Untersuchungen der Schlafphysiologie und der Gedächtnisreaktivierung im Schlaf mit Hilfe der Magnetenzephalographie (MEG)

• Antragsteller: Professor Dr. Steffen Gais
• Fachliche Zuordnung: Biologische Psychologie und Kognitive Neurowissenschaften
• Förderung: Förderung seit 2020
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 453986748

Es wird angenommen, dass neu gelerntes Gedächtnis im Schlaf reaktiviert und dadurch gestärkt wird. Tierstudien zeigen, dass neuronale Aktivitätsmuster, die beim Lernen auftreten, im Schlaf wieder „abgespielt“ werden. In Humanstudien kann eine Reaktivierung von Aktivitätsmustern durch Präsentation von Hinweisreizen erzielt werden, spontane Reaktivierung ist dagegen nur schwer zu identifizieren und zu lokalisieren. Hier schlagen wir Experimente vor, in denen wir während des Lernens einer Langzeitgedächtnisaufgabe, während einer Arbeitsgedächtnisaufgabe und während des Schlafs MEG aufzeichnen, um darin Muster neuronaler Aktivität ausfindig zu machen, die Gedächtnisreaktivierung repräsentieren. Wir schlagen vor, zuerst mit Hilfe von maschinellem Lernen (insbesondere Support Vector Machines, SVM) Reaktivierung während Schlafspindeln und langsamen Oszillationen zu suchen und zu beschreiben. Im zweiten Schritt möchten wir die Hirnaktivität während der Erinnerungsphase einer Arbeitsgedächtnisaufgabe mit Hilfe von Deep Convolutional Neuronal Networks (CNN) beschreiben. Da diese spontane Aktivität der Reaktivierung im Schlaf ähnlicher sein wird als die stimulusbezogene Aktivität während des Enkodierens, nehmen wir an, dass sie sich besser für einen Vergleich mit dem Schlaf eignet. Im letzten Schritt versuchen wir dann, die Aktivitätsmuster der Arbeitsgedächtnisaufgabe mit Aktivitätsmustern im Schlaf abzugleichen, und durch diese „Representational Similarity“ ein „Wiederabspielen“ der Gedächtnisinhalte im Schlaf nachzuweisen. In einer Reihe weiterer, unabhängiger Analysen möchten wir außerdem einige Aspekte der Schlafphysiologie untersuchen, die mit der funktionellen Rolle des Schlafs in der Gedächtniskonsolidierung in Verbindung gebracht wurden. Schlafspindeln (12 – 16 Hz) und langsame Oszillationen (< 1 Hz) wurden früher als globale Prozesse angesehen. Neuere Arbeiten betonen dagegen ihre lokalen Eigenschaften. Daten unserer eigenen Vorstudien deuten an, dass beide Prozesse lokal auftreten und sich dann über den Kortex verbreiten. Mit Hilfe von Quellenlokalisation möchten wir diese lokale Generierung und Verbreitung von Spindeln und langsamen Oszillationen genauer beschreiben. Die Vorteile des MEGs im Vergleich zum EEG liegen in seinem besseren Signal-Rausch-Verhältnis und der höheren räumlichen Auflösung der Sensoren (275 Kanäle), die eine Transformation des Signals in den Quellenraum ermöglichen. Quellenlokalisation mit sLORETA hat sich in unseren Vorstudien und anderen Untersuchungen als sehr exakte Lösung des inversen Problems gezeigt, die eine genaue Lokalisation von kortikalen und subkortikalen Quellen ermöglicht. Wir sind daher zuversichtlich, dass wir mit Hilfe dieser Methoden die Reaktivierung von Gedächtnisinhalten im Schlaf sowie die Quellen und die Verbreitung von Schlafoszillationen deutlich exakter als bisher beschreiben können werden.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen