Die moderne Gehirnforschung begann mit der Phrenologie, als Franz Joseph Gall Zusammenhänge zwischen Arealen des Gehirns und kognitiven Funktionen herstellte.
Zum Thema ‘Gehirnforschung’
Wahrnehmung und Aufmerksamkeit verändern sich im Alter
Oft leiden ältere Menschen unter Gedächtnis- oder Konzentrationsproblemen und befürchten, darin die Anzeichen einer beginnenden Demenz zu erkennen. Daher sind Untersuchungen wichtig, die herausfinden, wie sich die Wahrnehmung und Aufmerksamkeit im Alter verändern und worin sich diese Veränderungen beim gesunden Altern von einer beginnenden Demenz unterscheiden. So weiß man, dass die Geschwindigkeit aller geistigen Prozesse mit dem Lebensalter kontinuierlich abnimmt, und zwar linear bereits ab dem jüngeren Erwachsenenalter. Es zeigt sich, dass die Wahrnehmung stark von Erwartungen beeinflusst wird, wobei nicht alle Aufmerksamkeitsleistungen bei gesunden älteren Menschen verringert sind, und dass auch diese noch sehr gut in der Lage sind, sich auf Wichtiges zu konzentrieren und dabei Hinweise zu nutzen, um ihre Aufmerksamkeit und Wahrnehmung zu verbessern. Auch ist das Nachlassen der Wahrnehmungsgeschwindigkeit im Alter individuell sehr unterschiedlich ausgeprägt, was offenbar damit zusammenhängt, ob und wie stark sich die Organisation von Hirnnetzwerken verändert. Man fand in Untersuchungen typische Veränderungen in der Konnektivität bestimmter Areale, die im Zusammenhang mit der Verlangsamung der Sinnesverarbeitung stehen.
Literatur
Ruiz-Rizzo, A. L., Neitzel, J., Müller, H. J., Sorg, C. & Finke, K. (2018). Distinctive correspondence between separable visual attention functions and intrinsic brain networks. Frontiers in Human Neuroscience, 12, 89.
Ruiz-Rizzo, A. L. et al. (2019). Decreased cingulo-opercular network functional connectivity mediates the impact of aging on visual processing speed. Neurobiology of Aging, 73, 50-60.
Haupt, M., Sorg, C., Napiórkowski, N. & Finke, K. (2018). Phasic alertness cues modulate visual processing speed in healthy aging. Neurobiology of Aging, 70, 30-39.
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Schleifen im episodischen Gedächtnis
Bekanntlich ist das menschliche Gedächtnis einerseits sehr präzise, d. h., es kann ähnliche Ereignisse trennen, andererseits ist es integrativ, d. h., es kann sich an Gemeinsamkeiten zwischen ähnlichen Ereignissen erinnern. Jüngste Befunde (Koster et al., 2018) stellen nun die damit verbundene Hypothese in Frage, dass der Hippocampus auf das episodische Gedächtnis spezialisiert ist, indem man zeigen konnte, dass er auch die Integration von Informationen über ältere Erfahrungen hinweg unterstützt, sodass das das menschliche Gedächtnis gleichzeitig detailgetreu und integrativ sein kann. Der neue Ansatz geht nun davon aus, dass diese beiden gegensätzlichen Funktionen durch Schleifen erreicht werden.
Ultrahochauflösende fMRI-Daten unterstützen diese Annahme, da sie zeigen, dass gewonnenen Informationen als neuer Input auf dem oberflächlichen entorhinalen Cortex präsentiert werden, wobei diese funktionelle Konnektivität zwischen der tiefen und oberflächlichen entorhinalen Schicht gesteuert wird. Darüber hinaus korrelierte die Größe dieser Konnektivität mit der inferenzmäßigen Leistung, was ihre Bedeutung für das Verhalten unterstreicht. Offenbar speichert das Gedächtnis ähnliche Ereignisse zwar erst getrennt ab, speist aber diese getrennten Erinnerungen wieder ins Gedächtnis zurück, damit diese in einem zweiten Schritt miteinander verknüpft werden können.
Diese Ergebnisse bieten eine neue Perspektive auf die Informationsverarbeitung innerhalb des Hippocampus und unterstützen einen einheitlichen Rahmen, in dem der Hippocampus die Struktur höherer Ordnung über Erfahrungen hinweg erfasst, indem er einen dynamischen Gedächtnisspeicher aus getrennten episodischen Codes für individuelle Erfahrungen schafft.
Literatur
Raphael Koster, Martin J. Chadwick, Yi Chen, David Berron, Andrea Banino, Emrah Düzel, Demis Hassabis & Dharshan Kumaran (2018). Big-Loop Recurrence within the Hippocampal System Supports Integration of Information across Episodes, Neuron, 99, 1342–1354.
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Das Gehirn und die Zahl Null
Das verarbeiten der Zahl Null ist für das menschliche Gehirn bekanntlich eine alles andere als triviale Leistung, denn eine leere Menge, ein Nichts, muss dabei als Teil der mentalen Zahlenreihe erkannt und korrekt eingeordnet werden. Schon die Vorfahren beherrschten das Zählen und schufen sich Zahlensysteme, um Mengen anzugeben, wobei sich im Gehirn sogar eigene Areale für die Verarbeitung von Zahlengrößen entwickelt haben. In der Menschheitsgeschichte hat es lange gedauert, bis die Null als Zahl erkannt und genutzt wurde, und auch Kinder verstehen erst lange nachdem sie Zählen gelernt haben, dass auch die Null als Zahl zu betrachten ist.
Ramirez-Cardenas et al. (2016) haben bei Versuchen mit Primaten untersucht, wo und wie die Zahl Null im Gehirn verarbeitet wird. Sie trainierten Rhesusaffen darauf, Punktmengen von Null bis vier zu erkennen und zuzuordnen, wobei eine solche Aufgabe für diese prinzipiell kein Problem darstellt, auch wenn manchmal Fehler vorkommen (siehe dazu das eidetische Phänomen). Die Affen ordneten die Bilder mit keinem Punkt wesentlich häufiger der nächsthöheren Kategorie eins zu als anderen Punktmengen, was dafür spricht, dass auch die Affen die Null bereits als Teil ihrer Zahlenreihe sehen und sie dort neben der Eins platzieren. Die Untersuchung der Gehirnaktivität der Affen zeigte, dass das in zwei Arealen passiert: dem hinter der Stirn liegenden präfrontalen Cortex und dem Scheitellappen. Beide Hirnareale spielen eine Schlüsselrolle bei der Verarbeitung von Mengen, wobei der präfrontale Cortex als nachgeschaltete, kognitiv übergeordnete Verarbeitungsebene gilt. Der Vergleich der beiden Hirnareale zeigte nun, wie leere Mengen offensichtlich neuronal abgebildet werden: im Scheitellappen registrierten die Nervenzellen die Abwesenheit von zählbaren Punkten noch als fehlenden visuellen Reiz, d. h., für diese war da einfach ein Nichts ohne quantitative Bedeutung, während hingegen im übergeordneten präfrontalen Cortex die Neuronen ähnlich aktiv wie beim Anblick einer Menge zwischen einem und vier Punkten waren. Dieses Ergebnis spricht dafür, dass dieses Hirnareal ein “Nichts” im Kontext dieser Aufgabe anders betrachtet, d. h., als eine leere Menge, die damit in der mentalen Zahlenreihe vor der Eins steht. Erst im Stirnlappen wird somit die leere Menge als Wert auf dem Zahlenstrahl abstrahiert, sodass es eine Hierarchie in der Verarbeitung gibt, und die Null erst auf Weg vom Scheitellappen zum präfrontalen Cortex nach und nach aus dem rein visuellen Kontext gelöst und in das numerische Kontinuum eingeordnet wird.
Nach Howard et al. (2018) besitzen auch Honigbienen ein primatennähnliches Verständnis von Zahlenwerten und auch der auch Null, was angesichts der GRöße ihres Gehirns überraschend ist, denn es umfasst weniger als eine Million Neuronen. Nach Ansicht der AutorInnen sind demnach große Gehirne also nicht unbedingt notwendig, wobei sie vermutlich deshalb spezielle neuronale Mechanismen für Zahlen entwickelt haben, da sie sehr unterschiedliche Nahrungsquellen aufsuchen müssen. In einem Experiment mussten Bienen lernen, aus Bildern jeweils das Bild mit der geringsten Zahl an Punkten anzufliegen und erhielten Zuckersaft als Belohnung, wobei die Punktmengen zwischen 1 und 4 oder 2 und 5 lagen. Schon nach wenigen Durchgängen steuerten achtzig Prozent zielsicher den jeweils niedrigeren Zahlenwert an. Nun sollten die Insekten zwischen einer ihnen schon bekannten Punktmenge und einem leeren Blatt wählen, wobei im Durchschnitt über sechzig Prozent der Bienen das leere Blatt ansteuerten, obwohl sie dies nie zuvor geübt hatten, wodurch sichtbar wurde, dass der Zahlenwert Null am unteren Ende des Zahlenstrangs liegt, also dass Null kleiner ist als eins bzw. zwei ist.
Übrigens: je näher zwei Punktmengen zahlenmäßig beieinander lagen, desto eher machten die Tiere Fehler, was auch Menschen bei solchen Experimenten tun.
Literatur
Howard, Scarlett R., Avarguès-Weber, Aurore, Garcia, Jair E., Greentree, Andrew D. & Dyer, Adrian G. (2018). Numerical ordering of zero in honey bees. Science, 360, 1124-1126.
Ramirez-Cardenas, A., Moskaleva, M. & Nieder, A. (2016). Neuronal Representation of Numerosity Zero in the Primate Parieto-Frontal Number Network. DOI: http://dx.doi.org
/10.1016/j.cub.2016.03.052
http://www.scinexx.de/wissen-aktuell-20107-2016-04-25.html (16-04-26)
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