Cortico-thalamische Rückkopplungsschleifen zur Stabilisierung der visuellen Wahrnehmung

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Dr. Tobias Rose; Professorin Dr. Tatjana Tchumatchenko
• Fachliche Zuordnung: Experimentelle und theoretische Netzwerk-Neurowissenschaften ; Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
• Förderung: Förderung seit 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 520285071

Die Antworteigenschaften von Neuronen können sich im Laufe der Zeit ändern, selbst bei scheinbar konstanten Eingangs- und Ausgangsbedingungen. Die Faktoren, die einen solche Repräsentationsdrift steuern, sind jedoch weitgehend unbekannt. Dieses Projekt zielt darauf ab, zu verstehen, wie die kortikale Rückkopplung zum dorsalen lateralen genikulären Nukleus (dLGN) mit lokaler thalamischer Plastizität interagiert, um die langfristige Stabilität der thalamischen und kortikalen Repräsentationen zu bestimmen. Im Rahmen einer engen experimentell-theoretischen Zusammenarbeit wird in unserem Projekt die Stabilität thalamischer und kortikaler Reaktionen auf unterschiedliche visuelle Reize in Anwesenheit oder Abwesenheit von kortikothalamischem Feedback und lokaler thalamischer Plastizität aufgezeichnet und modelliert. Mit Hilfe der Zwei-Photonen-Mikroskopie werden wir den Repräsentationsdrift im primären visuellen Kortex (V1) messen. Insbesondere werden wir chronische Zweifarben-Ca2+-Aufnahmen von thalamokortikalen Projektionen und lokalen V1-Neuronenpopulationen vor und nach einer Störung des kortikothalamischen Feedbacks oder der lokalen thalamischen Plastizität erstellen. Wir werden longitudinale Messungen der passiven und aktiven visuellen Antworten thalamischer Afferenzen und kortikaler Neurone durchführen, um Drift zu quantifizieren. Aufbauend auf unserer Erfahrung in der Entwicklung von Modellen, die die Konnektivität lokaler neuronaler Schaltkreise mit der entsprechenden Aktivität verknüpfen, werden wir ein biologisch realistisches Modell erstellen, das die Selektivität und Dynamik der kortikalen Aktivität unter Verwendung der gemessenen longitudinalen Antworten, einschließlich ihrer Variabilität und zeitlichen Drift, erfasst. Unser Modell wird auf dem supralinearen stabilisierten Rahmen basieren, den wir zuvor zur Ableitung der lokalen synaptischen Konnektivität und der Eingangsprofile verwendet haben. Es kann den Aktivitätszustand und die Statistik der exzitatorischen und inhibitorischen Neuronen und deren thalamischer Inputs genau abbilden. Wir wollen drei spezifische Ziele erreichen. Erstens werden wir die Rolle der lokalen dLGN-Plastizität bei der Stabilisierung der Repräsentation thalamokortikaler Neuronen und gleichzeitig aufgezeichneten kortikalen V1-Netzwerken untersuchen. Zweitens werden wir unsere zentrale Hypothese testen, dass kortikothalamisches Feedback einen stabilisierenden Einfluss auf thalamische und kortikale visuelle Repräsentationen ausübt. Drittens werden wir ein dynamisches, biologisch inspiriertes Netzwerkmodell der thalamo-kortiko-thalamischen Repräsentationsstabilisierung entwickeln, um zu testen, ob wir ein minimal konsistentes Modell erstellen können, das unsere experimentellen Ergebnisse erklärt und weitere überprüfbare Vorhersagen liefert. Zusammenfassend wird dieses Projekt die Feedforward- und Feedback-Konnektivität mit der Entstehung und Kontrolle der kortikalen Repräsentationsdrift verbinden.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2411: LOOPS: Kortiko-subkortikale Interaktionen für Adaptive Wahrnehmung