Informationsverarbeitung natürlicher Stimuli im auditorischen System von Säugetieren

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Das Ziel meiner wissenschaftlichen Arbeit ist zu verstehen, wie neuronale Systeme Informationen über ihre Umwelt verarbeiten. Dabei benutze ich Ansätze, die von der Analyse elektrophysiologischer Daten bis hin zur detaillierten Modellierung neuronaler Systeme reichen. Ein Schwerpunkt meiner bisherigen Arbeit lag auf dem auditorischen System. Die Erkennung von Schallmustern stellt die Forschung vor viele interessante theoretische Probleme, und es ist weitgehend unverstanden, wie das auditorische System diese Probleme löst. So zeigt die Analyse von Neuronenantworten im primären auditorischen Cortex, dass das gängige rezeptive-Feld-Modell für auditorische Neuronen deren Antworten auf komplexe, natürliche Stimuli nicht vorhersagen kann. Die Fähigkeit, Neuronenantworten auf beliebige Stimuli vorherzusagen, ist jedoch eine entscheidende Vorbedingung für ein tiefergreifendes Verständnis der Informationsverarbeitung in sensorischen Systemen. Im Rahmen meiner Nachwuchsgruppe möchte ich genau hier ansetzen und Modelle entwickeln, die über das traditionelle Konzept des rezeptiven Feldes hinausgehen und Neuronenantworten auf natürliche Stimuli vorhersagen können. Die Entwicklung dieser Modelle soll dabei über drei eng integrierte Ansätze erfolgen: Erstens möchte ich neu entwickelte Methoden aus den Bereichen Computational Neuroscience und Machine Learning zur Analyse von elektrophysiologischen Daten einsetzen, die mit natürlichen Stimuli gewonnen wurden. Die dazu erforderlichen Daten werden (bzw. sind bereits) in Kollaborationen mit Michael Wehr und Anthony Zador (Cold Spring Harbor) und Benedikt Grothe (LMU München) erhoben. Zweitens möchte ich in mechanistischen Netzwerkmodellen untersuchen, welche Arten von Berechnungen sich relativ leicht mittels rekurrenter Verbindungen implementieren lassen. Durch diese Studien möchte ich vor allem auch den Beitrag rekurrenter Verbindungen für die im auditorischen System durchgeführten Berechnungen aufdecken und eine Brücke zu bekanntem anatomischen Wissen über das auditorische System schlagen. Zudem lässt sich so klären, inwieweit die oft beobachtete Kontext-Abhängigkeit von Neuronenantworten auf rekurrente Verbindungen zurückzuführen ist. Drittens möchte ich anhand rein theoretischer Prinzipien untersuchen, welche Berechnungen für die Schallmustererkennung a priori notwendig sind. Unter anderem möchte ich dazu Methoden, die bereits erfolgreich im visuellen System verwendet wurden auf das auditorische System übertragen und entsprechend erweitern. Quantitative Untersuchungen des auditorischen Systems haben eine lange Tradition. Auf der einen Seite stelle ich mich in diese Tradition, auf der anderen Seite möchte ich aber auch eine Reihe neuer Methoden und Ideen verfolgen, deren Anwendung auf das auditorische System bisher zum großen Teil ausgeblieben ist.