Thalamus steuert Sinnesreize und Kognition
Forscher der RUB und des MIT wollen mit dem Wissen Künstliche Intelligenzen schlauer machen
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Gehirn: Thalamus steuert neben Sinnesreizen auch die Kognition (Bild: pixabay.com, geralt) |
Bochum/Cambridge (pte024/04.10.2022/11:30)
Die Hirnregion des Thalamus verarbeitet nicht nur Sinnesreize, sondern auch kognitive Prozesse, wie eine aktuelle Studie der Ruhr-Universität Bochum (RUB) in Kooperation mit dem Massachusetts Institute of Technology (MIT) zeigt.
Menschen und Mäuse im Test
Das deutsche Team hat die Gehirnaktivität von Menschen mittels funktioneller Kernspintomografie beobachtet, während die Versuchspersonen zwei verschiedene Reize in verschiedenen Abfolgen mit ihrer Fingerspitze ertasten mussten. Sie sollten dann jeweils den nächsten Reiz vorhersagen. Je nachdem, wie wahrscheinlich der eine oder andere Reiz war, war das einfacher oder schwieriger zu lernen.
Das MIT-Team wiederum hat Mäuse eine ganz ähnliche Lernaufgabe absolvieren lassen und deren Gehirnaktivität dabei nicht nur beobachtet, sondern später auch in Form eines mathematischen Modells nachgebildet. "Beim Lesen der entsprechenden Arbeit haben wir sofort die große Ähnlichkeit zwischen den Aktivierungsmustern bei Mäusen und Menschen gesehen", berichtet RUB-Forscher Burkhard Pleger.
Ausgeklügeltes Mathe-Modell
Basierend auf der Arbeit der beiden Teams, konnte das mathematische Mausmodell um die menschlichen Komponenten erweitert werden. Charakteristisch für das mathematische Netzwerkmodell ist, dass die Region des mediodorsalen Nukleus im Thalamus in ständigem Austausch mit Regionen des präfrontalen Kortex steht. "Das belegt einmal mehr, wie groß die Bedeutung des Thalamus für kognitive Prozesse ist", sagt Pleger.
Das sei aus drei Gründen von besonderem Interesse: zum einen, weil die kognitive Flexibilität überlebenswichtig ist. Zum anderen, weil sie bei sehr vielen psychiatrischen Erkrankungen im Zentrum der Pathologie steht. Nicht zuletzt aber auch deshalb, weil sich das, was mittels mathematischer Modelle erklärbar ist, auch nachahmen lässt. "Somit können wir Rückschlüsse ziehen, wie Künstliche Intelligenzen lernen könnten", schließt Pleger.
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