Zusammenfassung: Eine neue Studie hat die Mechanismen hinter der Propriozeption enthüllt, der angeborenen Fähigkeit des Körpers, die Position und Bewegung von Gliedmaßen zu spüren, die für Bewegungen ohne visuelle Hinweise entscheidend ist. Mithilfe von Muskel-Skelett-Simulationen und neuronalen Netzwerkmodellen haben Forscher unser Verständnis darüber erweitert, wie das Gehirn sensorische Daten von Muskelspindeln integriert, um Körperposition und -bewegung wahrzunehmen.
Diese Studie legt nahe, dass das Gehirn bei der Verarbeitung von Reizeingaben die Position und Geschwindigkeit der Gliedmaßen priorisiert. Die Ergebnisse, die das Gebiet der Neuroprothetik revolutionieren könnten, zeigen die Bedeutung der aufgabenbasierten Modellierung für die Offenlegung der Rechenprinzipien hinter der sensorischen Verarbeitung.
Wichtige Fakten:
- Der innovative Ansatz zur Propriozeption: Die Studie verwendete Muskel-Skelett-Modelle und neuronale Netzwerkmodelle, um natürliche Muskelspindelsignale nachzuahmen und neue Erkenntnisse darüber zu liefern, wie das Gehirn die Position und Bewegung von Gliedmaßen wahrnimmt.
- Aufgabenbasierte neuronale Netzwerkmodelle: Indem sie neuronale Netzwerkmodelle auf Rechenaufgaben trainierten, die die propriozeptive Verarbeitung widerspiegeln, fanden die Forscher heraus, dass die Vorhersage der Position und Geschwindigkeit der Gliedmaßen Schlüsselaufgaben waren, die „gehirnähnliche“ Darstellungen bildeten.
- Implikationen der Neuroprothetik: Das Verständnis der propriozeptiven Verarbeitung auf dieser Ebene eröffnet neue Möglichkeiten zur Verbesserung des neuroprothetischen Designs mit dem Ziel einer natürlicheren und intuitiveren Kontrolle der Gliedmaßen.
Quelle: EPFL
Woher kennt Ihr Gehirn die Position und Bewegung verschiedener Körperteile? Dieser Sinn wird als Propriozeption bezeichnet und ist wie ein „sechster Sinn“, der es uns ermöglicht, uns frei zu bewegen, ohne unsere Gliedmaßen ständig überwachen zu müssen.
Bei der Propriozeption handelt es sich um ein komplexes Netzwerk von Sensoren, die in unsere Muskeln eingebettet sind und Informationen über die Position und Bewegung der Gliedmaßen an unser Gehirn übertragen. Allerdings ist wenig darüber bekannt, wie das Gehirn die verschiedenen Signale, die es von den Muskeln empfängt, synthetisiert.
Eine neue Studie von Alexander Mathis an der EPFL wirft Licht auf diese Frage, indem sie untersucht, wie unser Gehirn ein kohärentes Gefühl für Körperposition und Bewegung erzeugt. Veröffentlicht in ZelleDie Studie wurde von den Doktoranden Alessandro Marin Vargas, Axel Pesce und Alberto Chiappa mit experimentellen Daten von Chris Versteeg und Lee Miller von der Northwestern University durchgeführt.
„Es wird allgemein angenommen, dass sensorische Systeme die Statistiken der Welt ausnutzen müssen, und diese Theorie kann viele Eigenschaften des visuellen und auditiven Systems erklären“, sagt Mattes. „Um diese Theorie auf die Propriozeption zu übertragen, verwendeten wir Muskel-Skelett-Simulatoren, um Statistiken für verteilte Sensoren zu berechnen.“
Die Forscher nutzten diese Muskel-Skelett-Modellierung, um Muskelspinsignale in der oberen Extremität zu erzeugen und so ein „groß angelegtes natürliches Bewegungsrepertoire“ zu generieren.
Anschließend nutzten sie diese Referenz, um Tausende von „aufgabenorientierten“ neuronalen Netzwerkmodellen für sechzehn Rechenaufgaben zu trainieren, von denen jede eine wissenschaftliche Hypothese über die Berechnungen widerspiegelt, die vom propriozeptiven Weg durchgeführt werden, der Teile des Hirnstamms und des somatosensorischen Kortex umfasst.
Dieser Ansatz ermöglichte es dem Team, umfassend zu analysieren, wie unterschiedliche neuronale Netzwerkarchitekturen und Rechenaufgaben die Entwicklung „gehirnähnlicher“ Darstellungen von Reizinformationen beeinflussen.
Sie fanden heraus, dass neuronale Netzwerkmodelle, die auf Aufgaben trainiert wurden, die die Position und Geschwindigkeit der Gliedmaßen vorhersagen, effektiver waren, was darauf hindeutet, dass unser Gehirn der Integration verteilter Muskelspindeleingaben Vorrang einräumt, um Körperbewegung und -position zu verstehen.
Die Forschung unterstreicht das Potenzial der aufgabenbasierten Modellierung in den Neurowissenschaften. Im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen, die sich auf die direkte Vorhersage neuronaler Aktivität konzentrieren, können aufgabenbasierte Modelle Einblicke in die grundlegenden Rechenprinzipien der sensorischen Verarbeitung liefern.
Die Forschung ebnet auch den Weg für neue experimentelle Ansätze in den Neurowissenschaften, da ein besseres Verständnis der propriozeptiven Verarbeitung zu großen Fortschritten in der Neuroprothetik mit einer besseren natürlichen und intuitiven Kontrolle der Prothetik führen könnte.
Über Neuigkeiten aus der Propriozeptions- und Brain-Mapping-Forschung
Autor: Nick Papageorgiou
Quelle: EPFL
Kommunikation: Nick Papageorgiou – EPFL
Bild: Bildquelle: Neuroscience News
Ursprüngliche Suche: Offener Zugang.
„Aufgabenbasierte neuronale Netzwerkmodelle sagen die neuronale Dynamik der Propriozeption voraus„Von Alexandre Matisse et al. Zelle
eine Zusammenfassung
Aufgabenbasierte neuronale Netzwerkmodelle sagen die neuronale Dynamik der Propriozeption voraus
Höhepunkte
- Wir kombinieren Motion Capture, Biomechanik und repräsentatives Lernen
- Das Training an Rechenaufgaben dient der Überprüfung propriozeptiver Kodierungshypothesen
- Aufgabenbasierte Modelle sagen die neuronale Aktivität besser voraus als lineare und datengesteuerte Modelle
- Die Leistung arithmetischer Aufgaben ist mit einer nachgewiesenen neuronalen Varianz verbunden
Zusammenfassung
Propriozeption teilt dem Gehirn anhand verteilter sensorischer Neuronen den Zustand des Körpers mit. Allerdings sind die Grundsätze der allergischen Behandlung nicht vollständig verstanden.
Hier verwenden wir einen aufgabenbasierten Modellierungsansatz, um den neuronalen Code erregender Neuronen im Nucleus cuneatus (CN) und im somatosensorischen Kortexbereich 2 (S1) zu untersuchen.
Wir simulierten die Signalübertragung der Muskelspindel durch muskuloskelettale Modellierung und erstellten ein umfangreiches motorisches Repertoire, um neuronale Netze auf der Grundlage von 16 Hypothesen zu trainieren, die jeweils unterschiedliche Rechenziele darstellen.
Wir fanden heraus, dass entstehende, aufgabenoptimierte interne Darstellungen aus synthetischen Daten verallgemeinert werden, um die neuronale Dynamik im CN und S1 bei Primaten vorherzusagen. Rechenaufgaben zur Vorhersage der Position und Geschwindigkeit der Gliedmaßen waren am besten geeignet, die neuronale Aktivität in beiden Regionen vorherzusagen.
Da die Aufgabenoptimierung Darstellungen entwickelt, die die neuronale Aktivität bei aktiven Bewegungen besser vorhersagen als bei passiven Bewegungen, nehmen wir an, dass die neuronale Aktivität im CN und S1 bei zielgerichteten Bewegungen von oben nach unten moduliert wird.
