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Ellen Städtler

• The physiology of our most complex organ, the brain, is still not comprehensively understood. The brain basically serves the processing, storing and binding of external and internal information, and thereby generates amazing phenomena like the understanding of oneself as an individual entitiy. How exactly information is encoded and represented, how individual neurons or networks of neurons actually interact, is a gigantic puzzle, whose pieces were collected since many decades. Subject of scientific discussions are the basic spatiotemporal structures of neuronal representations. Suggestions and observations reach hereby from simple rate coding of individual neurons to synchronous activity of larger ensembles. To approach answers to these questions, our working group has used a combination of different recording techniques that allowed for the comparison of neuronal interactions on different spatial scales. We focused on prefrontal neuronal interactions during visual short-term memory. Herefore two rhesus monkeys had been trained to perform a visual short-term memory task. We measured and recorded their neuronal activity by means of a microelectrode matrix that could be inserted into the cortex via a closable chamber, which had been previously implanted above prefrontal cortex. The acquired signal was separated into two components: a high-frequency component, that represents the spiking output activity of few neurons in the vicinity of each electrode tip (multi-unit activity), and a low-frequency component, that results from dendritic input activity of larger neuronal assemblies (local field potential). From one of the experimental animals we also recorded mass signals of even larger neuronal populations by means of small silverball electrodes, that had been implated into the skull above prefrontal cortex (skull EEG) in the context of a pilot project. In the first subproject, we analyzed the selectivity of output signals with respect to the memorized stimulus and task performance. We compared selectivities of local recording sites (multi-unit activity) with the selectivities of patterns created by the combined activity of all recording sites, thus representing the activity of large and distributed ensembles. Local neuronal activity correlated with the course of the visual short-term memory task, but was not highly discriminative with respect to different visual stimuli. We could show that the population activity was significantly more specific. Concerning task performance, we obtained the same result, albeit less pronounced. Further analyses revealed that the patterns of distributed ensemble activity were only partly based on realtime coordination of neuronal activity, and in addition, did not remain stable across the time course of the short-term memory task. In the second subproject, we focused on the oscillatory behavior of the local field potential. After a time-frequency analysis, we studied different frequency bands concerning stimulus selectivity and task performance of the monkey. We hereby found significant modulations of oscillations in the beta- and gamma-frequency range, that correlated with different periods of the task. Especially for oscillations in beta- and low-gamma-range, we observed phase-locking of oscillations between different recording sites, which could play an important role as internal clock to coordinate spatially separate activity. Local high-gamma oscillations themselves seemed to be important for the maintenance of information. These results could be partly confirmed by mass signals of EEG. In sum, our results support the hypothesis that information is represented in the brain by means of concerted activity of spatially distributed neuronal ensembles. This activity again appears to be coordinated by oscillatory activity in beta- and low-gamma-frequency ranges. A deeper understanding of central nervous information processing could contribute to better treatment of diseases like Parkinson’s, Alzheimer’s as well as epilepsy, and neuropsychiatric disorders like schizophrenia.
• Die Physiologie unseres komplexesten Organes, des Gehirnes, ist noch immer nicht umfassend verstanden. Das Gehirn dient hauptsächlich der Verarbeitung, Speicherung und Verknüpfung externer und interner Informationen, und erzeugt dabei erstaunliche Phänomene wie das Verständnis von sich selbst als individuelle Einheit. Wie Informationen genau enkodiert und repräsentiert werden, wie einzelne Neurone oder Netzwerke von Neuronen interagieren, ist ein gigantisches Puzzle, dessen Teilchen bereits seit vielen Jahrzehnten zusammengetragen werden. Gegenstand der wissenschaftlichen Diskussion sind die grundlegenden räumlichen und zeitlichen Eigenschaften neuronaler Repräsentationen, hierbei reichen Vorschläge und Beobachtungen von einfacher Ratenkodierung einzelner Neurone bis hin zur synchronen Aktivität größerer Ensembles. Um uns der Beantwortung dieser Fragen anzunähern, benutzte unsere Arbeitsgruppe eine Kombination verschiedener Ableitmethoden, die uns erlaubte, neuronale Interaktionen auf unterschiedlichen räumlichen Skalen zu vergleichen. In diesem Projekt konzentrierten wir uns auf präfrontale neuronale Interaktionen, die während des Kurzzeitgedächtnisses stattfinden. Dazu wurden zwei Rhesusaffen darauf trainiert, eine visuelle Kurzzeitgedächtnisaufgabe auszuführen. Über eine verschließbare Kammer, welche zuvor über dem Präfrontalcortex implantiert worden war, konnten wir ihre extrazelluläre Neuronenaktivität mittels einer intrakortikal eingeführten Mikroelektrodenmatrix messen und aufzeichnen. Das erhaltene Signal wurde in zwei Komponenten unterteilt: einen hochfrequenten Anteil, der die Ausgabeaktivität weniger Neurone jeweils im engeren Umfeld der Elektrodenspitze darstellt (multi-unit activity), und einen niederfrequenten Anteil, der vor allem durch dendritische Eingangsaktivität größerer Neuronenverbände gebildet wird (local field potential). Bei einem der Versuchstiere wurden im Rahmen eines Testprojektes mittels präfrontal in den Schädelknochen implantierter kleiner Silberballelektroden zusätzlich Massensignale sehr großer Neuronenpopulationen aufgezeichnet (skull EEG). Im ersten Teilprojekt analysierten wir die Selektivität neuronaler Ausgabesignale hinsichtlich des zu memorierenden Stimulus und der erfolgreichen Durchführung der Aufgabe. Wir verglichen die Selektivität lokaler Ableitorte (multi-unit activity) mit der Selektivität von Mustern, die durch kombinierte Aktivität aller Ableitorte entstanden, und somit die Aktivität großer und verteilter Ensembles repräsentieren. Die lokale neuronale Aktivität korrelierte mit dem zeitlichen Ablauf der Kurzzeitgedächtnisaufgabe, war aber bezüglich der verschiedenen visuellen Stimuli nicht eindeutig unterscheidend. Wir konnten zeigen, dass die Populationsaktivität wesentlich spezifischer war. Zu dem gleichen Ergebnis, wenngleich schwächer ausgeprägt, kamen wir hinsichtlich der Korrektheit der Aufgabenausführung. Weitere Analysen zeigten, daß die Muster verteilter Aktivität nur teilweise auf zeitnaher Koordination neuronaler Aktivität basierten, und außerdem über den zeitlichen Ablauf des Kurzzeitgedächtnisprozesses hinweg nicht stabil waren. Im zweiten Teilprojekt konzentrierten wir uns auf das oszillatorische Verhalten des Feldpotentials (local field potential). Nach einer Zeitfrequenzanalyse untersuchten wir verschiedene Frequenzbänder hinsichtlich ihrer Modulation bezüglich Stimulusselektivität und Aufgabenbewältigung des Tieres. Wir fanden dabei signifikante Modulationen von Oszillationen im Beta- und Gamma-Frequenzbereich, die mit den verschiedenen Abschnitten der Aufgabe korrelierten. Vor allem für Schwingungen im Beta- und unteren Gamma-Bereich beobachteten wir Phasenkoppelungen der Oszillationen zwischen unterschiedlichen Ableitorten, welche eine wichtige Rolle als interne Taktgeber zur Koordinierung räumlich verteilter Aktivität spielen könnten. Lokale Oszillationen im höheren Gamma-Bereich hingegen schienen wichtig für die Aufrechterhaltung der Information zu sein. Diese Befunde konnten teilweise in den Massensignalen des EEG bestätigt werden. Zusammenfassend stützen unsere Ergebnisse die Hypothese, dass Information im Gehirn mittels abgestimmter Aktivität räumlich verteilter neuronaler Ensembles repräsentiert wird. Diese Aktivität wiederum scheint durch oszillatorische Aktivität im Beta- und unteren Gamma-Frequenzbereich koordiniert zu werden. Ein tieferes Verständnis zentralnervöser Informationsverarbeitung könnte zu einer verbesserten Behandlung von Erkrankungen wie Morbus Parkinson, Morbus Alzheimer, aber auch Epilepsien und neuropsychiatrischen Erkrankungen wie der Schizophrenie beitragen.