Modellbildung und Simulation der Aktivität kortikothalamischer Kreise und deren Bedeutung für das Verständnis von Aufmerksamkeit und Bewusstsein

Abstract

Eine der wichtigsten Fragen der Informationsverarbeitung durch synchronisierte Oszillationen im Gehirn ist, wie ein Abgleich mit schon vorhandenen Informationen stattfinden kann. In dieser Arbeit wurden unter Zuhilfenahme eines empirischen Modells unter Berücksichtigung biologischer, physiologischer, physikalischer und anatomischer Begebenheiten zwei neuronale Netzwerkmodelle, (A) das thalamo-retikuläre System und (B) das Hippocampus-System, basierend auf dem Wilson-Cowan Oszillator untersucht. Diese wurden unter zu Hilfenahme eines Computers simuliert. Es wurden weiter die Einflüsse von Phase, Frequenz und Stärke der Inputs einerseits und Läsionen der interagierenden Strukturen andererseits auf die Aktivität der Netzwerke untersucht. Typisches oszillierendes Verhalten für beide Systeme in ihren physiologischen Frequenzbereichen entsteht auch ohne Interaktion mit anderen Gehirnarealen. Die Ergebnisse zeigen, dass dem Gehirn viele Möglichkeiten zur Verfügung stehen, Informationen und Stimuli zu bewerten oder mit schon vorhandenem Informationsmaterial abzugleichen. Es zeigt sich in guter Übereinstimmung mit tierexperimentellen Daten, dass sowohl die Modulation der Kopplungsstärke zwischen Hippocampus und inhibitorischen Interneuronen als auch Inputveränderungen zu charakteristischen raum-zeitlichen Aktivitätsmustern führen. Es kann außerdem gezeigt werden, dass die gerichtete Aufmerksamkeit in den Simulationen ihr Pendant in hochkomplexen Erregungsmustern wiederfinden. Bei Läsionen einzelner Inputs wurden Muster erzeugt, die im Bereich des Hippocampus denen von Epilepsiemustern aus Elektroenzephalogrammen sehr ähnlich sind. Weiter ergeben die Läsionssimulationen, dass das kortikale Feedback zum Ncl. reticularis grundlegend für die Koordination und Generierung synchronisierter raum-zeitlicher Muster des Netzwerkes ist. Mit zunehmenden Leistungskapazitäten der Computer kann man solche Simulationen ausweiten und diese eine zunehmend wichtigere Rolle im Verständnis der Informationsverarbeitung im Gehirn spielen. Je genauer solche Simulationen der Realität angepasst werden können, umso stärker wird ihr Einfluss auf verschiedenste Hirnfunktionsstudien, wie z.B. Medikamentenstudien und könnte so in fernerer Zukunft Tierversuche teilweise überflüssig machen.

One main question of information processing with synchronized oscillations in the brain is, how an alignment with already existing information can be done. In this work two neuronal network models, (A) the thalamo-cortical system and (B) the hippocampal system, were analysed by using an empirical model under consideration of biological, physiological, physical and anatomical occurrences based on the Wilson-Cowen oscillator. These systems were simulated with a computer. Starting from these simulations the influence of phase, frequency and strength of the inputs on the activity of the networks as well as the influence of lesions of the interacting structures were examined. Typical oscillating behaviour of both systems within physiological frequencies occurs even without interaction with other brain areas. The findings show that the brain has various possibilities of evaluating stimuli and of aligning them with already existing information. In accordance with animal experiment data it was shown that both modulation of coupling strength between the hippocampus and the inhibitory neurons and modification of input parameters result in characteristic spatio-temporal pattern dynamics. Furthermore, it was found that, in the simulations, the directional attention finds its counterpart in highly complex activity patterns. By lesions of singular inputs patterns were generated, which within the hippocampus-region are similar to seizure disorder patterns in electroencephalograms. The simulations of lesions further show that the cortical feedback to the reticular nucleus is elementary for the coordination and the generation of synchronized spatio-temporal network patterns. With increasing capacity of computers such simulations can be enlarged and their importance for the understanding of information flow in the human brain will increase. The more exactly the simulations can be adjusted to the reality, the more their influence on different brain function studies, e.g. drug studies, will grow so that they might partially supersede animal studies in the future.