D. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses

Zusammenfassung des Projekts
In unserem Projekt widmen wir uns dem menschlichen Spiegelneuronensystem,
das als neuronale Grundlage unserer sozialen Kognition gilt. Wir wenden ver-
schiedene Methoden aus dem Bereich der experimentellen Neurowissenschaften
in Kombination mit Computational Modelling an, um eine Annäherung an die Funk-
tionsweise des Spiegelneuronensystems zu erreichen. In der ersten Förderphase
haben wir die Physiologie des menschlichen Spiegelneuronensystems erforscht, in
der zweiten Phase widmen wir uns der Untersuchung seiner Funktion.
Bisheriger Verlauf
Die Erhebungsphase der ersten Förderung konnte im Herbst 2016 abgeschlos-
sen werden. Die Ergebnisse weisen auf eine gemeinsame neuronale Basis, die in
den Regionen des menschlichen Spiegelneuronensystems liegt, während sozia-
ler Kognition hin (Schmidt et al., eingereicht). Zudem konnten wir in unserer
Stichprobe von gesunden Probanden Ergebnisse aus dem Bereich der Schizo-
phrenie replizieren, nämlich eine erhöhte Responsivität auf neutrale, nicht aber
auf emotionale Gesichter. Dieses Ergebnis zeigt sich sowohl anhand der selbst-
berichteten Schizotype, als auch bezüglich eines Risiko-Gens (SNIPs) der Schi-
zophrenie (Yan*, Schmidt* et al., eingereicht). Weitere Ergebnisse zur Flexibilität
des Spiegelneuronensystems, welche wir mittels transkranieller Magnetstimula-
tion untersucht haben, sind in Vorbereitung (Schmidt et al., in Vorbereitung).
Bezüglich unserer Elektroenzephalographie-Daten hat sich jedoch ein Problem
herausgestellt. Wir haben eine simultane Elektroenzephalographie-funktionelle
Magnetresonanztomographie (EEG-fMRT)-Messung durchgeführt. Wie wir
auch schon in früheren Jahresberichten dargestellt haben, stellt diese Kombina-
tion für die Analyse der EEG-Daten eine besondere Herausforderung dar, da
durch die simultane fMRT massive Artefakte entstehen. Wir haben eine aufwän-
dige Artefaktkorrektur nach neuesten Standards durchgeführt. Während diese
Bereinigung zunächst erfolgreich schien, haben wir jedoch festgestellt, dass ein
Artefakt in den Daten ist, das ein Vielfaches des 16 Hertz Rhythmus ist. Da wir
uns für den sehr nahen Frequenzbereich zwischen 10 und 13 Hz interessieren, in
dem die sogenannte Mu-Suppression, ein Indikator für Bewegung, beobachtbar
ist, gehen wir aktuell mehrere zusätzliche Schritte. Erstens haben wir eine neue
Software zur Analyse der EEG-Daten beschafft, die häufig für die Korrektur von
EEG-fMRT-Daten verwendet wird. Zweitens führen wir eine reine EEG-Erhe-
bung durch. Diese verwenden wir zur Validierung der Ergebnisse der simultan
erhobenen Daten.
Da entgegen unserer Erwartung die Ergebnisse der ersten Förderphase ge-
zeigt haben, dass das bloße Betrachten von Gesichtern nicht zu einer Aktivierung
des Spiegelneuronensystems führt, widmen wir uns in der zweiten Förderphase

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