Forschungs- & Entwicklungsinformationsdienst der Gemeinschaft - CORDIS

FP7

INTERACTIONS Ergebnis in Kürze

Project ID: 331800
Gefördert unter: FP7-PEOPLE
Land: Spanien

Äußere Reize und ihre Wirkung auf die Gehirnaktivität

Neurowissenschaftler haben klassische Elektroenzephalographie (EEG) verwendet, um elektrische Aktivität im Gehirn zu registrieren, und funktionelle Magnetresonanztomographie (fMRT), um dabei das Gehirn zu beobachten und zu erkennen, wo diese Aktivität auftritt. Mit dieser Information konnten die Forscher Computermodelle verwenden, um die Kommunikationswege zwischen entfernten Regionen des Gehirns zu untersuchen.
Äußere Reize und ihre Wirkung auf die Gehirnaktivität
Das Studium der Kommunikationsnetzwerke kann dabei helfen, unser Verständnis der Funktionsweisen des Gehirns zu erweitern. Es wurde festgestellt, dass die Bereiche des Gehirns in Module unterteilt sind: Regionen aus dicht miteinander verbundenen Gruppen, die mit anderen Regionen in anderen Gruppen weniger stark verbunden sind. Diese Aufteilung hilft, diese Teile des Gehirns mit einer spezialisierten Funktion auseinander zu halten, erklärt aber nicht, wo die Informationen der verschiedenen Sinne kombiniert und integriert werden.

Die Existenz von stark vernetzten Regionen des Gehirns, auch als Hubs bezeichnet, könnte das fehlende Puzzlestück darstellen. Diese Hubs, deren Verbindungen verschiedene spezialisierte Module überspannen, könnten sich die Informationen aus verschiedenen Sinnesmodalitäten "anhören" und sie mit den anderen Hubs austauschen. Die Implikationen daraus wurden von dem EU-finanzierten Projekt INTERACTIONS (Investigation of the interaction between external stimulation and ongoing brain activity in cortical networks: analysis, modeling and empirical corroboration) erforscht.

Die Forscher untersuchten die strukturelle Konnektivität der Gehirne von Katzen, Makaken und Menschen, um dynamische Modelle zu entwickeln, die deren Aktivität simulieren. Die Ergebnisse wurden anhand von fMRT-Daten mit empirischen Beobachtungen der Dynamik des menschlichen Gehirns verglichen. Man stellte fest, dass die Klasse von hierarchischen Strukturen, zu denen das Gehirn gehört und in denen sowohl die modulare Organisation als auch die Hubs kombiniert werden, im Vergleich zu anderen hierarchischen Strukturen die besten Strukturen für komplexe dynamische Prozesse bietet. Mit anderen Worten: ein zufällig verbundenes Gehirn wäre nicht in der Lage, die bei ihm eingehenden externen Informationen zu kategorisieren, während ein durch perfekte Module geformtes Gehirn sich aus diesen Informationen keinen "Reim machen" konnte.

INTERACTIONS befasste sich außerdem mit der Frage, welche Art von dynamischem System das Gehirn ist. Die Forscher untersuchten deshalb fMRT-Daten von gesunden Probanden im Ruhezustand, um zu bestimmen, ob die dynamische Aktivität des Gehirns die große Menge an ihm offen stehenden Zuständen zufällig ergründet, oder ob sie sich selbst auf eine endliche Menge von Zuständen begrenzt. Der letztere Fall ist nachweisbar, wenn das System im Laufe der Zeit wieder auf Zustände trifft, bei denen es bereits zuvor war.

Die Ergebnisse zeigten, dass die Gehirndynamik teilweise wiederkehrend ist, was eine reiche, aber endliche Menge von Zuständen bevorzugt, trotz der fast unendlichen Anzahl möglicher Zustände, die sie wählen könnte. Dieses robuste und dennoch flexible dynamische Verhalten wird durch das zugrunde liegende physische Netzwerk von Verbindungen unterstützt, das hierarchisch in Modulen von spezialisierten Hirnregionen organisiert ist, die über Hub-Regionen miteinander verbunden sind.

INTERACTIONS entwickelte Rechenwerkzeuge für die Analyse komplexer Netzwerke. Die Ergebnisse des Projekts werden unser Verständnis der Organisation des Gehirns und des dynamischen Verhaltens verbessern und zur Beantwortung der Frage beitragen, wie Modelle erstellt werden, um dessen Aktivität zu reproduzieren.

Verwandte Informationen

Fachgebiete

Scientific Research

Schlüsselwörter

Elektroenzephalographie, Gehirn, funktionelle Magnetresonanztomographie, Kommunikationswege, multisensorische Integration, hierarchische Netzwerke, Hubs
Datensatznummer: 181046 / Zuletzt geändert am: 2016-04-15
Bereich: Biologie, Medizin