D. Förderung des wissenschaftlichen Nachwuchses

Die fMRT-Ergebnisse weisen auf eine gemeinsame neuronale Basis, die in den
Regionen des menschlichen Spiegelneuronensystems liegt, während sozialer Kog-
nition hin (Schmidt et al., eingereicht). Zudem konnten wir in unserer Stichprobe
von gesunden Probanden Ergebnisse aus dem Bereich der Schizophrenie replizie-
ren, nämlich eine erhöhte Responsivität auf neutrale, nicht aber auf emotionale
Gesichter. Dieses Ergebnis zeigt sich sowohl anhand der selbstberichteten Schi-
zotype, als auch bezüglich eines Risiko-Gens (SNIPs) der Schizophrenie (Yan,
Schmidt et al., 2019).
Beim zweiten Termin wurde bei denselben Probanden die Auswirkung der
transkranialen Magnetstimulation (TMS) auf das Spiegelneuronensystem unter-
sucht. Die Ergebnisse weisen auf eine flexible Interaktion der Spiegelneuronen
mit anderen Netzwerken, die an der Erkennung emotionaler Zustände beteiligt
sind, hin. Auf der Verhaltensebene zeigt sich zudem eine Abnahme der kogniti-
ven Empathie durch die TMS: Probanden mit einer virtuellen Läsion im Spiegel-
neuronensystem bewerten die negativen Emotionen anderer Personen als weniger
stark ausgeprägt.
Im theoretischen Teil des Projekts haben wir einen zweistufigen Modellansatz
entwickelt, der es ermöglicht, aus den experimentellen Daten Rückschlüsse auf
die Anatomie und Physiologie des Spiegelneuronensystems zu ziehen. Die ers-
te Komponente des Modells stellt ein globales Feuerratenmodell dar, das wir zur
Parameterschätzung anhand der fMRT-Daten in das statistische Verfahren Dyna-
mic Causal Modelling (DCM) integriert haben. Die zweite Komponente ist ein
detailliertes Netzwerkmodell lokaler Zellverbände, mit dem die genaue zeitliche
Dynamik einzelner Nervenzellen simuliert wird.
Mithilfe des erweiterten DCM-Verfahrens konnten wir erstmals die funkti-
onelle Netzwerkstruktur für die verschiedenen Aufgaben bestimmen und inner-
halb derselben Probanden miteinander vergleichen. Insbesondere kommt es bei
der Imitation zu einer weit komplexeren Verarbeitung als bei den anderen beiden
Aufgaben, was plausibel erscheint, da bei der Imitation ein Abgleich zwischen dem
beobachten und dem selbst ausgeführten emotionalen Ausdruck stattfmdet (Sade-
ghi et al., in Vorbereitung). Des Weiteren konnten wir zeigen, dass das erweiterte
DCM-Verfahren deutlich bessere Modellanpassungen erlaubt, sowohl bei unseren
Daten als auch bei bereits publizierten Daten anderer Arbeitsgruppen. Damit hat
unser Projekt zusätzlich zu der inhaltlichen Erkenntnis einen wichtigen methodi-
schen Fortschritt für alle Nutzer des weit verbreiteten DCM-Verfahrens ermög-
licht (Sadeghi et al., eingereicht).
Auf der lokalen Ebene der biophysikalischen Modelle wurden zudem die
Zellparameter an die Ausgaben des globalen DCM-Modells abgeschlossen. Da
die erweiterte DCM-Variante die Input-Output-Funktion jeder der Hirnregionen
enthält, ist es möglich, diese Daten auf die Input-Output-Funktion der Zellen
in diesen Regionen zu übertragen. Als wesentlicher Parameter für die Anpassung

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