Die Dynamik der neuronalen Populationssignalisierung während des zeitlichen Ablaufs von Wahrnehmungsereignissen.

Wenn wir auf einer belebten Straße gegen den Strom der Menschen laufen und nach jemandem Ausschau halten, den wir zu treffen hoffen, sind wir einer Flut von visuellen Reizen ausgesetzt. In dieser Situation sind die Mechanismen des Gehirns, die der visuellen Verarbeitung zugrunde liegen, ununterbrochen und für eine unvorhersehbare Zeitspanne aktiv. Sie müssen die eintreffenden sensorischen Informationen ständig analysieren, um motorische Aktionen zu bewerten, einzuleiten und zu steuern (Gehen, Ausweichen vor Hindernissen, Abtasten von Gesichtern usw.). Im Gegensatz dazu basiert der größte Teil unseres Wissens über die neuronalen Grundlagen der visuellen Verarbeitung auf einfachen "Laborsituationen": diskrete Versuche mit vorhersehbarem Beginn (Cue), einem festen Reiz, Ende (einem weiteren Cue) und einer motorischen Aktion (eine von wenigen bekannten alternativen Reaktionen). Eine der nächsten großen Herausforderungen für die Systemneurowissenschaften wird darin bestehen, einige Aspekte des "normalen Sehens" in unsere Versuchsparadigmen einzubeziehen, z. B. die kontinuierliche Integration von Informationen im Laufe der Zeit und die fortlaufende Bewertung motorischer Aktionen. Mein aktueller Vorschlag baut auf dem gut definierten experimentellen Rahmen der wahrnehmungsbezogenen Entscheidungsfindung auf, aber anstatt Wahrnehmung und Verhalten als eine Abfolge diskreter, endlicher Episoden zu behandeln, die jeweils in einer Entscheidung gipfeln, werden neue experimentelle Paradigmen untersuchen, wie das Gehirn den sich dynamisch verändernden Informationsfluss aktiv und kontinuierlich überwacht. Frühere Arbeiten von mir und anderen haben gezeigt, dass Neuronen im extrastriaten visuellen Areal V5/MT von Primaten 3D- und Bewegungskomponenten einer komplexen Wahrnehmungserfahrung kontrollieren können. Durch hochdimensionale Ableitungen von vielen Neuronen gleichzeitig in diesem gut beschriebenen Bereich des visuellen Systems von wachen Primaten möchte ich die umfassendere Frage untersuchen, wie Neuronen dynamisch in Raum und Zeit interagieren, um die visuelle Wahrnehmung und Entscheidungsfindung zu gestalten. Dieses Projekt besteht aus vier Teilen. Erstens: Um die Rolle der Kooperativität in neuronalen Schaltkreisen für die visuelle Wahrnehmung zu untersuchen, werde ich unvorhersehbare dynamische Veränderungen in visuelle Reize einführen und die zeitliche Beziehung zwischen diesen Reizveränderungen und wahrnehmungsbezogenen neuronalen Aktivitäten und Interaktionen untersuchen. Liefern die dynamischen Reaktionen Beweise für eine Hysterese in zustandsabhängigen neuronalen Interaktionen? Zweitens werden wir, während eine visuelle 3D-Bewegungswahrnehmung entsteht, die Interaktionen zwischen aufgabenrelevanten Neuronen über funktionelle Subdomänen wie Kolumnen in Echtzeit verfolgen. Während ein bistabiler Stimulus über die Zeit (Sekunden) betrachtet wird, werden wir die Beziehung zwischen den Veränderungen der neuronalen Interaktionen und der berichteten Wahrnehmung untersuchen. Drittens werden wir testen, ob neuronale Reaktionsmuster, die mit einfachen Bewegungs- und 3D-Stimuli erhalten wurden, Reaktionen auf komplexere visuelle Stimuli (wie biologische Bewegungen und in Filmsequenzen eingebettete 3D-Bewegungsmuster) vorhersagen. Schließlich werden wir die aus diesen hochdimensionalen Aufzeichnungen gewonnenen empirischen Daten nutzen, um neuroinformatische Modelle der Netzwerkdynamik für Wahrnehmungsentscheidungen zu hinterfragen und an ihrer Konstruktion mitzuwirken.

The dynamics of neuronal population signalling during the temporal flow of perceptual events.

When we walk along a busy street against the flow of people, looking for someone we hope to meet, we face a flood of visual inputs. In this situation, the brain mechanisms underlying visual processing are engaged continuously and for an unpredictable length of time. They must analyse incoming sensory information continuously to evaluate, initiate and guide motor actions at all times (walking, avoiding obstacles, scanning faces, etc). In contrast, most of our knowledge of the neuronal basis of visual processing is based on simple ‘laboratory’ situations: discrete trials with predictable start (cue), a fixed stimulus, end (another cue) and motor action (one of a few known alternative responses). One of the next major challenges for systems neuroscience will be to incorporate in our experimental paradigms some aspects of ‘normal vision’ such as the continuous integration of information over time and the ongoing evaluation for motor actions. My current proposal builds onto the well-defined experimental framework of perceptual decision-making, but rather than treating perception and behaviour as a sequence of discrete, finite episodes, each culminating in a decision, new experimental paradigms will probe how the brain engages in active, continuous monitoring of the dynamically changing flow of information. Previous work by myself and others has shown that neurons in extrastriate visual area V5/MT of primates can control 3D and motion components of a complex perceptual experience. Undertaking high-dimensional recordings from many neurons simultaneously in this well-described area of the visual system of awake behaving primates, I propose to investigate the broader questions of how neurons interact dynamically in space and time in order to shape visual perception and decision-making. This project has four parts. Firstly, in order to probe the role of cooperativity in neuronal circuits for visual perception, I will introduce unpredictable dynamic changes in visual stimuli and investigate the temporal relationship between these stimulus changes and percept-related neuronal activity and interactions. Do dynamical responses provide evidence for hysteresis in state-dependent neuronal interactions? Secondly, as a visual 3D-motion percept emerges, we will track the interactions between task-relevant neurons across functional subdomains like columns in real time. As a bistable stimulus is viewed over time (seconds), we will investigate the relationship between changes in neuronal interactions and the reported percept. Thirdly, we will test whether neuronal response patterns obtained with simple motion and 3D stimuli predict responses to more complex visual stimuli (such as biological motion and 3D motion patterns embedded in movie sequences). Lastly, we will employ the empirical data obtained from these high-dimensional recordings to challenge neuro-computational models of network dynamics for perceptual decisions and collaborate on their construction.