Dynamic circuit motifs underlying multimodal interactions in primate auditory cortex
灵长类听觉皮层多模态相互作用的动态电路基序
基本信息
- 批准号:10705822
- 负责人:
- 金额:$ 68.26万
- 依托单位:
- 依托单位国家:美国
- 项目类别:
- 财政年份:2022
- 资助国家:美国
- 起止时间:2022-09-16 至 2027-06-30
- 项目状态:未结题
- 来源:
- 关键词:Action PotentialsAnatomyAnimal ModelAreaAttentionAuditoryAuditory PerceptionAuditory areaAuditory systemAutomobile DrivingBehaviorBehavioralBrainBrain DiseasesCellsCharacteristicsClinicalCommunitiesComplexComputer ModelsCoupledCuesDataData AnalysesData CollectionDecision MakingElectric StimulationElectrical Stimulation of the BrainElectrodesElectroencephalographyElectrophysiology (science)ElementsEnvironmentEpilepsyEye MovementsFingerprintFunctional disorderFutureGoalsHearingHearing problemHumanImplantLinkLocationMapsMeasuresMethodsModelingMotivationMotorMovementNeuronsNeurosciencesOperative Surgical ProceduresPatientsPatternPerformancePeriodicityPhysiological ProcessesPlayPrimatesProbabilityProcessPropertyRodentRoleSaccadesSamplingSensorySignal TransductionSiteStudy modelsSupport SystemSystemTestingThalamic structureTranslatingTranslationsVisualVisual attentionWaxesauditory processingdata analysis pipelinedesignexperimental studygoal oriented behaviorimprovedmemory recallmultimodalitymultisensoryneuralneuronal circuitryneurophysiologyneuropsychiatryneuroregulationnonhuman primateoperationpredictive modelingresponseselective attentionsuccesstransmission processultra high resolutionvisual stimulus
项目摘要
ABSTRACT
There is a strong movement within the neuroscience community towards studying the brain under
naturalistic conditions, in rich multisensory paradigms and in the context of behaviors observed in natural
environments, such as free viewing. This requires transforming our traditional data collection and analysis
pipelines, and their underlying theoretical frameworks. Instead of focusing on one specific system supporting a
particular brain function, we must conduct multisite recordings targeting multiple, reciprocally connected
circuits, which is the main motivation for our project. Fortunately, this is now technically feasible in both human
and nonhuman primates.
The overarching goal of our project is to define information transmitting (“driving”) vs. “modulatory”
circuits of the auditory system. The rationale for this goal is that if only driving circuits existed in the brain, we
would not have the ability to focus on behaviorally relevant aspects of our environment. From this perspective,
modulatory circuits play as an important role in brain operations as information transmitting ones.
Specifically, our project will explore the interaction of four domains of brain function and the distinctive,
dynamic circuit motifs (circuits and their spectrotemporal neuronal activity patterns) that underlie them. These
brain functions are auditory perception, multisensory interactions within the auditory system, motor sampling of
the environment (eye movements), and memory recall.
We will utilize electrophysiological recordings during behavioral experiments in non-human and human
primates, with computational modeling to bridge the gap between different recording scales (single unit to
EEG), and species (non-human primate vs. human). Computational models will also be used to suggest
specific target nodes and patterns of the distinct circuits for neuromodulation. Using the spectrotemporal
neuronal activity (a key feature of a dynamic circuit motif) and model prediction based intracranial electrical
brain stimulation, we will verify each identified circuit’s causal role in producing its unique circuit motifs and in
supporting different aspects of behavior.
抽象的
神经科学社区内部有强烈的运动,以研究大脑
自然主义条件,在丰富的多感官范式中,在自然中观察到的行为
环境,例如免费观看。这需要改变我们的传统数据收集和分析
管道及其基本理论框架。而不是专注于一个支持一个的特定系统
特定的大脑功能,我们必须进行针对多个,相互连接的多站点记录
电路,这是我们项目的主要动机。幸运的是,这在技术上在技术上都是可行的
和非人类隐私。
我们项目的总体目标是定义信息传输(“驾驶”)与“调节”
听觉系统的电路。这个目标的理由是,如果只有大脑中的驾驶电路,我们
无法专注于我们环境的行为相关方面。从这个角度来看
调制电路在大脑操作中起着重要的作用,作为信息传输。
具体而言,我们的项目将探讨大脑功能和独特的四个领域的相互作用,
动态电路基序(电路及其光谱神经元活动模式)。这些
大脑功能是听觉感知,听觉系统中的多感官相互作用,电动机采样
环境(眼动)和记忆回忆。
我们将在非人类和人类的行为实验期间利用电生理记录
灵长类动物,并进行计算建模,以弥合不同记录量表之间的差距(单个单元至
EEG)和物种(非人类灵长类动物与人类)。计算模型也将用于建议
针对神经调节的不同电路的特定目标节点和模式。使用频谱
神经元活性(动态电路基序的关键特征)和基于模型预测的颅内电气
大脑刺激,我们将验证每个确定的电路在产生其独特电路图案中的因果作用,并在
支持行为的不同方面。
项目成果
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