Einsatz neuronaler Ressourcen für die zeitliche Aufmerksamkeit in allen Sinnen

Unser Zeitgefühl ist allgegenwärtig und untrennbar damit verbunden, wie wir uns mit der Welt um uns herum auseinandersetzen. Wenn wir auf die zeitliche Struktur achten, können wir uns optimal auf wahrscheinliche zukünftige Ereignisse vorbereiten. Trotz dieser Bedeutung sind die Art und Weise, wie Zeitaspekte im Gehirn repräsentiert werden, und die neuronalen Ressourcen, die für die Verarbeitung zeitlicher Informationen eingesetzt werden, noch nicht gut verstanden. In der ersten Förderperiode haben wir ein artenübergreifendes Verhaltensparadigma etabliert und wichtige kortikale Netzwerke identifiziert, die die präzise Extraktion zeitlicher Strukturen im Kontext des statistischen Lernens unterstützen. Bei allen Spezies wurde eine Erwartung über die zeitliche Struktur von sensorischen Ereignissen über Versuche hinweg akkumuliert und führte zu schnelleren Reaktionszeiten. Zu den wichtigsten Netzwerken, die diese Aufgabe unterstützen, gehören parietale und präfrontale kortikale Regionen sowohl bei Menschen als auch bei Mäusen, wobei spezifische Verhaltensstrategien zur Vorhersage der zeitlichen Struktur mit mikrostrukturellen Veränderungen in parietalen Regionen und subkortikalen Strukturen bei Menschen sowie mit Veränderungen der funktionellen Konnektivität auf Schaltkreisebene bei Mäusen korrespondieren. Auf der Einzelzellebene konnten zeitliche Erwartungen aus der neuronalen Aktivität im parietalen Kortex der Maus entschlüsselt werden, was auf die Bedeutung dieser Region für die prädiktive Verarbeitung der zeitlichen Struktur hinweist. Bemerkenswerterweise wurde die Aktivierung in Unterregionen des Hippocampus und verwandten kortikalen Netzwerken der hinteren Mittellinie (Precuneus/retrosplenialer Kortex) durch den zeitlichen Kontext beeinflusst, wobei es Unterschiede zwischen jüngeren und älteren Erwachsenen gab. Es bleibt jedoch unklar, wie die Ausrichtung der zeitlichen Aufmerksamkeit spezifisch mit der Gedächtnisfunktion und der Fähigkeit zur kognitiven Reserve in diesen wichtigen Netzwerken während des Alterns zusammenhängt. In der kommenden Förderperiode werden wir semantisch gesteuerte gegenüber statistisch gesteuerten zeitlichen Erwartungen und ihre Rolle bei der Etablierung stabiler Gedächtnisspuren mit Hilfe fortschrittlicher Neuroimaging-Techniken bei verschiedenen Spezies untersuchen. Konkret werden wir in WP1 untersuchen, wie unterschiedliche Bereiche der zeitlichen Aufmerksamkeit (semantisch gesteuert versus statistisch gesteuert) motorische Reaktionen und Gedächtnisabrufe im Alter erleichtern; in WP2 werden wir zelluläre Engramme, die während der zeitlichen Orientierung gebildet werden, markieren und den Einfluss ihrer Manipulation auf die kortikalen Schaltkreise der hinteren Mittellinie und das adaptive Verhalten, das sich aus der zeitlichen Aufmerksamkeit im Alter ergibt, bewerten; und in WP3 werden wir den Verlauf der Lerndynamik während der zeitlichen Verarbeitung modellieren und das Potenzial der zeitlichen Kognition als kognitiver Reservemechanismus über die Alterung hinweg bewerten. Zusammengenommen werden uns die Ergebnisse des zweiten Förderzeitraums ermöglichen, automatische (statistische) von intentionalen (semantischen) Aspekten der zeitlichen Kognition im Alter zu trennen und Interventionsstrategien für den dritten Förderzeitraum zu entwickeln.
Dieser Text wurde mit DeepL übersetzt am 18.12.2025

Deployment of neural resources for temporal attention across the senses

Our sense of time is omnipresent and inextricably connected to how we engage with the world around us. Paying attention to temporal structure allows us to optimally prepare for likely future events. Despite this importance, how aspects of time are represented in the brain and the neural resources dedicated to processing temporal information are not well understood. In the first funding period, we established a cross-species behavioural paradigm and identified key cortical networks that support the precise extraction of temporal structure in the context of statistical learning. Across species, an expectation about the temporal structure of sensory events was accumulated across trials and led to faster reaction times. The key networks supporting this task included parietal and prefrontal cortical regions in both humans and mice, with specific behavioural strategies for predicting the temporal structure corresponding to microstructural changes in parietal regions and subcortical structures in humans as well as changes in functional connectivity on the circuit level in mice. On the single-cell level, temporal expectations could be decoded from neuronal activity in the mouse parietal cortex, indicating the importance of this region for predictive processing of temporal structure. Remarkably, activation in hippocampal subregions and related posterior midline cortical networks (precuneus/retrosplenial cortex) were affected by the temporal context, with differences between younger and older adults. However, it remains unclear how the orienting of temporal attention specifically relates to memory function and the capacity for cognitive reserve across these key networks during ageing. In the upcoming funding period, we will investigate semantically-driven versus statistically-driven temporal expectations and their role in establishing stable memory traces using advanced neuroimaging techniques across species. Specifically, in WP1, we will investigate how different domains of temporal attention (semantically-driven versus statistically-driven) facilitate motor responses and memory recall across ageing; in WP2, we will tag cellular engrams formed during temporal orienting and assess the influence of their manipulation on posterior midline cortical circuits and the adaptive behaviour resulting from temporal attention across ageing; and in WP3, we will model the trajectory of the learning dynamics during temporal processing and evaluate the potential for temporal cognition to act as a cognitive reserve mechanism across ageing. Taken together, the results from the second funding period will allow us to dissociate automatic (statistical) from intentional (semantic) aspects of temporal cognition across ageing, and to develop interventional strategies into the third funding period.