Skip to main content
Przejdź do strony domowej Komisji Europejskiej (odnośnik otworzy się w nowym oknie)
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS

Circuit mechanisms of cortical predictive learning

Opis projektu

Mechanizm nauki przewidywania sensorycznego w mózgu

Zwierzęta muszą odróżniać informacje sensoryczne generowane przez ich własny ruch od sygnałów pochodzących z otoczenia. Ta umiejętność jest niezbędna do kierowania zachowaniem, jednak jest to niezwykle złożony proces. Mózg uczy się interpretowania i przewidywania odczuć wywoływanych przez własny ruch, wykorzystując błędy w celu dostosowania założeń. Błędy pojawiają się, gdy dochodzi do rozbieżności między oczekiwaniami mózgu i rzeczywistymi odczuciami. Zespół finansowanego ze środków Europejskiej Rady ds. Badań Naukowych projektu Learn2Predict bada, w jaki sposób mózg uczy się na podstawie tych błędów przewidywania. Skupiając się na korze wzrokowej i systemie neuromodulacyjnym mózgu, badacze starają się zrozumieć, w jaki sposób mózg poprawia swoje przewidywania sensoryczne. Korzystając z technologii wirtualnej rzeczywistości oraz optogenetyki, naukowcy zbadają, w jaki sposób proces nauki wpływa na zachowanie.

Cel

To perform sensory guided behaviors, animals need to distinguish self-generated and externally generated sensory inputs. Predictive processing theories propose that the brain does this by learning to predict sensations caused by self-motion. The key signals thought to drive this learning are prediction errors: differences between predicted and actual sensory input. My previous work shows that neurons in the primary visual cortex (V1) compute visuomotor prediction errors, and that prediction errors activate the locus coeruleus, a brain-wide neuromodulatory system. We will now investigate the circuit and neuromodulatory mechanisms underlying the learning of sensory predictions, using V1 as a model. I hypothesize that input to V1 from higher order cortical areas undergoes plasticity during self-generated sensory feedback. This plasticity should be driven by prediction errors in V1 activity, modulated by locus coeruleus output, and improve detection of externally generated visual flow during self-motion. We will test this hypothesis using innovative methods, including a multimodal virtual reality system and a novel object detection task, combined with in vivo whole cell recordings, two-photon imaging, and optogenetics. The specific aims are to (1) investigate how prediction errors are communicated between the locus coeruleus and the cortex, (2) decipher the mechanisms of predictive plasticity within the V1 circuit, and (3) assess the behavioral relevance of this plasticity. The knowledge gained will have a fundamental impact on our mechanistic understanding of predictive learning in the cortex and the role of neuromodulation in this process, which will have significance for 1) understanding conditions in which the processing of self-generated sensory feedback is thought to be disrupted (e.g. neurodevelopmental conditions and psychosis), and 2) development of AI and brain-machine interfaces that deal with self-generated sensor feedback (e.g. prostheses).

Dziedzina nauki (EuroSciVoc)

Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego. Więcej informacji: Europejski Słownik Naukowy.

Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować

Słowa kluczowe

Słowa kluczowe dotyczące projektu wybrane przez koordynatora projektu. Nie należy mylić ich z pojęciami z taksonomii EuroSciVoc dotyczącymi dziedzin nauki.

Program(-y)

Wieloletnie programy finansowania, które określają priorytety Unii Europejskiej w obszarach badań naukowych i innowacji.

Temat(-y)

Zaproszenia do składania wniosków dzielą się na tematy. Każdy temat określa wybrany obszar lub wybrane zagadnienie, których powinny dotyczyć wnioski składane przez wnioskodawców. Opis tematu obejmuje jego szczegółowy zakres i oczekiwane oddziaływanie finansowanego projektu.

System finansowania

Program finansowania (lub „rodzaj działania”) realizowany w ramach programu o wspólnych cechach. Określa zakres finansowania, stawkę zwrotu kosztów, szczegółowe kryteria oceny kwalifikowalności kosztów w celu ich finansowania oraz stosowanie uproszczonych form rozliczania kosztów, takich jak rozliczanie ryczałtowe.

HORIZON-ERC - HORIZON ERC Grants

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego programu finansowania

Zaproszenie do składania wniosków

Procedura zapraszania wnioskodawców do składania wniosków projektowych w celu uzyskania finansowania ze środków Unii Europejskiej.

(odnośnik otworzy się w nowym oknie) ERC-2024-STG

Wyświetl wszystkie projekty finansowane w ramach tego zaproszenia

Instytucja przyjmująca

THE UNIVERSITY OF EDINBURGH
Wkład UE netto

Kwota netto dofinansowania ze środków Unii Europejskiej. Suma środków otrzymanych przez uczestnika, pomniejszona o kwotę unijnego dofinansowania przekazanego powiązanym podmiotom zewnętrznym. Uwzględnia podział unijnego dofinansowania pomiędzy bezpośrednich beneficjentów projektu i pozostałych uczestników, w tym podmioty zewnętrzne.

€ 1 941 819,00
Adres
OLD COLLEGE, SOUTH BRIDGE
EH8 9YL Edinburgh
Zjednoczone Królestwo

Zobacz na mapie

Region
Scotland Eastern Scotland Edinburgh
Rodzaj działalności
Higher or Secondary Education Establishments
Linki
Koszt całkowity

Ogół kosztów poniesionych przez organizację w związku z uczestnictwem w projekcie. Obejmuje koszty bezpośrednie i pośrednie. Kwota stanowi część całkowitego budżetu projektu.

€ 1 941 819,00

Beneficjenci (1)

Moja broszura 0 0