Project
Modulation der Gedächtniskonsolidierung beim Menschen
Die Konsolidierung von Hippocampus-abhängigen Erinnerungen profitiert vom „slow-wave sleep“ (SWS). Es wurde ein Mechanismus für diesen Konsolidierungsprozess vorgeschlagen, in welchem die depolarisierende Phase der kortikalen „slow oscillations“ (SO) die Wiedergabe der neu codierten Erinnerungen im Hippocampus (begleitet von „sharp wave ripples“ und thalamokortikalen Spindeln) ebenso vorantreibt, wie sie ihre Langzeitspeicherung in den neokortikalen Netzwerken vermittelt. Um die Mechanismen der schlafabhängigen Gedächtniskonsolidierung in Menschen zu untersuchen und damit den kausalen Zusammenhang zu verstehen, sowie die normalen Funktionen in Patienten mit Konsolidierungsstörungen wiederherzustellen, ist die Manipulation des Konsolidierungsprozesses nötig. Darum schlagen wir eine Studie vor, in welcher die Störung im Menschen mittels transkranialer Gleichstromstimulation (tCS) innerhalb des SWS mit einem theoretischen Ansatz kombiniert wird, der die Interaktion zwischen der externen Stimulation und den globalen Hirndynamiken beschreibt und welcher letztlich vielleicht ermöglicht, die therapeutischen Interventionen an Patienten zu optimieren.
Wir beginnen mit der Hypothese, dass das Zusammenspiel zwischen SO-, Spindel-, und Rippleaktivität den „operating point“ für die erfolgreiche Gedächtniskonsolidierung darstellt und wir werden eventuell Teile dieser Hypothese validieren, indem wir mit EEG aufgezeichnete Gehirnaktivitätsmuster während des SWS mit der Verhaltensbewertung des Konsolidierungserfolgs korrelieren. Zunächst werden wir tCS-Protokolle anwenden und empirisch optimieren, welche bisher benutzt wurden, um SO- und Spindelaktivitäten zu verstärken. Ebenfalls werden wir elektrophysiologische Eigenschaften suchen und validieren, welche als Prädiktoren für eine verbesserte Verhaltensleistung dienen. Diese Suche wird von Rechenmodellen des gesamten Gehirns geleitet, die zu Beginn konstruiert wurden, um die Muster der SO während des SWS zu verstehen und später für die Untersuchung der SO-Spindelinteraktion erweitert wurden. Die Computermodelle werden an die Reproduktion von SO und Spindelaktivität angepasst, die mittels EEG während des SWS aufgezeichnet wurden. Diese Modelle werden für die Formulierung und Evaluierung mechanistischer Hypothesen über den zustandsabhängigen Einfluss der tCS benutzt. In ,,silico“ optimierte tCS Protokolle zur Verbesserung der SO- und Spindelaktivität werden dann empirisch anhand der EGG-Antworten validiert und unter Verwendung eines zuvor validierten Lernparadigmas zur Objekterkennung auf SWS-abhängige Gedächtniskonsolidierung an Menschen getestet. Gemäß unserer Hypothese, dass eine korrekte Anpassung des Gehirns ,,operating point“ vorteilhaft für die Gedächtniskonsolidierung ist, erwarten wir, dass die Verbesserung elektophysiologischer Marker, welche mit der Gedächtniskonsolidierung korrelieren, bereits ausreicht, um die Verhaltensleistung zu verbessern. Wenn das der Fall ist, wird der modellbasierte Ansatz nicht nur neue Einblicke in die kausalen Zusammenhänge zwischen elektrophysiologischen Eigenschaften und erfolgreicher Gedächtniskonsolidierung geben, sondern uns auch dabei helfen, personalisierte und an verschiedene Patientengruppen angepasste effiziente Stimulationsprotokolle zu entwerfen. Angesichts der Tatsache, dass die Menge an SWS pro Nacht mit zunehmendem Alter signifikant abnimmt (ein Trend, der sich bei Patienten mit Alzheimer-Krankheit beschleunigt) und dass die gestörten Schlafmuster zu Defiziten bei der Gedächtniskonsolidierung beitragen, können die Ergebnisse dieses Projekts von hoher klinischer Relevanz sein.
Bild Zeit-Frequenzdarstellung (TFR) im Frequenzbereich von 5 bis 20 Hz für SO- (links) und Delta- (rechts) Ereignisse. Quelle, B03-Mitgliedern
Team
-
Prof Dr Klaus Obermayer
Technische Universität Berlin & BCCN
Head Neural Information Processing Group
-
Prof Dr Agnes Flöel
Universitätsmedizin Greifswald
Chair, Department of Neurology
-
Caglar Cakan
Technische Universität Berlin
PhD B03
-
Robert Malinowski
Universitätsmedizin Greifswald
PhD B03
-
Cristiana Dimulescu
Technische Universität Berlin
Associated PhD B03
-
Dr Nikola Jajcay
Technische Universität Berlin
Associated Postdoc B03
-
Dr Jeffrey Scott Hanna
Universitätsmedizin Greifswald
-
Liliia Khakimova
Universitätsmedizin Greifswald
Associated PhD B03
-
Dr Daniela Obst
Universitätsmedizin Greifswald
Associated Postdoc B03
-
Jessica Uhrich
(B03 Alumna) Student helper 2018-2019
-
Kateryna Yarova
(B03 Alumna) Student helper 2018-2019
-
Larissa Stange
(B03 Alumna) Student helper 2020
-
Sara Kriszik
(B03 Alumna) Student helper 2019-2020
Publications
Spatiotemporal patterns of adaptation-induced slow oscillations in a whole-brain model of slow-wave sleep
Caglar Cakan, Cristiana Dimulescu, Liliia Khakimova, Daniela Obst, Agnes Flöel, Klaus Obermayer
Front Comput Neurosci. 15:800101 (2022)
Memory-relevant nap sleep physiology in healthy and pathological aging
Julia Ladenbauer, Josef Ladenbauer, Nadine Külzow, Agnes Flöel
Sleep. 44(7):zsab002 (2021)
Towards optimization of oscillatory stimulation during sleep
Julia Ladenbauer, Liliia Khakimova, Robert Malinowski, Daniela Obst, Eric Tönnies, Daria Antonenko, Klaus Obermayer, Jeff Hanna, Agnes Flöel
bioRxiv (2021)
Interrelations between delta waves, spindles and slow oscillations in human NREM sleep and their functional role in memory
Larissa N. Wüst, Daria Antonenko, Robert Malinowski, Liliia Khakimova, Ulrike Grittner, Klaus Obermayer, Julia Ladenbauer, Agnes Flöel
bioRxiv
Applications of optimal nonlinear control to a whole-brain network of FitzHugh-Nagumo oscillators
Teresa Chouzouris, Nicolas Roth, Caglar Cakan, Klaus Obermayer
Phys Rev E. 104(2-1):024213 (2021)
Cross-frequency slow oscillation–spindle coupling in a biophysically realistic thalamocortical neural mass model
Nikola Jajcay, Caglar Cakan, Klaus Obermayer
Front. Comput. Neurosci. 16:769860 (2022)
Brain Modelling as a Service: The Virtual Brain on EBRAINS
Michael Schirner, Lia Domide, Dionysios Perdikis, Paul Triebkorn,...., Agnes Flöel, ...Jochen Mersmann, Viktor Jirsa, Petra Ritter
arXiv
Virtual deep brain stimulation: Multiscale co-simulation of a spiking basal ganglia model and a whole-brain mean field model with The Virtual Brain
Jil M. Meier, Dionysios Perdikis, André Blickensdörfer, Leon Stefanovski, Qin Liu, Oliver Maith, Helge Ü. Dinkelbach, Javier Baladron, Fred H. Hamker, Petra Ritter
bioRxiv (2021)
Inter-individual and age-dependent variability in simulated electric fields induced by conventional transcranial electrical stimulation
Daria Antonenko, Ulrike Grittner, Guilherme Saturnino, Till Nierhaus, Axel Thielscher, Agnes Flöel
NeuroImage. 224: 117413 (2021)
Neurolib: A simulation framework for whole-brain neural mass modeling
Caglar Cakan, Nikola Jajcay, Klaus Obermayer
Cogn Comput. 1158(31) (2021)
Cognitive training and brain stimulation in prodromal Alzheimer’s disease (AD-Stim)—study protocol for a doubleblind randomized controlled phase IIb (monocenter) trial
Friederike Thams, Anna Kuzmina, Malte Backhaus, Shu-Chen Li, Ulrike Grittner, Daria Antonenko and Agnes Flöel
Alzheimer’s Res Ther. 12(1):142 (2020)
Biophysically grounded mean-field models of neural populations under electrical stimulation
Caglar Cakan and Klaus Obermayer
PLoS Comput Biol. 16(4):e1007822 (2020)
Weight loss reduces head motion: re-visiting a major confound in neuroimaging
Frauke Beyer, Kristin Prehn, Katharina A Wüsten, Arno Villringer, Jürgen Ordemann, Agnes Flöel, A Veronica Witte
Hum Brain Mapping. 41(9):2490-2494 (2020)
Cross-reactivity as a mechanism linking infections in stroke
Guglielmo Lucchese, Agnes Flöel, Benjamin Stahl
Front Neurol. 10:469 (2019)