Dekodieren von Gedächtnisreaktivierung im Schlaf

• Antragstellerin: Professorin Dr. Monika Schönauer
• Fachliche Zuordnung: Allgemeine, Kognitive und Mathematische Psychologie
• Förderung: Förderung von 2018 bis 2019
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 403173771

Damit neu gebildete Gedächtnisinhalte nach dem Lernen stabil bleiben, müssen sie konsolidiert werden. Das neuronale Substrat des Gedächtnisses verschiebt sich dabei vom Hippokampus hin zu neokortikalen Regionen, ein Prozess, der auch systemische Gedächtniskonsolidierung genannt wird. Schlaf spielt hier eine entscheidende Rolle. Im Schlaf werden neuronale Aktivitätsmuster, die beim Lernen auftreten, vom Hippokampus ausgehend reaktiviert, und diese Reaktivierung breitet sich über den Kortex aus. So kann Information in neuronalen Systemen gefestigt werden, die weniger plastisch sind als die Netze, in denen das Gedächtnis anfangs eingespeichert wird, was eine stabile Langzeitspeicherung gewährleistet. Bisher war es schwierig, die Prozesse, die zur Gedächtniskonsolidierung im menschlichen Schlaf beitragen, zu untersuchen. Mit der Einführung von multivariaten Analysemethoden wurde es möglich, versteckte Muster in der Hirnaktivität zu entdecken, die im Zusammenhang mit Gedächtnisverarbeitung stehen. Im hier vorgeschlagenen Projekt möchte ich die Eigenschaften der neuronalen Reaktivierung genauer untersuchen, die als Mechanismus, der der förderlichen Funktion von Schlaf auf die Gedächtnisbildung zugrunde liegt, angesehen wird. Zusammen mit meinem Gastgeber Prof. Kenneth Norman, Leiter des Princeton Computational Memory Lab und Spezialist in multivariater Mustererkennung, plane ich Methoden im Bereich des maschinellen Lernens zu entwickeln, um Gedächtnisreaktivierung während des Schlafs zu dekodieren. Eine Hauptaufgabe wird dabei sein, Datentransformationen zu finden, die als Features für Mustererkennungsanalysen (multivariate pattern analysis, MVPA) verwendet werden können. Diese sollten minimale Störvarianz zwischen Versuchspersonen und Aufnahmesitzungen vorweisen, dabei aber möglichst viel Information über Gedächtnisinhalte tragen. Mithilfe dieser Methoden werden wir die Eigenschaften sowohl der spontan auftretenden Reaktivierung, als auch der extern durch Kontextreize ausgelösten Reaktivierung untersuchen. Dabei wollen wir (1) feststellen, welche oszillatorische Aktivität zur Gedächtniskonsolidierung beiträgt, (2) testen, zu welchen Zeiten im Laufe der Nacht verschiedene Hirnregionen lernbezogene Inhalte verarbeiten, und (3) untersuchen, wie unterschiedliche Regionen im schlafenden Gehirn während der Gedächtnisreaktivierung zusammenarbeiten. Unsere Ergebnisse können dazu beitragen, Prozesse im menschlichen Gehirn identifizieren, die zur stabilen Gedächtnisspeicherung beitragen. Mit der Charakterisierung von Oszillationen, die an der Wiederverarbeitung von Gedächtnisinhalten beteiligt sind, und dem Wissen, wie solche Prozesse über Hirnregionen hinweg ineinandergreifen, können wir ein besseres Verständnis davon erlangen, wie Schlaf zur systemischen Gedächtniskonsolidierung beiträgt. In Zukunft könnte uns das dabei helfen, die zugrundeliegenden Mechanismen gezielt anzusprechen, um die Bildung von Langzeitgedächtnis zu verbessern.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Dr. Kenneth Andrew Norman