed, Hee Kyoung Ko, Maria R\u00fcsseler, Jackson E. T. Smith, Kristine Krug BioRxiv (2024)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tLearning how network structure shapes decision-making for bio-inspired computing<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC05<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Michael Schirner, Gustavo Deco, Petra Ritter Nat Commun (2023)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tVirtual deep brain stimulation: Multiscale co-simulation of a spiking basal ganglia model and a whole-brain mean-field model with The Virtual Brain<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC05<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Jil M. Meier, Dionysios Perdikis, Andr\u00e9 Blickensd\u00f6rfer, Leon Stefanovski, Qin Liu, Oliver Maith, Helge \u00dc. Dinkelbach, Javier Baladron, Fred H. Hamker, Petra Ritter Experimental Neurology (2022)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tIntra-Areal Visual Topography in Primate Brains Mapped with Probabilistic Tractography of Diffusion-Weighted Imaging<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC05<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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K Tang-Wright, J E T Smith, H Bridge, K L Miller, T B Dyrby, B Ahmed, N L Reislev, J Sallet, A J Parker, K Krug Cereb Cortex (2022)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tBrain simulation augments machine-learning-based classification of dementia<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC05<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Paul Triebkorn, Leon Stefanovski, Kiret Dhindsa, Margarita-Arimatea Diaz-Cortes, Patrik Bey, Konstantin B\u00fclau, Roopa Pai, Andreas Spiegler, Ana Solodkin, Viktor Jirsa, Anthony Randal McIntosh, Petra Ritter, Alzheimer’s Disease Neuroimaging Initiative Alzheimers Dement. 2022<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tUnimanual sensorimotor learning-A simultaneous EEG-fMRI aging study<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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Sabrina Chettouf, Paul Triebkorn, Andreas Daffertshofer, Petra Ritter Hum Brain Mapp (2022)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tBridging Scales in Alzheimer’s Disease: Biological Framework for Brain Simulation With The Virtual Brain<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC05<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
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Leon Stefanovski, Jil Mona Meier , Roopa Kalsank Pai, Paul Triebkorn, Tristram Lett, Leon Martin, Konstantin B\u00fclau, Martin Hofmann-Apitius, Ana Solodkin, Anthony Randal McIntosh, Petra Ritter Front Neuroinform (2021)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t

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\n\t\t\t\tCoding Perceptual Decisions: From Single Units to Emergent Signaling Properties in Cortical Circuits<\/a>\n\t\t\t<\/h4>\n\t\t\t\t\t\t
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\n\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t<\/span>\t\t\t\t\t\tC05<\/a>\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t
\n\t\t\t\t\t

Kristine Krug Annu Rev Vis Sci (2020)<\/p>\n<\/span>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/article>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\n\n\n

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Alle Publikationen<\/a><\/div>\n\n\n\n
Alle Projekte<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/section>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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