Zeitliche Fluktuationen in funktionalen Netzwerken des menschlichen Gehirns - Modellierung des Übergangs zwischen kognitiven Zuständen
Kognitive, systemische und Verhaltensneurobiologie
Statistische Physik, Nichtlineare Dynamik, Komplexe Systeme, Weiche und fluide Materie, Biologische Physik
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das Projekt vereinte interdisziplinäre Ansätze zur mathematischen Modellierung und numerischen Simulation adaptiver funktionaler Verbindungen im Gehirn. Es basierte auf theoretischen Methoden und empirischen Daten von bildgebenden Verfahren des Gehirn und war von der Theorie komplexer Systeme und angewandter Mathematik inspiriert. Auf diesen Grundlagen wurden die adaptiven Eigenschaften des menschlichen Gehirns in Ruhe und kognitiven Zuständen untersucht. Verschiedene Synchronisationsmuster neuronaler Aktivität wurden auf unterschiedlichen Netzwerken und mit unterschiedlichen mathematischen Modellen neuronaler Oszillatoren untersucht. Dies beinhaltete sowohl generische Netzwerkstrukture als auch biologisch realistische Netzwerke einfacher Organismen. In Bezug auf Konnektivitätsnetzwerke des menschlichen Gehirns wurden funktionale Netzwerke in Ruhe und unter Einfluss halluzinogener Substanzen untersucht. Letzteres bot eine interessante Anwendung als Illustration eines neu entwickelten Netzwerkmaßes, der geodätischen Entropie. Dieses Maß erlaubt eine lokale Quantifizierung des Einflusses auf einen einzelnen Knoten durch Berücksichtigung der gesamten Netzwerkstruktur. Zusammenfassend tragen die Ergebnisse zu einem besseren Verständnis der Funktionalität des menschlichen Gehirns während kognitiver Vorgänge bei. Des weiteren entstand ein erheblicher Fortschritt in Bezug auf analytische und modellierende Techniken für Erkenntnisse dynamischer Mechanismen im Gehirn sowie der Analyse der zugrundeliegenden Netzwerkstruktur durch graphentheoretische Methoden.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- Chimera States in Networks of Type-I Morris-Lecar Neurons, Phys. Rev. E 98, 062217 (2018)
A. Calim, P. Hövel, M. Ozer und M. Uzuntarla
(Siehe online unter https://doi.org/10.1103/PhysRevE.98.062217) - Synchronization in functional networks of the human brain, J. Nonlinear Sci. (2018)
P. Hövel, A. Viol, P. Loske, L. Merfort und V. Vuksanovi
(Siehe online unter https://doi.org/10.1007/s00332-018-9505-7) - Characterizing complex networks using entropy-degree diagrams: unveiling changes in functional brain connectivity induced by Ayahuasca, Entropy 21, 128 (2019)
A. Viol, F. Palhano-Fontes, H. Onias, D. B. de Araujo, P. Hövel und G. M. Viswanathan
(Siehe online unter https://doi.org/10.3390/e21020128) - Synchronization patterns in modular neuronal networks: a case study of C. elegans, Front. Appl. Math. Stat. 5, 52 (2019)
A. Pournaki, L. Merfort, J. Ruiz, N. E. Kouvaris, P. Hövel und J. Hizanidis
(Siehe online unter https://doi.org/10.3389/fams.2019.00052)
