Priors and Inference in Superior colliculus during Movement

Projektbeschreibung

Zukunft vorhersehen, um das Handeln zu lenken

Tiere reagieren nicht einfach nur auf ihre Umgebung, sondern erstellen auch ständig Prognosen darüber, was als Nächstes passieren wird, und nutzen dabei ihre bisherigen Erfahrungen, um schnelle und flexible Entscheidungen zu treffen. Zu verstehen, wie das Gehirn diese Vorhersagen während des natürlichen Verhaltens bildet und aktualisiert, bleibt als eine grundlegende Herausforderung der Neurowissenschaften bestehen. Mit Unterstützung der Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmen wird im Rahmen des Projekts PRISM eine neuartige Verhaltensaufgabe entwickelt, bei der Mäuse ein sich bewegendes Ziel verfolgen, das nach probabilistischen Regeln gesteuert wird. Damit wird eine gründliche Untersuchung von Erwartungen und Vorhersagen möglich. Mithilfe von hochdichter Elektrophysiologie und optogenetischen Werkzeugen an sich frei bewegenden Tieren wird die Forschungsgruppe untersuchen, wie die Colliculi superiores, zentrale Knotenpunkte im Mittelhirn für die sensomotorische Integration, interne Vorhersagen darstellen und aktualisieren. Diese Studie wird neue Erkenntnisse über die neuronalen Grundlagen der adaptiven Entscheidungsfindung liefern.

Ziel

To survive, animals must do more than react to immediate sensory input; they must predict what is likely to happen next. This ability to integrate past experience with current information is essential for fast and adaptive decision-making. Yet how the brain forms, updates, and uses such expectations during natural behavior remains poorly understood, particularly in naturalistic settings where sensory cues are ambiguous, and decisions must be made rapidly and flexibly.
In this project, I will develop a novel behavioral task in which mice pursue a physical target moving according to probabilistic rules, bridging the gap between classical conditioning paradigms and naturalistic goal-directed behavior. By changing these rules, I will examine how mice form internal models of their environment and adapt to new patterns. I will test whether animals show predictive behaviours that reflect prior expectations, especially when sensory input becomes uncertain. Their behaviour will be interpreted within a Bayesian inference framework, allowing rigorous comparison to an ideal observer model.
At the neural level, I will focus on the superior colliculus, a midbrain hub involved in integrating sensory information to guide movement. Using high-density electrophysiology in freely moving animals, I will investigate how prior expectations are represented and updated in real time. I will complement this with targeted manipulations of inputs to the superior colliculus using optogenetic and chemogenetic tools to test how these circuits contribute to forming and updating internal models.
While I already have strong expertise in behavioural tracking and neuronal recordings, this project will provide me with essential training in Bayesian modelling and causal circuit perturbation, key tools for next-generation systems neuroscience. Hosted at a world-renowned institute, this fellowship will deepen my interdisciplinary skillset and support my transition toward an independent research career.