Zielgerichtete Handlungen und Bewegungen erfordern die Anpassung von Motorkommandos an die sich ständig verändernde Umgebung. Das zentrale Nervensystem hat die bemerkenswerte Fähigkeit, sich mit Leichtigkeit an Veränderungen anpassen zu können: wir können ohne große Mühe eine ungewohnte Tastatur bedienen oder ein neues Fahrrad fahren. Der zugrundeliegende Prozess nennt sich Motoranpassung (“Motor Adaptation”). Er beschreibt die Fähigkeit, aus Umweltstörungen zu lernen und eine bereits gelernte Fähigkeit in einer neuen Umgebung anzuwenden. Adaptionsprozesse können auch im Labor nachgewiesen und erforscht werden, etwa durch physische Perturbationen von Bewegungsabläufen oder durch die Entkopplung von visuellem Feedback von den eigentlichen Gliedmaßen- oder Augenbewegungen.
In ihrer Pionierarbeit in den 1990er Jahren führten Shadmehr & Mussa-Ivaldi die Verwendung von Kraftfeldern ein, um Mechanismen für die Anpassung des Armbewegungskontrolaparats untersuchen zu können. Trotz der zahlreichen Erfolge dieser Methoden lassen sich im Menschen damit nur begrenzt Rückschlüsse auf die zugrunde liegenden neurologischen Prozesse ziehen. Wir haben diese Methode daher auf Mausmodelle übertragen und konnten zeigen, dass die somatosensorische Großhirnrinde S1 essentiell für die Anpassung von Bewegungen ist (Mathis et al, Neuron 2017), während eine Inaktivierung keinen Einfluss auf die eigentliche Bewegungsausführung hat. Wie Umweltstörungen in S1 kodiert werden, blieb jedoch weiterhin unklar.
In diesem Projekt eruieren wir daher drei Fragen nach, um die neuronalen Prozesse für die Motoranpassung zu verstehen: (1) Wie werden externe Informationen (Belohnung und Sensorik) genutzt, um adaptive Verhaltensweisen zu modulieren? (2) Was sind die zelltyp spezifischen Repräsentationen von Bewegungsabläufen in der somatosensorischen Großhirnrinde? (3) Wie verändern sich diese neuronalen Repräsentationen während der Anpassung sowohl auf der Ebene der einzelnen Nervenzellen als auch innerhalb von Nervenzellenpopulationen?
Mit diesem Projekt möchten wir das Verständnis der Prinzipien verhaltensbezogener und neuronaler Repräsentationen verbessern, die für eine zielgerichtete und adaptive Bewegungskontrolle erforderlich sind. Dafürentwickeln wir neue Verhaltensparadigmen, nutzen Fortschritte des maschinellen Lernens und setzen Zwei-Photonen-Mesoskopie zur groß angelegte Aufzeichnungen von Neuronenaktivität während komplexer Bewegungsabläufe ein. Ein besseres Verständnis der für die Motoranpassung notwendigen Prozesse im Gehirn könnte in Zukunft zu neuen therapeutischen Ansätzen für Neuroprothetik und Rehabilitation führen.
To perform successful actions, motor commands must be adapted by taking into account the current goal of the animal as well as a change in the environment. The central nervous system has the remarkable ability to adapt to these changes with ease in healthy individuals. For example, we can rapidly adapt to typing on a unfamiliar keyboard, or riding a new bicycle. This process called motor adaptation - namely, the ability to learn from environmental perturbations to restore performance - has also been demonstrated in various laboratory tasks such as a physical perturbation to the limb or a task that decouples visual feedback to limb or eye movements.Since the pioneering work of Shadmehr & Mussa-Ivaldi in the 1990's, the use of force field perturbations during forelimb movement has become a powerful way to study the behaviorally-observable mechanisms underlying motor adaptation. Despite the successes of these studies, our understanding of neural mechanisms underlying motor adaptation remains elusive. We recently translated these paradigms to a mouse model in order to study neural circuit mechanisms. We found that for forelimb adaptation, the somatosensory cortex (S1) was essential for learning to adapt (Mathis et al, Neuron 2017), but inactivation did not disrupt motor control. The finding suggests a unique role of cortex for adaptive learning. Yet, how S1 encodes perturbations and systematically adapts to these perturbations remains unclear. In this proposal, we aim to tackle three questions to elucidate the neural circuits of motor adaptation: (1) How is external information (reward and sensory) used to modulate adaptive behaviors? (2) What are the cell-type specific representations of kinematics across sensorimotor cortex? (3) How do these neural representations change during motor adaptation at both the individual neuron and population level?Taken together, our proposal collectively aims to elucidate fundamental principles of behavioral and neural representations of efficient adaptive motor control. Moreover, we draw on the power of mice as a model system of forelimb control, develop new behavioral paradigms, leverage advances in machine learning, and deploy large-scale neural recordings during skilled behaviors. We believe that understanding detailed neural circuit mechanisms underlying motor adaptation will lead to novel and effective therapeutic approaches for neuroprosthetics and rehabilitation strategies.
Last updated:18.06.2022
