Roxana Zeraati forscht im Rahmen ihrer Doktorarbeit am Graduate Training Centre of Neuroscience der Universität Tübingen und an der International Max Planck Research School for the Mechanisms of Mental Function and Dysfunction. Ihre mit dem Attempto-Preis ausgezeichnete Publikation behandelt die Informationsverarbeitung im Gehirn über verschiedene Zeitskalen, die das Überle-ben in einer dynamischen Umwelt erst ermöglicht. Zum Beispiel muss auf die Wahrnehmung einer direkten Gefahr in der Umgebung sofort reagiert werden; doch müssen die Sinnesinformationen gleichzeitig über einen längeren Zeitraum integriert werden, um Aufgaben wie Entscheidungsfindung und Planung bestmöglich lösen zu können. In der Wissenschaft vermutet man, dass diese verschie-denen Zeitskalen der Informationsverarbeitung in entsprechenden Zeitskalen neuraler Aktivitätsfluktuationen im Gehirn kodiert sind.

In der ausgezeichneten Studie hat Zeraati gemeinsam mit ihrem Team untersucht, wie die Zeitskalen der neuralen Aktivitätsfluktuationen mit der Verarbeitung von Sehinformationen korrespondieren, wenn die Aufmerksamkeit auf einen bestimmten Punkt im Raum gerichtet ist. Dazu nutzten sie Daten, die in Experimentallaboren an der Stanford University und Newcastle University bei Versuchen mit Affen gewonnen wurden. Diese erhielten Aufgaben, die ihre Aufmerksamkeit im Raum lenkten, während ihre Hirnaktivitäten aufgezeichnet wurden. Bei der Analyse der Daten stellten Zeraati und ihre Kolleginnen und Kollegen fest, dass lange und kurze Zeitskalen gleichzeitig in der neuralen Dy-namik zu finden sind, aber nur die langen Zeitskalen an den Aufmerksamkeitsstatus der Affen angepasst sind. Wenn die Affen ihre Aufmerksamkeit auf bestimmte visuelle Reize richteten, verlängerten sich die langen Zeitskalen weiter, was mit einer kürzeren Reaktionszeit der Affen korreliert war.

Um die Mechanismen solcher Anpassungen zu verstehen, entwickelte das Forschungsteam Computermodelle, die verschiedene Aspekte der zellulären und Netzwerkeigenschaften des Gehirns abbilden. Die Forscherinnen und Forscher stellten fest, dass lange Zeitskalen der neuralen Aktivität dadurch geformt werden, wie die Nervenzellen miteinander verbunden sind und wie sie interagieren. Wenn die Interaktionen verstärkt werden, kann das Hirn Informationen über lange Zeitskalen verarbeiten. Dies scheint relevant zu sein, um Sehinformationen während der Aufmerksamkeitsspanne zu nutzen. Die Arbeit zeigt, wie die Integration von Experimenten und Computermodellen in den Neurowissenschaften hilft, die Verbindung zwischen Hirnstrukturen, Hirnfunktionen und flexiblem Verhalten besser zu verstehen.