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Plasticity and dynamics of predictive signals in mouse visual cortex

Applicant Keller Georg
Number 155795
Funding scheme Temporary Backup Schemes
Research institution
Institution of higher education Institute Friedrich Miescher - FMI
Main discipline Neurophysiology and Brain Research
Start/End 01.02.2015 - 31.01.2020
Approved amount 1'498'080.00
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Keywords (8)

Two-photon imaging; Visual cortex; Optogenetics; Sensorimotor integration; Electrophysiology; Neuroscience; Mouse vision; Active visual processing

Lay Summary (German)

Lead
Visuelle Wahrnehmung ist ein aktiver Prozess, wir bewegen unsere Augen, Kopf und Körper und dies beinflusst direkt und kausal was wir sehen. Diese Kopplung zwischen Bewegung und visuellem Stimulus ist die Basis für visuomotorisches Lernen. Bevor wir eine Bewegung ausführen haben wir schon eine Erwartung davon wie diese das was wir sehen verändern wird. Diese Erwartung der sensorischen Rückmeldung kann dann verglichen werden mit der tatsächlichen sensorischen Rückmeldung der Bewegung. Basierend auf diesem Vergleich kann dann eruiert werden wann und wie Erwartung von tatsächlicher Rückmeldung abweicht, und dieses Fehlersignal wiederum, kann verwendet werden um den Mechanismus zu präzisieren, der Erwartungen generiert. So ist Wahrnehmung nicht reine Verarbeitung sensorischer Signale, sondern immer ein Vergleich zwischen Erwartung und diesen Signalen.
Lay summary

Wir konnten in früherer Arbeit zeigen, dass es im visuellen Kortex der Maus Nevenzellen gibt, die selektiv Antworten, wenn die Kopplung zwischen Vorwärtsbewegung und visuellem Fluss kurzzeitig unterbrochen wird. Wir konnten auch zeigen, dass diese Signale stark abhängig sind von der sensomotorischen Erfahrung. Die Kopplung zwischen Bewegung und sensorischer Rückkopplung ist während der Entwicklung der Maus notwendig für das Entstehen dieser selektiven Differenzdetektoren.

Hauptbestandteil dieser Forschungsarbeit wird es sein, zu untersuchen, wie diese Erwartungen neuronal kodiert sind, und mittels welchen neuronalen Verbindungen sie in den visuellen Kortex gelangen. Des Weiteren wollen wir untersuchen, wie der Vergleich zwischen Erwartung und visuellen Signale im visuellen Kortex vollzogen wird.

Falls Wahrnehmung stetig auf einem Vergleich von Erwartung und tatsächlicher sensorischer Signalen basiert, folgt direkt, dass wenn dieser Vergleich unausgewogen ist in Richtung der Erwartungen, Symptome wie Halluzinationen die Konsequenz wären. Umgekehrt, falls Wahrnehmung in Richtung sensorischer Information übergewichtet ist, Symptome wie Hypersensivität resultieren können. 

Direct link to Lay Summary Last update: 29.01.2015

Responsible applicant and co-applicants

Employees

Publications

Publication
Predictive Processing: A Canonical Cortical Computation
Keller Georg B., Mrsic-Flogel Thomas D. (2018), Predictive Processing: A Canonical Cortical Computation, in Neuron, 100(2), 424-435.
Experience-dependent spatial expectations in mouse visual cortex.
Fiser Aris, Mahringer David, Oyibo Hassana K, Petersen Anders V, Leinweber Marcus, Keller Georg B (2016), Experience-dependent spatial expectations in mouse visual cortex., in Nature neuroscience, (12), 1658-1664.
Mismatch Receptive Fields in Mouse Visual Cortex.
Zmarz Pawel, Keller Georg B (2016), Mismatch Receptive Fields in Mouse Visual Cortex., in Neuron, (4), 766-772.

Communication with the public

Communication Title Media Place Year
Talks/events/exhibitions TEDx Basel 2017 German-speaking Switzerland 2017

Associated projects

Number Title Start Funding scheme
188735 Gating mechanisms of visuomotor plasticity in mouse cortex 01.10.2019 Project funding (Div. I-III)
149341 Sensorimotor learning in mouse visual cortex 01.01.2014 Project funding (Div. I-III)
188735 Gating mechanisms of visuomotor plasticity in mouse cortex 01.10.2019 Project funding (Div. I-III)

Abstract

Visual perception is an inherently active process. We move our body and eyes and this has a direct and predictable influence on what we see. The ability to distinguish self-generated visual feedback from externally generated visual input is of paramount importance for normal behavior and requires the effective integration of sensory and motor signals. Dysfunctions of sensorimotor integration are apparent in several mental disorders, such as autism or schizophrenia, and in the latter case are even speculated to be one of the root causes of the symptoms of the disease. Hallucinations for example can be described as an imbalance between expected and actual sensory input. But sensorimotor integration is of much more fundamental importance during motor learning. One of the most promising ideas to explain motor learning is that of internal models, in which motor based predictions of sensory feedback is compared to actual feedback, and mismatch between predicted and actual feedback is used to update the motor program to minimize this error. We have previously demonstrated that neurons in primary sensory cortices are involved in this mismatch detection. The goal of the research proposed here is to determine the anatomical, functional and molecular architecture underlying this computation.
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