The recent discovery of an intricate and nontrivial interaction topology among the elements of a wide range of natural systems has altered the manner we understand complexity. For example, the axonal fibres transmitting electrical information between cortical regions form a network which is neither regular nor completely random. Their structure seems to follow functional principles to balance between segregation (functional specialisation) and integration. Cortical regions are clustered into modules specialised in processing different kinds of information, e.g. visual or auditory. However, in order to generate a global perception of the real world, the brain needs to integrate the distinct types of information. Where this integration happens, nobody knows. We have performed an extensive and detailed graph theoretical analysis of the cortico-cortical organisation in the brain of cats, trying to relate the individual and collective topological properties of the cortical areas to their function. We conclude that the cortex possesses a very rich communication structure, composed of a mixture of parallel and serial processing paths capable of accommodating dynamical processes with a wide variety of time scales. The communication paths between the sensory systems are not random, but largely mediated by a small set of areas. Far from acting as mere transmitters of information, these central areas are densely connected to each other, strongly indicating their functional role as integrators of the multisensory information. In the quest of uncovering the structure-function relationship of cortical networks, the peculiarities of this network have led us to continuously reconsider the stablished graph measures. For example, a normalised formalism to identify the “functional roles” of vertices in networks with community structure is proposed. The tools developed for this purpose open the door to novel community detection techniques which may also characterise the overlap between modules. The concept of integration has been revisited and adapted to the necessities of the network under study. Additionally, analytical and numerical methods have been introduced to facilitate understanding of the complicated statistical interrelations between the distinct network measures. These methods are helpful to construct new significance tests which may help to discriminate the relevant properties of real networks from side-effects of the evolutionary-growth processes. / Die jüngste Entdeckung einer komplexen und nicht-trivialen Interaktionstopologie zwischen den Elementen einer großen Anzahl natürlicher Systeme hat die Art und Weise verändert, wie wir Komplexität verstehen. So bilden zum Beispiel die Nervenfasern, welche Informationen zwischen Regionen des Kortex übermitteln, ein Netzwerk, das weder vollkommen regelmäßig noch völlig zufallig ist. Die Struktur dieser Netzwerke scheint Funktionsprinzipien zu folgen, die ein Gleichgewicht zwischen Segregation (funktionale Spezialisierung) und Integration (Verarbeitung von Informationen) halten. Die Regionen des Kortex sind in Module gegliedert, welche auf die Verarbeitung unterschiedlicher Arten von Informationen, wie beispielsweise Visuelle oder Auditive, spezialisiert sind. Um eine umfassende Vorstellung von der Realität zu erzeugen, muss das Gehirn verschiedene Informationsarten kombinieren (integrieren). Wo diese Integration jedoch geschieht, ist noch ungeklärt. In dieser Dissertation wurde eine weitreichende und detaillierte graphen- theoretische Analyse der kortiko-kortikalen Organisation des Katzengehirns durchgeführt. Dabei wurde der Versuch unternommen, individuelle sowie kollektive topologische Eigenschaften der Kortexareale zu ihrer Funktion in Beziehung zu setzen. Aus der Untersuchung wird geschlussfolgert, dass der Kortex eine äußerst reichhaltige Kommunikationsstruktur aufweist, die aus einer Mischung von parallelen und seriellen übertragungsbahnen besteht, die es ermöglichen dynamische Prozesse auf vielen verschiedenen Zeitskalen zu tragen. Die Kommunikationsbahnen zwischen den sensorischen Systemen sind nicht zufällig verteilt, sondern verlaufen fast alle durch eine geringe Anzahl von Arealen. Diese zentralen Areale agieren nicht allein als übermittler von Informationen. Sie sind dicht untereinander verbunden, was auf ihre Funktion als Integrator hinweist. Bei der Analyse der Struktur-Funktions-Beziehungen kortikaler Netzwerke wurden unter Berucksichtigung der Besonderheiten des untersuchten Netzwerkes die bisher verwandten Graphenmaße überdacht und zum Teil überarbeitet. So wurde beispielsweise ein normalisierter Formalismus vorgeschlagen, um die funktionalen Rollen der Knoten in Netzwerken mit einer Community-Struktur zu identifizieren. Die für diesen Zweck entwickelten Werkzeuge ermöglichen neue Methoden zur Erkennung dieser Strukturen, die möglicherweise auch die überlappung von Modulen beschreiben. Das Konzept der Integration wurde revidiert und den Bedürfnissen des untersuchten Netzwerkes angepasst. Außerdem wurden analytische und numerische Methoden eingeführt, um das Verständnis des komplizierten statistischen Zusammenhangs zwischen den verschiedenen Netzwerkmaßen zu erleichtern. Diese Methoden sind hilfreich für die Konstruktion neuer Signifikanztests, die relevante Eigenschaften realer Netzwerke von Nebeneffekten ihrer evolutionären Wachstumsprozesse unterscheiden können.

Hintergrund: Die vorliegende experimentelle Arbeit widmet sich den neurobiologischen Korrelaten der frühen auditiven Sprachverarbeitung. Es wird angenommen, dass dem Verständnis von Sprache eine Segmentierung des akustischen Eingangssignals in unterschiedlich lange bedeutungsrelevante Abschnitte zugrunde liegt, welche der Auftretensraten von Lauten (~40 Hz) und Silben (~4 Hz) entspricht. Dem sog. Modell des „Asymmetric Sampling in Time“ zufolge wird dem linken Temporalkortex in diesem Zusammenhang die bevorzugte Verarbeitung sich in kurzen Zeitfenstern (20-50 ms) ändernder (sub-)segmentaler akustischer Information auf Lautebene zugeschrieben. Dem gegenüber werden im rechten Temporalkortex bevorzugt in längeren Zeitfenstern (150-250 ms) auftretende, suprasegmentale Informationen auf Silben-, Wortund Satzebene integriert (Boemio et al., 2005; Chait et al., 2015; Poeppel, 2003). Die Bedeutung des Gesagten verbirgt sich letztlich unter anderem in der zeitlichen Beziehung dieser sukzessiven Stimuluselemente (i.e. Lautfolge und Silbenfolge). Für die Wahrnehmung dieser, im zeitveränderlichen akustischen Signal enthaltenen Informationen, geht man daher davon aus, dass Vorhersagen zukünftiger Ereignisse auf dem Boden mentaler Repräsentationen des regelhaften Verhaltens der akustischen Umgebung hilfreich für deren Verarbeitung sind. Die Erfassung sowie die Vorhersage der zeitlichen Struktur des Eingangssignals bildet dabei die Basis für eine effiziente und zeitgerechte Verknüpfung der Segmente zu einer bedeutungstragenden zusammenhängenden sprachlichen Äußerung (Schwartze & Kotz, 2016). Hinsichtlich der an diesem Verarbeitungsprozess beteiligten Hirnstrukturen wird angenommen, dass ein erweitertes subkortiko-kortikales Netzwerk zur Repräsentation einer zeitlichen Ereignisstruktur beiträgt. Dieses soll neben den im linken temporalen Kortex lokalisierten höheren auditorischen Arealen (Assoziationskortex) unter anderem das Zerebellum und frontale Hirnregionen einbeziehen und eine optimierte Verarbeitung sprachlicher Informationen ermöglichen (Kotz & Schwartze, 2010). Zielsetzung: Ziel der Untersuchung war es den Beitrag der linken Hemisphäre zur Enkodierung auditorischer Repräsentationen auf kurzen Zeitskalen und der resultierenden Wahrnehmbarkeit nicht-sprachlicher und sprachlicher akustischer Unterschiede im Bereich weniger Millisekunden zu evaluieren. Es sollte weiterhin überprüft werden, inwiefern auditorische Repräsentationen sich in kurzen Zeitfenstern ändernder akustischer Informationen von Bedeutung für Vorhersagen der zeitlichen Struktur in Ereignisrepräsentationen unterschiedlicher Granularität sind. Von diesen Ereignisrepräsentationen wird angenommen, dass sie die bedeutungstragenden zeitlichen oder sequentiellen Relationen eines Ereignisses in Bezug auf vorausgegangene Ereignissen enkodieren (Schröger et al., 2014; Winkler & Schröger, 2015). Der Beitrag dieser Mechanismen zur Optimierung von (Sprach-)Verarbeitungsprozessen in einem subkortikokortikalen Netzwerk sollte unter der vermuteten Einbeziehung des Zerebellums und des frontalen Kortex anhand einer läsionsbasierten Konnektivitätsanalyse beleuchtet werden. Material und Methoden: In der Arbeit wurden in Anknüpfung an die bereits vorliegende Patientenevidenz (Chedru et al., 1978; Efron, 1963) einer bevorzugt linkshemisphärischen Prozessierung akustischer Information innerhalb kurzer Zeitfenster (Boemio et al., 2005; Poeppel, 2003) Patienten mit links temporoparietalen Hirninfarkten (N = 12) und Kontrollprobanden (N = 12) ohne eine Hirnschädigung gegenüber gestellt. In einer Reihe behavioraler und elektrophysiologischer Untersuchungen wurden die Gruppen hinsichtlich ihrer Fähigkeit, spektrotemporale und sequentielle Information auf unterschiedlichen Zeitskalen zu enkodieren verglichen. Gemessen wurden in diesem Zusammenhang Schwellenwerte für die Wahrnehmung von Tonfolgen und sich aus Tonpaaren zusammensetzenden Reizmustern sowie das Diskriminationsver mögen für Lautunterschiede. Anhand der Mismatch-Negativität (MMN), einer Komponente ereigniskorrelierter Potentiale infolge unerwarteter nicht-regelkonformer Reize, sollten Verarbeitungsunterschiede und die Vorhersage zukünftiger Ereignisse unter der Präsentation von auf verschiedenen Zeitskalen manipulierten nicht-sprachlichen (Töne) und sprachlichen (Pseudoworte) Stimuli objektiviert werden. In einer nachfolgenden Läsionsanalyse und probabilistischen Diffusions-Tensor-Traktographie wurden ausgehend von Verhaltensunterschieden innerhalb der Patientengruppe assoziierte, für die untersuchte Funktion entscheidende, kortiko-kortikale und subkortikale Netzwerke dargestellt. Ergebnisse: Zunächst konnte der Beitrag der linken Hemisphäre zur Enkodierung auditorischer Repräsentationen auf kurzen Zeitskalen und der resultierenden selektiven Störung der Wahrnehmbarkeit nicht-sprachlicher und sprachlicher akustischer Unterschiede im Bereich weniger Millisekunden bestätigt werden. Patienten mit Hirninfarkten zeigten im Vergleich zur Kontrollgruppe ein geringeres Auflösungsvermögen für schnelle Tonfolgen und Lautunterschiede im Artikulationsort. Nachfolgend gelang es basierend auf der im Mittel bei Patienten reduzierten Amplitude der MMN auf schnelle Ton- und Lautfolgen im Gegensatz zu langsamen Ton- und Silbenfolgen ein Enkodierungsdefizit auf kurzen Zeitskalen zu objektivieren. Anschließend wurden in einer Läsionsanalyse Regionen im Bereich des linken posterioren Sulcus temporalis superior als funktionskritisch für die Repräsentation akustischer Information innerhalb kurzer Zeitfenster identifiziert. Ausgehend von diesen konnte basierend auf einem MRT-Datensatz in Alter und Geschlecht übereinstimmender Kontrollprobanden assoziierte Projektions- sowie Assoziationsfasertrakte zwischen dem linken posterioren Sulcus temporalis superior (STS) und dem posterior lateralen Zerebellum (Crus I/II) beidseits sowie links superior parietalen, inferior und präfrontalen Hirnregionen nachgewiesen werden. Schlussfolgerungen: In der vorliegenden Arbeit konnte anhand elektrophysiologischer Marker (MMN) bei Patienten mit links temporoparietalen Hirninfarkten erstmalig eine Dissoziation zwischen der Repräsentation sprachlicher Information auf kurzen und langen Zeitskalen sowie eine daraus resultierende gestörte Vorhersagengenerierung von Laut- gegenüber Silbenfolgen gezeigt werden. Dieser Befund bestätigt den Beitrag des linken temporoparietalen Kortex zur Generierung auditorischer Repräsentationen sich in kurzen Zeitfenstern ändernder akustischer Informationen, welche von Bedeutung für die Vorhersage der zeitlichen Struktur in Ereignisrepräsentationen unterschiedlicher Granularität sind. Die in der Läsionsanalyse und läsionsbasierten Konnektivitätsanalyse erhobenen Befunde deuten neben dem Beitrag höherer auditorischer Assoziationsareale zur Enkodierung unterscheidungsrelevanter Merkmale in kurzen Zeitfenstern auf ein Mitbeteiligung eines assoziierten kortiko- und subkortiko-kortikalen Netzwerkes hin. Anhand bekannter Funktionen von Projektionen und Zielregionen kann vermutet werden, dass dieses auf der Basis einer extrahierten Ereignisstruktur die zeitgerechte Enkodierung kortikaler auditorischer Repräsentationen aus den im kontinuierlichen Eingangssignal enthaltenden informationstragengenden Abschnitten (z.B. Lautinformation) unterstützt. Dabei bilden bidirektionale temporo-ponto-zerebello-thalamo-rubro-temporale Projektionen möglicherweise das strukturelle Korrelat einer funktionellen Schleife, in der basierend auf dem auditorischen Eingangssignal mentale Repräsentationen der zeitlichen Struktur sukzessiver Ereignisse enkodiert werden. Diese wiederum ermöglichen die Generierung von Vorhersagen über die Abfolge zukünftiger Ereignisse, welche in Antizipation selbiger die Integration in kortikalen Zielarealen vorbereiten können (Schwartze & Kotz, 2016).:1 Einführung 1.1 Theoretisch-konzeptioneller Hintergrund 1.2 Charakterisierung von Sprache 1.3 Enkodierung spektrotemporaler Struktur 1.4 Enkodierung von Vorhersagen formaler und temporaler Struktur 1.4.1 Vorhersagenenkodierung in Vorwärtsmodellen 1.4.2 Enkodierung auditorischer Ereignisrepräsentationen 1.5 Elektrophysiologische Untersuchung auditiver Verarbeitungsprozesse 1.5.1 Mismatch-Negativität: Vorhersagenenkodierung und Regelverletzungen 1.5.2 Mismatch-Negativität: Generatoren 1.6 Aufgabenstellung und Hypothesen 2 Material und Methoden 2.1 Studiendesign 2.2 Probanden 2.2.1 Peripheres Hörvermögen 2.2.2 Charakterisierung der Patienten 2.3 Untersuchung von Wahrnehmungsschwellen und Sprachverarbeitung 2.3.1 Untersuchungsablauf und Stimulusmaterial 2.3.2 Bestimmung von Ordnungs- und Diskriminationsschwellen 2.3.3 Diskriminationsleistung auf Wort- und Lautebene 2.3.4 Datenanalyse 2.4 Messung ereigniskorrelierter Potentiale 2.4.1 Untersuchungsablauf und Stimulusmaterial. 2.4.2 Datenerhebung und -analyse 2.5 Läsionsanalyse 2.5.1 Datenerhebung 2.5.2 Läsionskartierung und -subtraktion 2.6 Läsionsbasierte Konnektivitätsanalyse 2.6.1 Datenerhebung und Vorverarbeitung 2.6.2 Läsionsbasierte probabilistische Traktographie 3 Ergebnisse 3.1 Behaviorale Untersuchung 3.1.1 Repräsentation nicht-sprachlicher akustischer Informationen 3.1.2 Repräsentation sprachlicher akustischer Informationen 3.2 EEG-Experiment 3.2.1 Kortikale Potentialantwort auf Sinustöne 3.2.2 Kortikale Potentialantwort auf langsame Tonsequenz 3.2.3 Kortikale Potentialantwort auf schnelle Tonsequenz 3.2.4 Kortikale Potentialantwort auf Silbensequenz 3.2.5 Kortikale Potentialantwort auf Lautsequenz 3.3 Läsionsanalyse 3.4 Läsionsbasierte Konnektivitätsanalyse 4 Diskussion 4.1 Verarbeitungsstörung auf kurzen Zeitskalen nach links temporoparietalen Hirninfarkten 4.2 Enkodierungsdefizit für schnelle Ton- und Lautfolgen 4.3 Repräsentation spektrotemporaler Struktur im linken Sulcus temporalis superior 4.4 Beitrag kortiko- und subkortiko-kortikaler Netzwerke zur auditiven Sprachwahrnehmung 4.5 Einordnung der Untersuchung und Ausblick 5 Zusammenfassung Bibliographie Erklärung über die eigenständige Abfassung der Arbeit Lebenslauf Publikationen und Präsentationen Danksagung

Diese Arbeit ist ein erster Versuch, mit Modellbildung und mathematischer Analyse die Experimente zu verstehen, die zeigten, dass die Stimulation eines einzelnen Neurons im Cortex eine Verhaltensreaktion auslösen kann. Dieser Befund stellt die verbreitete Ansicht infrage, dass viele Neurone nötig sind, um Information zuverlässig kodieren zu können. Der Ausgangspunkt der vorliegenden Untersuchung ist die Stimulation einer zufällig ausgewählten Zelle in einem Zufallsnetzwerk exzitatorischer und inhibitorischer Neuronmodelle. Es wird dann nach einem plausiblen Ausleseverfahren gesucht, das die Einzelzellstimulation mit einer mit den Experimenten vergleichbaren Zuverlässigkeit detektieren kann. Das erste Ausleseschema reagiert auf Abweichungen vom spontanen Zustand in der Aktivität einer Auslesepopulation. Die Stimulation wird detektiert, wenn bei der Auswahl der Auslesepopulation denjenigen Neuronen ein Vorzug gegeben wird, die eine direkte Verbindung von der stimulierten Zelle bekommen. Im zweiten Teil der Arbeit wird das Ausleseschema erweitert, indem ein zweites Netzwerk als Ausleseschaltkreis dient. Interessanterweise erweist sich dieses Ausleseschema nicht nur als plausibler, sondern auch als effektiver. Diese Resultate basieren sowohl auf Simulationen als auch auf analytischen Rechnungen. Weitere Experimente zeigten, dass eine konstante Strominjektion einen Effekt auslöst, der kaum von Dauer und Intensität der Stimulation abhängt, der aber bei unregelmäßiger Stimulation zunimmt. Der letzte Teil der Arbeit befasst sich mit einer theoretischen Erklärung für diese Ergebnisse. Hierzu werden die biologischen Eigenschaften des Systems im Modell detaillierter beschrieben. Weiterhin wird die Funktionsweise des Ausleseschemas so modifiziert, dass es auf Veränderungen reagiert, anstatt den Input zu integrieren. Dieser Differenzierdetektor liefert Ergebnisse, die mit den Experimenten übereinstimmen, und könnte bei nichtstationärem Input vorteilhaft sein. / This thesis is a first attempt at developing a theoretical model of the experiments which show that the stimulation of a single cell in the cortex can trigger a behavioral reaction and that challenge the common belief that many neurons are needed to reliably encode information. As a starting point of the present work, one neuron selected at random within a random network of excitatory and inhibitory integrate-and-fire neurons is stimulated. One important goal of this thesis is to seek a readout scheme that can detect the single-cell stimulation in a plausible way with a reliability compatible with the experiments. The first readout scheme reacts to deviations from the spontaneous state in the activity of a readout population. When the choice of readout neurons is sufficiently biased towards those receiving direct links from the stimulated cell, the stimulation can be detected. In the second part of the thesis, the readout scheme is extended by employing a second network as a readout circuit. Interestingly, this new readout scheme is not only more plausible, but also more effective. These results are based both on numerical simulations of the network and on analytical approximations. Further experiments showed that the probability of the behavioral reaction is substantially independent of the length and intensity of the stimulation, but it increases when an irregular current is used. The last part of this thesis seeks a theoretical explanation for these findings. To this end, a recurrent network including more biological details of the system is considered. Furthermore, the functioning principle of the readout is modified to react to changes in the activity of the local network (a differentiator readout), instead of integrating the input. This differentiator readout yields results in accordance with the experiments and could be advantageous in the presence of nonstationarities.