Das dynamische Konnektom der Sprache in Gehirn

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Dr. Alfred Anwander; Professor Dr. Gustavo Deco; Professorin Dr. Angela Friederici; Professor Dr. Thomas Knösche
• Fachliche Zuordnung: Kognitive und systemische Humanneurowissenschaften
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2021
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 347141397

Die höheren kognitiven Funktionen zugrunde liegenden Hirnnetzwerke sind noch stets schwer zu definieren. Eine Ausnahme ist vielleicht das Sprachnetzwerk, welches gut untersucht ist. Es kann daher als Beispiel für ausgedehnte kognitive Netzwerke innerhalb des menschlichen Konnektoms dienen. Die neuronale Basis der Sprache besteht in einem fronto-temporalen Netzwerk, welches das Broca-Gebiet und den posterioren temporalen Kortex umfasst. Diese Gebiete werden durch ventrale und dorsale Fasertrakte verbunden, deren Sprachrelevanz gut belegt ist. Es ist jedoch weitgehend unbekannt (i) wie während der Sprachverarbeitung Information zwischen diesen Gebieten ausgetauscht wird und (ii) welche Strukturparameter für die Übertragung und Verarbeitung von Information relevant sind.Im vorliegenden Projekt wird ein biologisch plausibles dynamisches Modell des menschlichen Konnektoms verwendet, um das Sprachnetzwerk detailliert zu beschreiben. Insbesondere wird dabei eine realistische Beschreibung der Informationsübertragung in Fasertrakten in der weißen Substanz entwickelt. Um die dazu notwendigen mikrostrukturellen Daten zu gewinnen, wird ein neuartiges Magnetresonanz-System (Siemens CONNECTOM) verwendet, welches speziell auf hochauflösende Diffusionsbildgebung mit hohen B-Werten zugeschnitten ist. Es ist einzigartig in Deutschland und weltweit nur an 3 Standorten vorhanden. Auf diese Weise wird ein Erweitertes Konnektom generiert, welches sowohl die innere Dynamik der Knoten als auch die Verbindungsdynamik zwischen diesen biologisch realistisch beschreibt.Dieses Model erlaubt die Schätzung der Effektiven Konnektivität zwischen den Hirnarealen sowie deren Abbildung auf strukturelle Gewebsparameter. Das Modell wird mit Hilfe struktureller und funktioneller (fMRT und MEG) Hirndaten aus longitudinalen Sprachlernstudien spezifiziert und validiert. Insbesondere werden wir auf einen einzigartigen Datensatz aus einer Großstudie zum intensiven Lernen von Deutsch als Zweitsprache bei syrischen Flüchtlingen zurückgreifen können, die gegenwärtig am MPI Leipzig durchgeführt wird. Dabei werden wir die strukturelle und effektive Konnektivität in Abhängigkeit von syntaktischem und semantischem Training studieren. Wir vermuten, dass die effektive Konnektivität über die dorsale Verbindung des Broca-Gebiets mit syntaktisch ausgerichtetem Training und die über die ventralen Fasertrakte bei semantisch ausgerichtetem Train verstärkt wird. Das Netzwerkmodell wird Aufschluss darüber geben, welche spezifischen Strukturparameter sich in Abhängigkeit vom Training verändern und daher als Basis für die beobachteten Effekte in Frage kommen. Mit dieser Herangehensweise hoffen wir einen Beitrag zur Diskussion über die Beziehung zwischen Struktur und Funktion zu liefern.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 2041: Computational Connectomics
• Internationaler Bezug: Spanien