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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.
Conclusion Scale Integration Based on the results of spike-field coherence, the underlying process of shortterm memory seems to involve networks of different sizes within and, most probably, beyond prefrontal cortex. Spikes, which were generated by single neurons, cooperate with local field potentials, which were the slower fluctuations of the environment. Although differences among behavioral conditions appear to be based on rather few instances of phase-locked spikes, the task-related effects on spike-field coherence are highly reliable and cannot be explained by chance, as the comparison of results from experimental and simulated data shows. The differential locking of prefrontal neuron populations with two different frequency bands in their input signals suggests that neuronal activity underlying short-term memory in prefrontal cortex transiently engages cortical circuits on different spatial scales, probably in order to coordinate distributed processes. NeuroXidence method and Synchronizedfiring Based on the results of the calibration datasets, for bi- and multi-variate cases, the extension of NeuroXidence remains its sensitivity and reliability of detecting coordinate firing events for different processes. Based on this extension of NeuroXidence, we demonstrated that in monkey’s prefrontal cortex during short-term memory task, encoding and maintenance of the information rely on the formation of neuronal assemblies characterized by precise and reliable synchronization of spiking activity on a millisecond time scale, which is consistent with the results from spike-spike coherence. The task and performance dependent modulation of synchrony reflects the dynamic formation of group of neurons has large effect on short-term-memory.
The single unit doctrine proposes that each one of our percepts and sensations is represented by the activity of specialized high-level cells in the brain. A common criticism applied to this proposal is the one referred to as the "combinatorial problem". We are constantly confronted with unlimited combinations of elements and features, and yet we face no problem in recognizing patterns and objects present in visual scenes. Are there enough neurons in the brain to singly code for each one of our percepts? Or is it the case that perceptions are represented by the distributed activity of different neuronal ensembles? We lack a general theory capable of explaining how distributed information can be efficiently integrated into single percepts. The working hypothesis here is that distributed neuronal ensembles signal relations present in the stimulus by selectively synchronizing their spiking responses. Synchronization is generally associated with oscillatory activity in the brain. Gamma oscillations in particular have been linked to various integrative processes in the visual system. Studies in anesthetized animals have shown a conspicuous increase in power for the gamma frequency band (30 to 60 Hz) in response to visual stimuli. Recently, these observations have been extended to behavioral studies which addressed the role of gamma activity in cognitive processes demanding selective attention. The initial motivation for carrying out this work was to test if the binding-by-synchronization (BBS) hypothesis serves as a neuronal mechanism for perceptual grouping in the visual system. To this aim we used single and superimposed grating stimuli. Superimposed gratings (plaids) are bi-stable stimuli capable of eliciting different percepts depending on their physical characteristics. In this way, plaids can be perceived either as a single moving surface (pattern plaids), or as two segregated surfaces drifting in different directions (component plaids). While testing the BBS hypothesis, we performed various experiments which addressed the role of both stimulus and cortical architecture on the properties of gamma oscillations in the primary visual cortex (V1) of monkeys. Additionally, we investigated whether gamma activity could also be modulated by allocating attention in time. Finally, we report on gamma-phase shifts in area V1, and how they depend on the level of neuronal activation. ...
Die ersten Schritte der kortikalen Verarbeitung audtorischer Information im Menschen erfolgen im Gyrus temporalis superior (GTS) sowie im Planum temporale. Durch anatomische, neuropsychologische und bildgebende Verfahren konnte gezeigt werden, daß die auditorische Verarbeitung in dieser Hirnregion in verschiedenen umschriebenen Arealen stattfindet. Für ein besseres Verständnis der neuronalen Prozesse, die der höheren auditorischen Signalverarbeitung zugrunde liegen ist es wichtig, die anatomischen Verbindungsmuster zwischen diesen verschiedenen Arealen zu untersuchen. Daher wurden in der vorliegenden Arbeit mithilfe der postmortem anwendbaren Carbocyaninfarbstoffe DiI und DiA in 10 menschlichen Temporalkortices neuronale Verbindungen zwischen verschiedenen Arealen des auditorischen Systems untersucht. Kortikale Injektionen mit diesen Farbstoffen erfolgten u.a. in den Heschlschen Gyrus, als Sitz des primären auditorischen Kortex (PAC), in das Planum temporale sowie in den Gyrus temporalis superior. Nach einer Inkubationszeit von mehreren Monaten wurden anhand von Serienschnitten kortiko-kortikale Verbindungen mittels Fluoreszenzmikroskopie identifiziert und rekonstruiert. Es konnten dabei folgende Verbindungsmuster identifiziert werden: Zwischen dem primären auditorischen Areal TC und den angrenzenden sekundären auditorischen Arealen TB und TD konnten reziproke Verbindungen nachgewiesen werden. Ebenso konnten reziproke Verbindungen zwischen dem sekundären auditorischen Areal TB und den angrenzenden tertiären auditorischen Arealen TA1 und TA2 dargestellt werden. Ferner zeigte sich eine reziproke kortiko-kortikale Verbindung zwischen medial und lateral auf dem Heschlschen Gyrus gelegenen Unterarealen innerhalb des primären auditorischen Areals TC, was für eine funktionelle Unterteilung des PAC in mindestens zwei separate Areale spricht. Eine weitere Verbindung konnte zwischen dem tertiären auditorischen Areal TA2 und dem PAC (TC) nachgewiesen werden. Diese Verbindung war nicht reziprok, sondern stellte sich als reine Rückprojektion in das primäre auditorische Areal TC dar. Querverbindungen zwischen anterioren und posterioren Abschnitten von TB sowie Verbindungen zwischen TA1 und TA2 liessen sich nicht nachweisen. Eine Auswertung der verschiedenen Verbindungen bezüglich ihrer hierarchischen Eigenschaften legte eine Organisation des kortikalen auditorischen Systems nahe, in dem die unterste hierarchische Stufe durch den PAC (Area TC) gebildet wird. Die angrenzenden sekundären auditorischen Areale TB und TD nehmen die nächste hierarchische Stufe ein, die tertiären auditorischen Areale TA1 und TA2 auf dem GTS stellen die höchste hierarchische Stufe in diesem System dar. Aufgrund der fehlenden lateralen Verbindungen zwischen den sekundären und tertiären Arealen kann vermutet werden, daß das kortikale auditorische System aus mindestens zwei parallelen Pfaden aufgebaut ist, in denen seriell Areale auf verschiedenen hierarchischen Ebenen miteinander verbunden sind. Diese Ergebnisse legen nahe, daß auch im auditorischen System des Menschen eiine ähnliche parallele Grundstruktur vorliegt, wie sie bereits im visuellen System von Primaten gefunden wurde. Die funktionelle Bedeutung dieser verschiedenen Verarbeitungspfade sollte in zukünftigen Studien weiter aufgeklärt weden.
Current theories of schizophrenia suggest that the pathophysiology of the disorder may be the result of a deficit in the coordination of neural activity within and between areas of the brain, which may lead to impairments in basic cognitive functions such as contextual disambiguation and dynamic grouping (Phillips and Silverstein, 2003). This notion has been supported by recent studies showing that patients with schizophrenia are characterized by reduced synchronous, oscillatory activity in the gamma-frequency band during sensory processing (Spencer et al. 2003, Green et al. 2003, Wynn et al. 2005). However, it is currently unclear to what extent high-frequency gamma-band oscillations (> 60 Hz) contribute to impaired neural synchronization as research has so far focussed on gamma-band oscillations between 30 and 60 Hz. In addition, it is not known whether deficits in high-frequency oscillations are already present at the onset of the disorder and to what extent reductions may be related to the confounding influence of antipsychotic medication. Finally, the neural generators underlying impairments in synchronous oscillatory activity in schizophrenia have not been investigated yet. To address these questions, we recorded MEG activity during a visual closure task (Mooney faces task) in medicated chronic schizophrenia patients, drug-naive first-episode schizophrenia patients and healthy controls. MEG data were analysed for spectral power between 25 and 150 Hz, and beamforming techniques were used to localize the sources of oscillatory gamma-band activity. In healthy controls, we observed that the processing of Mooney faces was associated with sustained high-frequency gamma-band activity (> 60 Hz). A time-resolved analysis of the neural generators underlying perceptual closure revealed a network of distributed sources in occipito-temporal, parietal and frontal regions, which were differentially activated during specific time intervals. In chronic schizophrenia patients, we found a pronounced reduction of high-frequency gamma-band oscillatory activity that was accompanied by an impairment in perceptual organization and involved reduced source power in various brain regions associated with perceptual closure. First-episode patients were also characterized by a deficit in high-frequency gamma-band activity and reductions of source power in multiple areas; these impairments, however, were less pronounced than in chronic patients. Regarding behavioral performance, first-episode patients were not impaired in their ability to detect Mooney faces, but exhibited a loss in specificity of face detection. In conclusion, our results suggest that schizophrenia is associated with a widespread reduction in high-frequency oscillations that indicate local network abnormalities. These dysfunctions are independent of medication status and already present at illness onset, suggesting a possible progressive deficit during the course of the disorder.
Die Adoleszenz, d.h. die Reifungsphase des Jugendlichen zum Erwachsenen, stellt einen zentralen Abschnitt in der menschlichen Entwicklung dar, der mit tief greifenden emotionalen und kognitiven Veränderungen verbunden ist. Neure Studien (Bunge et al., 2002; Durston et al., 2002; Casey et al., 2005; Crone et al., 2006; Bunge and Wright, 2007) machen deutlich, dass sich die funktionelle Architektur des Gehirns während der Adoleszenz grundlegend verändert und dass diese Veränderungen mit der Reifung höherer kognitiven Funktionen in der Adoleszenz assoziiert sein könnten. Messungen des Gehirn-Volumens mit Hilfe der Magnet-Resonanz-Tomographie (MRT) zum Beispiel zeigen eine nicht-lineare Reduktion der grauen und eine Zunahme der weißen Substanz während der Adoleszenz (Giedd et al., 1999; Sowell et al., 1999, 2003). Des weiteren treten in dieser Zeit Veränderungen in exzitatorischen und inhibitorischen Neurotransmitter-Systemen auf (Tseng and O’Donnell, 2005; Hashimoto et al., 2009). Zusammen deuten diese Ergebnisse darauf hin, dass während der Adoleszenz ein Umbau der kortikalen Netzwerke stattfindet, der wichtige Konsequenzen für die Reifung neuronaler Oszillationen haben könnte. Im Anschluss an eine Einführung im Kapitel 2, fasst Kapitel 3 der vorliegenden Dissertation die Vorbefunde bezüglich entwicklungsbedingter Veränderungen in der Amplitude, Frequenz und Synchronisation neuronaler Oszillationen zusammen und diskutiert den Zusammenhang zwischen der Entwicklung neuronaler Oszillationen und der Reifung höhere kognitiver Funktionen während der Adoleszenz. Ebenso werden die anatomischen und physiologischen Mechanismen, die diesen Veränderungen möglicherweise zu Grunde liegen könnten, theoretisch vorgestellt. Die in Kapitel 4-6 vorgestellten eigenen empirischen Arbeiten untersuchen neuronale Oszillationen mit Hilfe der Magnetoencephalographie (MEG), um die Frequenzbänder und die funktionellen Netzwerke zu charakterisieren, die mit höheren kognitiven Prozessen und deren Entwicklung in der Adoleszenz assoziiert sind. Hierzu wurden drei Experimente durchgeführt, bei denen MEG-Aktivität während der Bearbeitung einer Arbeitsgedächtnisaufgabe und im Ruhezustand aufgezeichnet wurde. Die Ergebnisse dieser Experimente zeigen, dass Alpha Oszillationen und Gamma-Band Aktivität sowohl task-abhängig als auch im Ruhezustand gemeinsam auftreten. Darüber hinaus ergänzen die vorliegenden Untersuchungen Vorarbeiten, indem sie eine Wechselwirkung zwischen beiden Frequenzbändern aufgezeigt wird, die als ein Mechanismus für das gezielte Weiterleiten von Informationen dienen könnte. Die in Kapitel 6 vorgestellten Entwicklungsdaten weisen weiterhin darauf, dass in der Adoleszenz späte Veränderungen im Alpha und Gamma-Band stattfinden und dass diese Veränderungen involviert sind in die Entwicklung der Arbeitsgedächtnis-Kapazität und die Entwicklung der Fähigkeit, Distraktoren zu inhibieren. Abschliessend werden in Kapitel 7, die in dieser Dissertation vorgestellten Arbeiten, aus einer übergeordneten Perspektive im Gesamtzusammenhang diskutiert.
In der vorliegenden Arbeit wird untersucht, wie das Gehirn Bewusstsein erzeugt. Diese Frage wird als eines der größten Rätsel der heutigen Wissenschaft angesehen: Wie kann es sein, dass aus der Aktivität der Nervenzellen unsere subjektive Welt entsteht? Es ist offensichtlich nicht einfach, diese Frage wissenschaftlich zu untersuchen. Eine der vorgeschlagenen Strategien für die Untersuchung von Bewusstsein behauptet, dass man zunächst die neuronalen Korrelate des Bewusstseins finden sollte (Koch, 2004). Einer Definition zufolge sind die neuronalen Korrelate des Bewusstseins die kleinste Menge neuronaler Prozesse, die hinreichend für eine bestimmte bewusste Erfahrung sind (zum Beispiel für die bewusste Erfahrung des Blaubeergeschmacks). Manche behaupteten, die Entdeckung der neuronalen Korrelate des Bewusstseins würde es erlauben, dem Rätsel des Bewusstseins näher zu kommen (Crick & Koch, 1990). Nur wie soll man die neuronalen Korrelate des Bewusstseins finden? Eine relativ einfache Strategie dafür wurde schon vor mehr als 20 Jahren beschrieben. Es sollten einfach experimentelle Bedingungen erschaffen werden, in welchen ein Reiz manchmal bewusst wahrgenommen wird und manchmal nicht (Baars, 1989). Solche Analysen, die Bedingungen mit und ohne bewusste Wahrnehmung vergleichen, werden als „Kontrastierungsanalyse“ bezeichnet (da zwei Bedingungen miteinander kontrastiert werden). Es existieren viele verschiedene experimentelle Paradigmen, bei welchen man den Reiz unter denselben Bedingungen präsentieren kann, so dass er bei manchen Versuchsdurchgängen bewusst wahrgenommen wird, bei anderen nicht (Kim & Blake, 2005). Mit solchen experimentellen Paradigmen kann man angeblich die neuronalen Korrelate des Bewusstseins finden, wenn man a) bei jedem Durchgang die Versuchsperson fragt, ob oder was die Versuchsperson bei dem Durchgang wahrgenommen hat und b) gleichzeitig die neuronalen Prozesse misst (zum Beispiel mit EEG, MEG oder fMRT). Anschließend kann man die erhobenen neuronalen Daten unter den Bedingungen mit und ohne bewusste Wahrnehmung vergleichen.
Mittlerweile gibt es viele Studien, in denen solche experimentelle Paradigmen – und damit die Kontrastierungsanalyse – angewendet wurden. Insofern könnte man glauben, die neuronalen Korrelate des Bewusstseins seien schon gefunden worden. Allerdings ist dies nicht der Fall. Es existiert in der Literatur weiterhin Uneinigkeit darüber, ob die Korrelate des Bewusstseins früh oder spät in der Zeit liegen, und ob die Korrelate in sensorischen Arealen oder eher im hierarchisch höheren fronto-parietalen Kortex zu finden sind.
Nach unserer Meinung sind die experimentellen Paradigmen, die üblicherweise zum Auffinden der neuronalen Korrelate des Bewusstseins verwendet werden, nicht spezifisch genug, um diese eindeutig zu lokalisieren. Eher glauben wir, dass die klassische Kontrastierungsanalyse auch andere Prozesse als Ergebnisse hervorbringt und uns deshalb prinzipiell nicht zu den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins führen kann.
Im Kapitel 2 wird erklärt, wieso die typischen experimentellen Paradigmen nicht die neuronalen Korrelate des Bewusstseins ausfindig machen können. Wir behaupten, dass der Vergleich neuronaler Daten aus experimentellen Bedingungen mit und ohne bewusste Wahrnehmung auch die neuronalen Prozesse widerspiegeln könnte, die bewussten Wahrnehmungen entweder vorausgehen oder folgen. Es ist beispielsweise bekannt, dass neuronale Prozesse vor Auftreten des Reizes darüber bestimmen können, ob der Reiz bewusst wahrgenommen wird oder nicht (Busch, Dubois, & VanRullen, 2009; Mathewson, Gratton, Fabiani, Beck, & Ro, 2009). Wenn man experimentelle Bedingungen mit und ohne bewusster Wahrnehmung miteinander vergleicht, werden auch solche Prozesse als Ergebnis auftauchen, obwohl diese zeitlich klar vor dem Reiz stattfinden und deshalb keine neuronalen Korrelate des Bewusstseins sein können. Es ist natürlich einfach zu entscheiden, dass diese Prozesse, die schon vor dem Reiz stattfinden, der bewussten Wahrnehmung vorausgehen müssen, aber es ist unmöglich zu sagen, ob ein neuronaler Prozess 100 oder 200 Millisekunden nach der Präsentation des Reizes immer noch ein Vorläuferprozess ist schon ein neuronales Korrelat des Bewusstseins darstellt. Deshalb ist die typische Kontrastierungsanalyse nicht spezifisch genug und wir wissen nicht, ob neuronale Prozesse, die durch die Kontrastierungsanalyse aufgedeckt werden, direkt die neuronalen Korrelate des Bewusstseins oder eher Prozesse vor der bewussten Wahrnehmung widerspiegeln.
Nicht nur die Vorläuferprozesse der bewussten Warnehmung stellen ein Problem dar. Auch Konsequenzen der bewussten Verarbeitung werden durch die Kontrastierungsanalyse gefunden. Beispielsweise wurden im medialen Temporallappen Neurone gefunden, die nur dann feuern, wenn ein Patient eine Person auf einem Bild bewusst erkennt, aber nicht feuern, wenn der Patient die Person auf dem Bild nicht bewusst wahrnimmt (Quiroga, Mukamel, Isham, Malach, & Fried, 2008). So könnte man vorerst meinen, dass das Feuern dieser Neurone das neuronale Korrelat des Bewusstseins sein könnte. Nach einer Läsion, sprich neuronalen Schädigung des medialen Temporallappens kann man die Welt jedoch weiterhin bewusst wahrnehmen (man hat jedoch Probleme mit dem Gedächtnis und Wiedererkennen). Insofern kann das Feuern dieser Neurone nicht das neuronale Korrelat des Bewusstseins sein und ist eher ein Beispiel für die Konsequenz der bewussten Verarbeitung. Wir behaupten, dass es noch viele andere solcher Vorläuferprozesse und Konsequenzen gibt, die notwendigerweise als Ergebnis bei der Kontrastierungsanalyse auftauchen, und also ist die typische Kontrastierungsanalyse extrem unspezifisch bezüglich der neuronalen Korrelate des Bewusstseins. In anderen Worten: Die typische Kontrastierungsanalyse, bei welcher man experimentelle Bedingungen mit und ohne bewusste Wahrnehmung miteinander vergleicht, wird uns nicht helfen die neuronalen Korrelate des Bewusstseins zu finden.
Wir glauben, dass neue experimentelle Paradigmen entwickelt werden sollten, um die neuronalen Korrelate des Bewusstseins ausfindig zu machen. Wahrscheinlich gibt es kein einfaches Experiment, mit dem man die Vorläuferprozesse und Konsequenzen vollständig vermeiden kann, um damit direkt die neuronalen Korrelate des Bewusstseins zu bestimmen. Eher braucht man viele verschiedene Experimente, die Schritt für Schritt unser Wissen über die neuronalen Korrelate des Bewusstseins erweitern.
In der vorliegenden Arbeit (in Kapiteln 3, 4 und 5) wird ein neues experimentelles Paradigma angewandt. Dieses Paradigma wird nicht alle oben erwähnten Probleme lösen, wird aber hoffentlich erlauben, einige Vorläuferprozesse der bewussten Wahrnehmung von den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins auseinanderzuhalten. Der Vorteil unseres experimentellen Paradigmas besteht darin, dass die bewusste Wahrnehmung durch zwei verschiedene Vorläuferprozesse beeinflusst wird. Die Versuchspersonen müssen auf schnell präsentierten und mittels Rauschens undeutlich gemachten Bildern eine Person detektieren. Die experimentellen Bedingungen sind derart gestaltet, dass die Versuchspersonen nicht bei jedem Durchgang die Person auf dem Bild wahrnehmen können. Damit können wir den Wahrnehmungsprozess manipulieren. Bei einer Manipulation variieren wir den Anteil des Rauschens auf dem Bild und damit die sensorische Evidenz. Je weniger Rauschen, desto besser können die Versuchspersonen die Bilder wahrnehmen und desto öfter sehen sie auch bewusst die Person auf dem Bild. Bei der anderen experimentellen Manipulation der Wahrnehmung werden einige Bilder den Versuchspersonen vorher klar und ohne Rauschen gezeigt. Damit erschafft man Wissen über bestimmte Bilder, die später mit Rauschen präsentiert werden. Man kann zeigen, dass solch bestehendes Wissen tatsächlich die Wahrnehmung beeinflusst. Wenn die Versuchspersonen bestehendes Wissen über ein Bild haben, ist es wahrscheinlicher, dass sie die Person auf dem Bild bewusst wahrnehmen. Damit haben wir zwei verschiedene Vorläuferprozesse – sensorische Evidenz und bestehendes Wissen, die beide die bewusste Wahrnehmung beeinflussen. Beide Vorläuferprozesse erhöhen den Anteil der Durchgänge, in welchen die Versuchspersonen die Person auf dem Bild bewusst wahrnehmen.
Mit diesem experimentellen Paradigma möchten wir einige Aussagen über die neuronalen Korrelate des Bewusstseins testen. Wenn über einen neuronalen Prozess behauptet wird, dass er einem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entspricht, müsste dieser Prozess von den beiden manipulierten Vorläuferprozessen in ähnlicher Weise beeinflusst werden, da bewusste Wahrnehmung durch beide manipulierten Vorläuferprozessen in ähnlicher Weise erleichtert wird. Wenn aber der Prozess, über den behauptet wird, er sei ein neuronales Korrelat des Bewusstseins, nicht durch beide Manipulationen geändert wird, kann dieser Prozess kein neuronales Korrelat des Bewusstseins sein, da er nicht beeinflusst wird, obwohl die bewusste Wahrnehmung geändert wurde.
Mit diesem experimentellen Paradigma und dieser Logik haben wir zwei unterschiedliche neuronale Prozesse getestet, von denen behauptet wird, dass sie den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins entsprechen könnten. In Kapitel 3 wurde untersucht, ob lokale kategorienspezifische Gammabandaktivität die neuronalen Korrelate des Bewusstseins reflektieren könnte. In Kapitel 4 wurde mit diesem experimentellen Paradigma untersucht, ob die neuronale Synchronisierung dem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entsprechen könnte.
Unsere Arbeit im Kapitel 3 baut auf der von Fisch und Kollegen (2009) auf. Fisch und Kollegen (2009) zogen aus ihrer experimentellen Arbeit den Schluss, dass lokale kategorienspezifische Gammabandaktivität die neuronalen Korrelate des Bewusstseins reflektieren könnte. Sie hatten Elektroden auf dem visuellen Kortex von Epilepsiepatienten implantiert und von diesen Elektroden die Gammabandaktivität abgeleitet. Im ersten Schritt suchten sie nach Elektroden, die kategorienspezifische Antworten zeigen. Bei den kategorienspezifischen Elektroden ist die Gammabandaktivität abhängig vom präsentierten Stimulusmaterial. Zum Beispiel kann man bei einer Elektrode auf dem Fusiform Face Area starke Gammabandaktivität nur dann messen, wenn ein Gesicht auf dem Bild zu sehen ist. Die Autoren benutzten solche kategorienspezifischen Elektroden, um nach den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins zu suchen. Sie zeigten den Patienten Bilder von Gesichtern, Häusern und Objekten, die direkt nach der kurzen Präsentation maskiert wurden, so dass die Patienten nur bei manchen Durchgängen erkannten, was auf dem Bild war, bei anderen Durchgängen nicht. Dies entspricht der typischen Kontrastierungsanalyse. Die Ergebnisse haben klar gezeigt, dass bei diesen kategorienspezifischen Elektroden die Gammabandaktivität erhöht wurde, als die Patienten bewusst wahrnahmen, was auf dem Bild zu sehen war. Aus diesen Ergebnissen zogen die Autoren den Schluss, dass lokale kategorienspezifische Gammabandaktivität dem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entspricht. Diese Aussage wollten wir mit unserem experimentellen Paradigma testen.
Um diese Behauptung zu untersuchen, erhoben wir sehr ähnliche Daten wie Fisch et al. (2009) und analysierten die Daten auf ähnliche Weise. Unsere experimentelle Frage war, ob die lokale kategorienspezifische Gammabandaktivität durch unsere beiden Manipulationen – sensorische Evidenz und bestehendes Wissen – in ähnlicher Weise erhöht wird. Dies sollte der Fall sein, wenn die lokale kategorienspezifische Gammabandaktivität dem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entspricht, da sensorische Evidenz und bestehendes Wissen beide den Anteil der Durchgänge, in welchen die Versuchsperson die Person auf dem Bild bewusst wahrnimmt, erhöhen. Dieses Ergebnis wurde nicht gefunden. Stattdessen fanden wir, dass die lokale kategorien-spezifische Gammabandaktivität nur durch sensorische Evidenz erhöht wurde, bestehendes Wissen aber keinen Effekt auf diese Aktivierung hatte. Da bestehendes Wissen auch den Anteil der Durchgänge mit bewusster Wahrnehmung erhöht, die kategorienspezifische Gammabandaktivität aber nicht durch bestehendes Wissen erhöht wurde, kann man schlussfolgern, dass die kategorienspezifische Gammabandaktivität nicht die neuronalen Korrelate des Bewusstseins reflektieren kann.
Als nächstes (Kapitel 4) haben wir die Hypothese getestet, dass Synchronizität dem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entspricht. Um diese Idee zu testen, maßen wir mittels Magnetoenzephalographie die magnetischen Felder des Gehirns, schätzten aus diesen Daten mittels Beamforming die neuronalen Aktivitätsquellen und quantifizierten die Synchronizität zwischen diesen Quellen. Wenn die interareale Synchronizität dem neuronalen Korrelat des Bewusstseins entspräche, sollte die Synchronizität für Bedingungen mit mehr sensorischer Evidenz und mit bestehendem Wissen erhöht sein. Dies wurde nicht beobachtet. Wir fanden, dass Synchronizität (gemittelt über die Quellen) nur bei den Bildern erhöht war, für die bestehendes Wissen vorlag. Ein ähnlicher Effekt für sensorische Evidenz wurde nicht gefunden. Insofern können wir sagen, dass unsere Befunde dagegen sprechen, dass neuronale Synchronizität den Mechanismus für Bewusstsein darstellt. Allerdings können wir das in diesem Fall auch nicht völlig ausschließen, denn Synchronizität könnte die Informationsverarbeitung auf einem kleineren Maßstab koordinieren als wir es mit dem MEG messen können (Singer, in press).
Im Kapitel 5 untersuchten wir, wie schnell bestehendes Wissen bewusste Verarbeitung beeinflussen kann. Um dies herauszufinden machten wir uns die intraindividuellen Unterschiede der perzeptuellen Leistung zu Nutze. Wir fanden, dass bestehendes Wissen bewusste Verarbeitung schon innerhalb der ersten 100 Millisekunden nach der Präsentation des Reizes beeinflusst. Wir beobachteten auch, dass ein größerer perzeptueller Effekt des bestehenden Wissens in geringerer neuronaler Aktivität in Durchgängen mit bestehendem Wissen hervorruft. Diese Ergebnisse sind im Einklang mit Theorien, die besagen, dass unsere Wahrnehmung bestehendes Wissen nutzt, um vorherzusagen, wie die visuelle Welt sich ändert und um die neuronalen Antworten zu verringern (Friston, 2010).
In der vorliegenden Arbeit wurde diskutiert, warum die typische Kontrastierungsanalyse uns nicht zu den neuronalen Korrelaten des Bewusstseins führen kann. Wir schlugen vor, dass neue experimentelle Paradigmen nötig sind, um näher an die neuronalen Korrelate des Bewusstseins heranzukommen. Es wurde ein neues Paradigma benutzt, um zwischen Vorläuferprozessen und neuronalen Korrelate des Bewusstseins zu unterscheiden. Mit diesem Paradigma wurden zwei sehr unterschiedliche Hypothesen getestet und gefunden, dass die kategorienspezifische Gammabandaktivität nicht die neuronalen Korrelate des Bewusstseins widerspiegeln kann. Wir hoffen, dass unsere Experimente eine Entwicklung von vielen weiteren und besseren experimentellen Paradigmen stimuliert, die zwischen den Vorläuferprozessen, den Konsequenzen und den eigentlichen Korrelaten des Bewusstseins unterscheiden können. Wenn man über die Kontrastierungsanalyse hinausgeht, kann man die gegenwärtigen Theorien des Bewusstseins testen und damit Schritt für Schritt näher an die neuronalen Grundlagen des Bewusstseins kommen.
Understanding the dynamics of recurrent neural networks is crucial for explaining how the brain processes information. In the neocortex, a range of different plasticity mechanisms are shaping recurrent networks into effective information processing circuits that learn appropriate representations for time-varying sensory stimuli. However, it has been difficult to mimic these abilities in artificial neural models. In the present thesis, we introduce several recurrent network models of threshold units that combine spike timing dependent plasticity with homeostatic plasticity mechanisms like intrinsic plasticity or synaptic normalization. We investigate how these different forms of plasticity shape the dynamics and computational properties of recurrent networks. The networks receive input sequences composed of different symbols and learn the structure embedded in these sequences in an unsupervised manner. Information is encoded in the form of trajectories through a high-dimensional state space reminiscent of recent biological findings on cortical coding. We find that these self-organizing plastic networks are able to represent and "understand" the spatio-temporal patterns in their inputs while maintaining their dynamics in a healthy regime suitable for learning. The emergent properties are not easily predictable on the basis of the individual plasticity mechanisms at work. Our results underscore the importance of studying the interaction of different forms of plasticity on network behavior.
A framework for the analysis and visualization of multielectrode spike trains / von Ovidiu F. Jurjut
(2009)
The brain is a highly distributed system of constantly interacting neurons. Understanding how it gives rise to our subjective experiences and perceptions depends largely on understanding the neuronal mechanisms of information processing. These mechanisms are still poorly understood and a matter of ongoing debate remains the timescale on which the coding process evolves. Recently, multielectrode recordings of neuronal activity have begun to contribute substantially to elucidating how information coding is implemented in brain circuits. Unfortunately, analysis and interpretation of multielectrode data is often difficult because of their complexity and large volume. Here we propose a framework that enables the efficient analysis and visualization of multielectrode spiking data. First, using self-organizing maps, we identified reoccurring multi-neuronal spike patterns that evolve on various timescales. Second, we developed a color-based visualization technique for these patterns. They were mapped onto a three-dimensional color space based on their reciprocal similarities, i.e., similar patterns were assigned similar colors. This innovative representation enables a quick and comprehensive inspection of spiking data and provides a qualitative description of pattern distribution across entire datasets. Third, we quantified the observed pattern expression motifs and we investigated their contribution to the encoding of stimulus-related information. An emphasis was on the timescale on which patterns evolve, covering the temporal scales from synchrony up to mean firing rate. Using our multi-neuronal analysis framework, we investigated data recorded from the primary visual cortex of anesthetized cats. We found that cortical responses to dynamic stimuli are best described as successions of multi-neuronal activation patterns, i.e., trajectories in a multidimensional pattern space. Patterns that encode stimulus-specific information are not confined to a single timescale but can span a broad range of timescales, which are tightly related to the temporal dynamics of the stimuli. Therefore, the strict separation between synchrony and mean firing rate is somewhat artificial as these two represent only extreme cases of a continuum of timescales that are expressed in cortical dynamics. Results also indicate that timescales consistent with the time constants of neuronal membranes and fast synaptic transmission (~10-20 ms) appear to play a particularly salient role in coding, as patterns evolving on these timescales seem to be involved in the representation of stimuli with both slow and fast temporal dynamics.
Unterschiede im Denken und Verhalten zwischen Menschen empirisch zu ermitteln, hat eine lange Tradition in der Differentiellen Psychologie. Forscher dieses Fachgebiets entwickeln spezielle Tests, um Personen hinsichtlich bestimmter psychologischer Merkmale zu klassifizieren. Bekannte Bespiele hierfür sind Intelligenztests, die oft zum Einsatz kommen, um z.B. passende Mitarbeiter für bestimmte Positionen zu selektieren. Dieser differenzielle Ansatz wurde bisher im Bereich der Erforschung neuronaler Grundlagen der Wahrnehmung weitgehend ignoriert. Interindividuelle Unterschiede zwischen Personen wurden meist als Messfehler eingestuft und durch Mittelungsverfahren über die Gruppe herausgerechnet (Kanai and Rees, 2011). Neuere Ergebnisse zeigen jedoch, dass hirnstrukturelle Unterschiede zwischen Personen Unterschiede im Verhalten erklären können (siehe Kanai and Rees, 2011; Kleinschmidt et al., 2012 für einen Überblick). Dieser Ansatz wird mit den hier vorgestellten Studien weiter ausgebaut. Dabei wird der Frage nachgegangen, ob Unterschiede in der Hirnanatomie im Menschen dessen Individualität in der bewussten visuellen Wahrnehmung vorhersagen kann. Insbesondere wird untersucht, inwieweit die Integrationsleistung zwischen den Hirnhälften von spezifischen transkallosalen Faserverbindungen abhängt. Des Weiteren wird überprüft, ob die Größe der frühen visuellen Areale einen Einfluss auf die Reizverarbeitung innerhalb der Hirnhälfte hat. Als Paradigmen verwendeten wir in allen Studien mehrdeutige visuelle Reize. Das besondere an diesen Reizen ist, dass deren Interpretation trotz gleichbleibender physikalischer Darbietung ständig wechselt. Dadurch können Hirnprozesse sichtbar gemacht werden, die unabhängig vom visuellen Reiz mit der bewussten Wahrnehmung einhergehen. Zudem werden die Wechsel zwar von allen Versuchspersonen empfunden, es gibt aber diesbezüglich große Unterschiede zwischen den Beobachtern.
In Kapitel 2 wurden Reize verwendet, die eine Scheinbewegung verursachen (Wertheimer, 1912). Ein passendes Beispiel für dieses Phänomen ist das Daumenkino, bei dem durch die schnelle Abfolge von Standbildern der Eindruck einer Bewegung entsteht. Wir verwendeten in unserer Studie eine spezielle Form der Scheinbewegung, das „Motion Quartet“ (Neuhaus, 1930; Chaudhuri and Glaser, 1991). Bei dieser Form löst die rechteckige Anordnung vierer weißer Quadrate den Eindruck von Bewegung aus. Die Anordnung besteht aus zwei alternierenden Bildern mit jeweils zwei Paaren von diagonal gegenüberliegenden Quadraten (oben links und unten rechts vs. oben rechts und unten links). Die Beobachter sehen entweder eine waagrechte oder eine senkrechte Bewegung. Interessanterweise weiß man aus früheren Studien, dass meistens vertikale Bewegungen wahrgenommen werden, wenn der Abstand zwischen den vier Quadraten gleich ist und die Beobachter den Mittelpunkt des Quartetts fixieren (Chaudhuri and Glaser, 1991). Aufgrund der Organisation des visuellen Systems muss die Sehinformation für waagrecht erscheinende Bewegung über beide Hirnhälften integriert werden, während die senkrecht erscheinende Bewegung nur von einer Hemisphäre verarbeitet wird. Das Quartett erzeugt deshalb in erster Linie senkrechte Bewegung, denn die Kommunikation zwischen den beiden Gehirnhälften braucht länger oder ist aufwändiger als die innerhalb einer Hemisphäre. Allerdings gibt es große Unterschiede zwischen Versuchspersonen, welche Bewegungsrichtung wahrgenommen wird. Chaudhuri und Kollegen hatten bereits zuvor gezeigt, dass jeder Teilnehmer einen individuellen Gleichgewichtspunkt (parity ratio) hat, an dem er beide Bewegungsrichtungen gleich oft wahrnimmt. Dieser Gleichgewichtspunkt spiegelt wieder, wie gut jemand die Informationen aus beiden Hirnhälften integrieren kann. Bei den meisten Teilnehmern muss der waagrechte Abstand kleiner sein als der senkrechte, nur dann ist die Wahrnehmung sowohl waagrechter als auch senkrechter Bewegung ausgeglichen. Unsere Ergebnisse in Kapitel 2 bestätigen die Befunde von Chaudhuri und Glaser (1991) indem sie zeigen, dass der Gleichgewichtspunkt stark zwischen Versuchspersonen variiert. Darüberhinaus zeigen unsere Ergebnisse, dass der individuelle Gleichgewichtspunkt über Monate stabil und damit eine konstante Eigenschaft von Personen ist. Zudem sprechen unsere Befunde dafür, dass der Gleichgewichtspunkt eng mit der Struktur bestimmter Faserverbindungen zusammenhängt. Wie bisherige Studien gezeigt haben, sind jene visuelle Areale, die Bewegung verarbeiten (hMT/V5), hauptsächlich für die Verarbeitung von Scheinbewegung zuständig (Sterzer et al., 2002; Sterzer et al., 2003: Sterzer and Kleinschmidt, 2005; Rose and Büchel, 2005). In unserer Untersuchung fanden wir, dass der geschätzte Durchmesser der Faserverbindungen im Corpus Callosum von eben diesen Regionen den individuellen Gleichgewichtspunkt vorhersagen konnte. Dieser Zusammenhang scheint auf die Bewegungszentren des Sehsystems begrenzt zu sein. Benachbarte kallosale Faserbündel des Sehsystems, die andere visuelle Gebiete miteinander verbinden, sind nicht mit dem Gleichgewichtspunkt assoziiert.
In Kapitel 3 und 4 verwendeten wir einen weiteren mehrdeutigen Stimulus. Hier wurden die Messungen mit dem Phänomen der „Binokularen Rivalität“ (engl. „Binocular Rivalry“) durchgeführt. Dabei werden den beiden Augen sehr unterschiedliche Bilder dargeboten, von denen zu jedem Zeitpunkt nur eine Interpretation bewusst wahrgenommen werden kann. Bei einer bestimmten Variation der Binokularen Rivalität wird die Präsentation der Reize so kontrolliert, dass sich die Änderung des subjektiven Erlebens von einem Bild zum anderen wellenartig ausbreitet (Wilson et al., 2001). Wilson (2001) und Kollegen zeigten bereits in ihrer Studie, dass es bei der Übertragung der Wanderwelle zwischen den Hirnhälften zu einer Verzögerung kommt. Unsere Ergebnisse in Kapitel 3 bestätigen diese Befunde und zeigen zusätzlich, dass diese Verzögerung stark zwischen Beobachtern variiert. Ähnlich wie für den Gleichgewichtspunkt von Kapitel 2 fanden wir auch für diese Verzögerung eine hohe zeitliche Stabilität. Es wurde bereits in vorherigen Studien gezeigt, dass die Ausbreitung der Wanderwelle eng mit der Aktivität im primären visuellen Kortex zusammenhängt (Lee et al., 2005, 2007). Unsere Ergebnisse in Kapitel 3 zeigen, dass die Varianz zwischen Personen für die Verzögerung zum großem Teil durch den Durchmesser der transkallosalen Faserverbindungen des V1 vorhergesagt werden kann. Auch hier bestand kein Zusammenhang zwischen Faserverbindungen benachbarter visueller Areale.Neben der Verzögerung zwischen den Hirnhälften zeigte auch die Ausbreitungsgeschwindigkeit der Wanderwelle innerhalb der Hemisphären eine hohe zeitliche Stabilität. Es stellt sich somit die Frage, ob strukturelle Eigenschaften von bestimmten visuellen Arealen die Ausbreitungsgeschwindigkeit vorhersagen kann. Wie in Kapitel 4 dargestellt, konnten wir einen starken Zusammenhang zwischen der Größe von V1 und der Ausbreitung der Wanderwelle feststellen. Dieser Zusammenhang ist positiv und, wie sich bei Hinzunahme anderer Areale in die Analyse zeigte, spezifisch für den primären visuellen Kortex. Demnach breitet sich die durch den binokularen Wettbewerb erzeugte Wanderwelle umso langsamer über das Sehfeld aus, je größer das Areal bei der entsprechenden Person ist. Die Darstellung in der Abbildung auf der Seite 123 bietet noch einmal einen grafischen Überblick über die oben beschriebenen Ergebnisse dieser Doktorarbeit. Zusammengefasst zeigt diese Arbeit exemplarisch am Beispiel der inter- und intrahemisphärischen Integration auf, wie eng Struktur und Funktion des Gehirns miteinander verknüpft sind. Bei Parametern, die sich experimentell nicht von uns als Forscher variieren lassen, griffen wir auf den Ansatz der differentiellen Psychologie zurück. Dabei nutzten wir die bei Individuen bereits gegebenen Unterschiede aus, um Rückschlüsse auf ganz allgemeine Gesetzmäßigkeiten, wie z. B. der Einfluss der kallosalen Faserdurchmesser und die Oberflächengröße spezifischer Areale auf die Wahrnehmung zu ziehen. Wie wir aufzeigen, formen also schon ganz grundlegende Eigenschaften früher sensorischer Areale unsere Wahrnehmung. Der von uns gewählte Ansatz könnte in zukünftiger Forschung auch auf höhere Funktionen, die uns als Menschen ausmachen, angewandt werden.
