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Untersuchung der Rolle von Lärmkorrelationen beim Lernen

21. Mai 2026 aktualisiert von: Brown University

Kognitive und molekulare Herausforderungen für statistische Schlussfolgerungen im gesunden Alter

Ein grundlegendes Problem der Neurowissenschaften ist die Art und Weise, wie das Gehirn mit verrauschten Neuronen rechnet. Ein Vorteil von Populationscodes besteht darin, dass nachgeschaltete Neuronen über mehrere Neuronen hinweg zusammengefasst werden können, um die Auswirkungen von Rauschen zu reduzieren. Dieser Vorteil hängt jedoch davon ab, dass das mit jedem Neuron verbundene Rauschen unabhängig ist. Rauschkorrelationen beziehen sich auf die Kovarianz des Rauschens zwischen Neuronenpaaren, und solche Korrelationen können die Vorteile einschränken, die sich aus der Bündelung großer Neuronenpopulationen ergeben. Tatsächlich wird in zahlreichen theoretischen Arbeiten argumentiert, dass positive Rauschkorrelationen zwischen ähnlich abgestimmten Neuronen die Darstellungskapazität neuronaler Populationen verringern und sich somit nachteilig auf neuronale Berechnungen auswirken. Trotz dieses offensichtlichen Nachteils werden solche Rauschkorrelationen in vielen verschiedenen Gehirnregionen beobachtet, bleiben auch bei gut trainierten Probanden bestehen und werden bei komplexen Aufgaben dynamisch verändert. Die Forscher haben die Hypothese aufgestellt, dass Rauschkorrelationen ein neuronaler Mechanismus zur Reduzierung der Dimensionalität von Lernproblemen sein könnten. Die Realisierbarkeit dieser Hypothese wurde in neuronalen Netzwerksimulationen gezeigt, bei denen Rauschkorrelationen, wenn sie in Populationen mit festem Signal-Rausch-Verhältnis eingebettet werden, die Geschwindigkeit und Robustheit des Lernens erhöhen. Hier wollen die Forscher diese Hypothese empirisch testen, indem sie eine Kombination aus Computermodellierung, fMRT und Pupillometrie verwenden. Die Herstellung einer Verbindung zwischen Rauschkorrelationen und Lernen würde die Tür für eine Untersuchung darüber öffnen, wie Gehirne einen Kompromiss zwischen Repräsentationsfähigkeit und Lerngeschwindigkeit bewältigen.

Studienübersicht

Status

Abgeschlossen

Bedingungen

Intervention / Behandlung

Detaillierte Beschreibung

Säugetiergehirne repräsentieren Informationen mithilfe verteilter Populationscodes, die eine Reihe von Vorteilen bieten, von Robustheit bis hin zu hoher Repräsentationskapazität. Für nachgeschaltete Ausleseneuronen stellen solche Codes jedoch gewaltige hochdimensionale Lernprobleme dar, da während des Lernens auf der Suche nach einer geeigneten Auslesung eine sehr große Anzahl synaptischer Verbindungen angepasst werden muss. Unsere jüngste theoretische Arbeit stellte die Hypothese auf, dass diese hochdimensionalen Lernprobleme durch induktive Verzerrungen vereinfacht werden können, die durch stimulusunabhängige Rauschkorrelationen implementiert werden, die den Grad der Kovariation eines Neuronenpaars in seinen Fluktuationen von Versuch zu Versuch ausdrücken. Während Rauschkorrelationen traditionell als Einschränkung der Darstellungsfähigkeit angesehen wurden, zeigen unsere jüngsten Arbeiten, dass sie gleichzeitig das Auslesenlernen einschränken. In einigen biologisch relevanten Fällen könnten sie theoretisch das Lernen beschleunigen, indem sie die Geometrie des zugrunde liegenden neuronalen Raums so gestalten, dass der Lerngradient auf aufgabenrelevante Dimensionen fokussiert wird. Diese hypothetische Rolle von Rauschkorrelationen bei der Gestaltung des Lernens wurde jedoch noch nicht empirisch überprüft. Hier erarbeiten die Forscher einen experimentellen Rahmen, um die vorhergesagte Rolle von Rauschkorrelationen, gemessen durch Kovariation in fMRI-Multivoxel-BOLD-Aktivitätsmustern für einen bestimmten Reiz, auf das Lernen in vertrauten und neuen Kontexten zu testen. In vertrauten Kontexten können nützliche Rauschkorrelationen durch Top-Down-Eingaben aus dem präfrontalen Kortex induziert werden, die relevante Aufgabendimensionen signalisieren. Daher würde die Stärke der Rauschkorrelationen in aufgabenrelevanten Dimensionen ein schnelleres Lernen über aufgabenrelevante Merkmale vorhersagen. Andererseits können Rauschkorrelationen in neuartigen Kontexten, in denen die relevanten Aufgabendimensionen unbekannt sind, Gradienten auf aufgabenirrelevante Dimensionen erzwingen und so das Lernen beeinträchtigen. Daher kann die Unterdrückung von Rauschkorrelationen, die durch neuromodulatorische Signalübertragung erreicht werden könnte, das Lernen beschleunigen, indem die Verzerrung früh während des Lernens oder nach einer Änderung des aufgabenrelevanten Reizes verringert wird. Im Rahmen unserer Ziele entwickeln die Forscher einen Plan, um die grundlegendsten Vorhersagen unseres Rechenmodells mithilfe von fMRI zu testen, um die Geometrie von Rauschkorrelationen und Pupillometrie als Proxy für neuromodulatorische Signale bei menschlichen Probanden zu charakterisieren. Die geplante Forschung wird den ersten empirischen Test der Rolle von Rauschkorrelationen beim Lernen liefern.

Studientyp

Interventionell

Einschreibung (Tatsächlich)

47

Phase

  • Unzutreffend

Kontakte und Standorte

Dieser Abschnitt enthält die Kontaktdaten derjenigen, die die Studie durchführen, und Informationen darüber, wo diese Studie durchgeführt wird.

Studienorte

  • Vereinigte Staaten
    • Rhode Island
      • Providence, Rhode Island, Vereinigte Staaten, 02906
        • Brown University

Teilnahmekriterien

Forscher suchen nach Personen, die einer bestimmten Beschreibung entsprechen, die als Auswahlkriterien bezeichnet werden. Einige Beispiele für diese Kriterien sind der allgemeine Gesundheitszustand einer Person oder frühere Behandlungen.

Zulassungskriterien

Studienberechtigtes Alter

  • Erwachsene
  • Älterer Erwachsener

Akzeptiert gesunde Freiwillige

Ja

Beschreibung

Einschlusskriterien:

  • Alter über 18
  • Normales oder korrigierbares Sehvermögen

Ausschlusskriterien:

  • Alter unter 18
  • Klaustrophobie
  • Farbenblindheit
  • Medikamente gegen Neuroleptika
  • Vorgeschichte von Drogenmissbrauch und/oder Alkoholismus
  • Bedingungen, die für eine MRT kontraindiziert sind, wie zum Beispiel:
  • Chirurgisches Implantat, das nicht MRT-kompatibel ist
  • Metallfragmente im Körper
  • Tätowierung mit metallischer Tinte
  • Augenkrankheiten/-beeinträchtigungen:
  • Katarakte
  • Makuladegeneration
  • Retinopathien
  • Teilweiser Sehverlust
  • Krankengeschichte:
  • Schlaganfall
  • Traumatische Hirnverletzung
  • Epilepsie
  • Schizophrenie
  • Manische Depression mit Symptomen wie unter anderem Psychose, Manie, Wahnvorstellungen und audiovisuellen Halluzinationen.

Studienplan

Dieser Abschnitt enthält Einzelheiten zum Studienplan, einschließlich des Studiendesigns und der Messung der Studieninhalte.

Wie ist die Studie aufgebaut?

Designdetails

  • Hauptzweck: Grundlegende Wissenschaft
  • Zuteilung: N / A
  • Interventionsmodell: Einzelgruppenzuweisung
  • Maskierung: Keine (Offenes Etikett)

Waffen und Interventionen

Teilnehmergruppe / Arm
Intervention / Behandlung
Experimental: Dynamische Wahrnehmungsdiskriminierungsaufgabe
Die Aufgabe umfasste zwei Aufgabenbedingungen, die jeweils die Integration von Informationen aus beiden Reizdimensionen erforderten. In jeder Bedingung sahen die Teilnehmer einen Reiz mit Bewegungs- und Farbinformationen und mussten eine von zwei möglichen Reaktionen angeben. Innerhalb jeder Bedingung änderten sich die Regeln und die Antwortzuordnung gelegentlich, jedoch immer durch Änderung einer festen Merkmalsdimension (d. h. rechts/lila, links/orange). Diese unkontrollierten intradimensionalen Verschiebungen führten zu translatorischen Verschiebungen der Lerngrenze und erforderten, dass sie ihre Entscheidungsfindung innerhalb einer vertrauten Dimension anpassen mussten. Diese Veränderungen zwangen die Teilnehmer dazu, ihre Lernstrategien kontinuierlich anzupassen, indem sie sich auf die relevanteste Merkmalsdimension konzentrierten.
Verhalten: Dynamische Wahrnehmungsdiskriminierungsaufgabe
Die Studie umfasste zwei Aufgabenbedingungen, die jeweils die Integration von Informationen aus beiden Reizdimensionen erforderten. In jeder Bedingung sahen die Teilnehmer einen Reiz mit Bewegungs- und Farbinformationen und mussten eine von zwei möglichen Reaktionen angeben. Innerhalb jeder Bedingung änderten sich die Regeln und die Antwortzuordnung gelegentlich, jedoch immer durch Änderung einer festen Merkmalsdimension (d. h. rechts/lila, links/orange). Diese unkontrollierten intradimensionalen Verschiebungen führten zu translatorischen Verschiebungen der Lerngrenze und erforderten, dass sie ihre Entscheidungsfindung innerhalb einer vertrauten Dimension anpassen mussten. Diese Veränderungen zwangen die Teilnehmer dazu, ihre Lernstrategien kontinuierlich anzupassen, indem sie sich auf die relevanteste Merkmalsdimension konzentrierten.
Diagnosetest: fMRT
Während der Wahrnehmungsunterscheidungsaufgabe werden gleichzeitig Daten zur Bildgebung des Gehirns der Teilnehmer erfasst.

Was misst die Studie?

Primäre Ergebnismessungen

Ergebnis Maßnahme
Maßnahmenbeschreibung
Zeitfenster
Lernasymmetrie des Teilnehmers in der Verhaltensaufgabe
Zeitfenster: Vom Ende der Verhaltenssitzung bis zum Beginn der Scansitzung, normalerweise innerhalb einer Woche
Die Lernasymmetrien der Teilnehmer in den aufgabenrelevanten und aufgabenirrelevanten Dimensionen werden mit unserem Reinforcement-Learning-Modell bewertet, das ihren Lerngradienten in den jeweiligen Lerndimensionen wiederherstellt.
Vom Ende der Verhaltenssitzung bis zum Beginn der Scansitzung, normalerweise innerhalb einer Woche
Lärmkorrelationen im Gehirn
Zeitfenster: Bis zum Abschluss der Analyse vergehen durchschnittlich 6 Monate
Die Forscher werden die Rauschkorrelation identifizieren – das Verhältnis der Variabilität von Versuch zu Versuch, die mit einem Reiz entlang der aufgabenrelevanten gegenüber der aufgabenirrelevanten Kodierungsachse verbunden ist. Die Kodierungsachsen werden anhand von Multi-Voxel-Mustern, die einzelnen Versuchen zugeordnet sind, aus der Region von Interesse dekodiert.
Bis zum Abschluss der Analyse vergehen durchschnittlich 6 Monate

Mitarbeiter und Ermittler

Hier finden Sie Personen und Organisationen, die an dieser Studie beteiligt sind.

Sponsor

Brown University

Mitarbeiter

National Institute of General Medical Sciences (NIGMS)

Ermittler

  • Hauptermittler: Matthew Nassar, PhD, Brown University

Publikationen und hilfreiche Links

Die Bereitstellung dieser Publikationen erfolgt freiwillig durch die für die Eingabe von Informationen über die Studie verantwortliche Person. Diese können sich auf alles beziehen, was mit dem Studium zu tun hat.

Allgemeine Veröffentlichungen

Studienaufzeichnungsdaten

Diese Daten verfolgen den Fortschritt der Übermittlung von Studienaufzeichnungen und zusammenfassenden Ergebnissen an ClinicalTrials.gov. Studienaufzeichnungen und gemeldete Ergebnisse werden von der National Library of Medicine (NLM) überprüft, um sicherzustellen, dass sie bestimmten Qualitätskontrollstandards entsprechen, bevor sie auf der öffentlichen Website veröffentlicht werden.

Haupttermine studieren

Studienbeginn (Tatsächlich)

14. Dezember 2024

Primärer Abschluss (Tatsächlich)

1. September 2025

Studienabschluss (Tatsächlich)

1. September 2025

Studienanmeldedaten

Zuerst eingereicht

18. Oktober 2024

Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat

1. November 2024

Zuerst gepostet (Tatsächlich)

4. November 2024

Studienaufzeichnungsaktualisierungen

Letztes Update gepostet (Tatsächlich)

26. Mai 2026

Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt

21. Mai 2026

Zuletzt verifiziert

1. November 2024

Mehr Informationen

Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie

Schlüsselwörter

Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen

Andere Studien-ID-Nummern

  • 1806002126
  • 1P30GM149405-01 (US NIH Stipendium/Vertrag)

Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)

Planen Sie, individuelle Teilnehmerdaten (IPD) zu teilen?

NEIN

Beschreibung des IPD-Plans

Jeder, der sich für IPD interessiert, sollte sich an den Hauptermittler wenden

Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt

Nein

Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt

Ja

Produkt, das in den USA hergestellt und aus den USA exportiert wird

Nein

Diese Informationen wurden ohne Änderungen direkt von der Website clinicaltrials.gov abgerufen. Wenn Sie Ihre Studiendaten ändern, entfernen oder aktualisieren möchten, wenden Sie sich bitte an register@clinicaltrials.gov. Sobald eine Änderung auf clinicaltrials.gov implementiert wird, wird diese automatisch auch auf unserer Website aktualisiert .

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