State-dependent decoding and control of neuronal circuits and signals for perceptual decisions

Zusammenfassung für die Verlängerung der Heisenberg-Professur.
Das Alltagsleben stellt uns jeden Moment des wachen Tages vor Wahrnehmungsaufgaben. Wenn wir in einer bebauten Umgebung auf und ab gehen, müssen wir vielleicht das Gebäude finden, in dem wir einen Termin haben, während wir statische Objekte und sich bewegende Menschen auf unserem Weg navigieren, während unser Blick von Gesichtern angezogen wird, die wir erkennen. In den letzten Jahrzehnten haben wir bedeutende Fortschritte beim Verständnis der neuronalen Substrate gemacht, die Wahrnehmungsurteile über dreidimensionale Figuren und Objekte und ihre Bewegungsbahnen unterstützen (Gold & Shadlen 2007; Krug 2020). Die meisten der zugrundeliegenden Erkenntnisse wurden anhand von Beurteilungen gewonnen, die über klar definierte, begrenzte Zeiträume erfolgen und eine Reaktion auf eine Wahrnehmungsdimension eines einfachen Objekts oder Stimulus erfordern. Die Untersuchungsebene konzentrierte sich auf das einzelne Neuron (Neurophysiologie) und das einzelne Hirnareal (funktionelle MRT) (Krug, 2020; Parker & Newsome, 1998).
Aufbauend auf meiner früheren Arbeit habe ich eine neue Reihe von 3D-Bewegungsreizen entwickelt, mit denen wir untersuchen können, wie neuronale Signale zu Wahrnehmungsentscheidungen beitragen, während sich der eingehende Reiz dynamisch und unvorhersehbar verändert. In Projekt 1 verwenden wir diese Stimuli, um in Echtzeit die Interaktionen zwischen mehreren Gruppen von Neuronen zu untersuchen, die gleichzeitig aufgezeichnet werden. In diesem Projekt werden hochdimensionale Aufzeichnungen mit linearen Elektrodenarrays verwendet, während trainierte Rhesusaffen Wahrnehmungsentscheidungen treffen. Um den aktuellen Zustand der Wahrnehmungsschaltkreise aus der laufend aufgezeichneten neuronalen Aktivität (SUA, MUA, LFP) zu dekodieren, habe ich zusammen mit meinem Postdoc Dr. Corentin Gaillard moderne Machine-Learning-Ansätze zur Analyse von Wahrnehmungsentscheidungssignalen für 3D-Bewegungen implementiert. Wir werden den linearen Decoder auch nutzen, um kausale Eingriffe in die laufende Entscheidungsfindung gezielt und zustandsabhängig zu steuern (Projekt 2).
Die korrelative Untersuchung von Echtzeitsignalen in Projekt 1 dient als Grundlage für Projekt 2. Im Rahmen der Projekte 1 und 2 wollen wir unser detailliertes Wissen über einzelne Neuronen und die Dynamik lokaler Schaltkreise im Gebiet V5/MT für Entscheidungen über 3D-Bewegungsreize (DeAngelis et al., 1998; Dodd et al. 2001 Krug et al., 2004; Krug et al. 2013; Wasmuht et al 2019; Krug 2020) nutzen, um ein detailliertes Wissen über die relevanten Schaltkreise im extrastriaten Gebiet V5/MT über Kolumnen hinweg und ihre Interaktionen mit direkt angeschlossenen kortikalen Gebieten (V4/V4t, MST, LIP) zu erlangen. Projekt 3 befasst sich mit der funktionellen Entscheidungsfindung bei Primaten über hirnweite Schaltkreise hinweg. Dabei handelt es sich um dieselbe übergreifende Fragestellung wie bei den Projekten 1 und 2, jedoch ausgehend von der Kombination hochauflösender MRT- und kausaler Stimulationsmethoden, um die neuroanatomische Lokalisierung von Entscheidungskreisen zu bestimmen. Ein besonderer Schwerpunkt ist dabei die Frage, wie sich Veränderungen der funktionellen Konnektivität zwischen wichtigen Hirnarealen (V5/MT, LIP, FEF) auf die lokale Aktivierung, den Wahrnehmungszustand und die Entscheidungen auswirken. Dazu verwende ich fokussierte Ultraschallstimulation (FUS) zur Manipulation der funktionellen Konnektivität, eine neue Methode, an deren Etablierung ich beteiligt war (Verhagen et al. 2019). Letztendlich werden diese Veränderungen der funktionellen Konnektivität mit den Veränderungen der neuronalen Aktivität in Echtzeit verbunden sein, die wir in den Projekten 1 und 2 charakterisieren.

Summary for the extension of the Heisenberg-Professorship.
Everyday life presents perceptual tasks every moment of the waking day. Walking up and down in a built environment, we may have to find the building we have an appointment in, while we navigate static objects and moving people in our path, meanwhile our gaze might be drawn to faces we recognize. In the past decades, we have made significant strides in understanding the neural substrates that support perceptual judgements about three-dimensional figures and objects and their movement trajectories (Gold & Shadlen 2007; Krug 2020). Most of the underlying evidence has been generated using judgments that take place over clearly-defined finite time periods requiring a response to one perceptual dimension of a simple object or stimulus. The level of inquiry focussed on the single neuron (neurophysiology) and single brain area (functional MRI) (Krug, 2020; Parker & Newsome, 1998).
Building on my previous work, I have developed a new set of 3D-motion stimuli, that allows us to probe how neural signals contribute to perceptual decisions as the incoming stimulus is changing dynamically and unpredictably. In Project 1, we are using these stimuli to probe in real-time the interactions between multiple groups of neurons recorded simultaneously. This project uses high-dimensional recordings with linear electrode arrays as trained Rhesus macaques make perceptual decisions about them. To decode the current state of perceptual circuits from ongoing recorded neuronal activity (SUA, MUA, LFP), I have implemented, together with my postdoc Dr. Corentin Gaillard, modern machine-learning approaches for analysing perceptual decision signals for 3D-motion. We will also use the linear decoder to target causal interventions in ongoing decision-making in a state-dependent manner (Project 2).
The correlative study of real-time signals in Projects 1 informs Project 2. Across Projects 1 & 2, using our detailed knowledge of single neurons and the dynamics of local circuits in area V5/MT for decisions about 3D-motion stimuli (DeAngelis et al.,1998; Dodd et al. 2001 Krug et al., 2004; Krug et al. 2013; Wasmuht et al 2019; Krug 2020), we aim to achieve detailed knowledge of the relevant circuits in extrastriate area V5/MT across columns and their interactions with cortical areas directly connected (V4/V4t, MST, LIP). Project 3 addresses functional decision-making in primates across brain-wide circuits. This is the same overarching question as Projects 1 & 2, but from the starting point of combining high resolution MRI and causal stimulation methods to pinpoint the neuroanatomical localisation of decision-making circuits. One particular focus is here how changes in functional connectivity between key brain areas (V5/MT, LIP, FEF) affect local activation, perceptual state, and decisions. For this, I use focussed ultrasound stimulation (FUS) to manipulate functional connectivity, a new method I was involved in establishing (Verhagen et al. 2019). Ultimately, these changes in functional connectivity will be linked to the real-time neural activity changes we characterize in Projects 1 and 2.