Vinck Lab

Der neuronale Code: Welche Rolle spielen Timing und Vorhersagen bei der Verarbeitung von Informationen im Gehirn?

Forschungsschwerpunkt

Die Forschung in meiner Arbeitsgruppe verfolgt drei Ansätze: Schaltkreise – Kollektive – Lernen. Unsere Arbeit wird durch das ERC und BMF unterstützt.

Schaltkreise: Wir untersuchen, wie unterschiedliche Typen erregender und hemmender Neurone die Plastizität des Gehirns regulieren und welchen Beitrag sie zur flexiblen Informationsverarbeitung leisten.

Kollektive: Wir untersuchen, wie Kollektive von Neuronen durch raum-zeitliche Aktivitätsmuster Informationen kodieren und im Speziellen, welche Rolle Spike-Sequenzen und Bursts dabei spielen. Darüber hinaus interessiert uns, welcher Zusammenhang zwischen spontaner neuronaler Aktivität (zum Beispiel beim Träumen) und neuronaler Aktivität, die durch sensorische Wahrnehmungen (hören, sehen etc.) hervorgerufen wird, besteht.

Lernen: Wir untersuchen, wie das Gehirn anhand von Vorhersagen über die unmittelbare Zukunft lernt; wie das Gehirn Gegenstände anhand ihrer Eigenschaften erkennt und welche Rolle rekurrente Netzwerke dabei spielen.

Um diese Fragen zu beantworten, benutzen wir eine große Bandbreite von Methoden und Herangehensweisen. Wir benutzen maschinelles Lernen, um vorhersagbare Zusammenhänge zwischen sensorischem Input über Raum und Zeit zu modellieren. Wir entwickeln Algorithmen, um unsupervised clustering in viel-dimensionalen neuronalen Daten zu ermöglichen und wir entwickeln neue Methoden zur Auswertung elektrophysiologischer Daten. In unserer Arbeit wenden wir Informationstheorie und Neurale Netzwerk Theorie an. Die Daten für unsere Modelle erheben wir mithilfe elektrophysiologischer Ableitungen über alle kortikalen Schichten hinweg und von mehreren Hirnabschnitten gleichzeitig. Anhand von optogenetischen Methoden identifizieren wir Subtypen von Zellen – wie etwa Interneurone mit bestimmten Projektionsmustern – und verändern kortikale Aktivität.

Martin Vincks persönliche Homepage

Ausgewählte Publikationen

Onorato I, Neuenschwander S, Hoy J, Lima B, Rocha K-S, Broggini AC, Uran C, Spyropoulos G, Womelsdorf T, and Fries P, Niell C, Singer W, Vinck M. 2019. A distinct class of bursting neurons with strong gamma synchronization and stimulus selectivity in monkey V1. Neuron (accepted)

Peter A, Uran C, Klon-Lipok J, Roese R, van Stijn S, Barnes W, Dowdall JR, Singer W, Fries P, Vinck M. 2019. Surface color and predictability determine contextual modulation of V1 firing and gamma oscillations. Elife.

Grossberger L, Battaglia FP, Vinck M. 2018. Unsupervised clustering of temporal patterns in high-dimensional neuronal ensembles using a novel dissimilarity measure. PLoS Computational Biology.

Vinck M, Brito-Batista R, Knoblich U, Cardin JA. 2015. Arousal and locomotion make distinct contributions to cortical activity patterns and visual encoding. Neuron.

Vinck M, Womelsdorf T, Buffalo E, Desimone R, Fries P. 2013. Attentional modulation of cell- class-specific gamma-band synchronization in awake monkey area V4. Neuron.