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@INPROCEEDINGS{Kuhles:1044376,
author = {Kuhles, Gianna and Camilleri, Julia and Eickhoff, Simon and
Weis, Susanne},
title = {{S}p{E}x{N}euro –{E}rforschung funktioneller
{G}ehirnmechanismen der {V}erbindung zwischen {S}prache und
{E}xekutivfunktionen},
reportid = {FZJ-2025-03151},
year = {2025},
note = {Förderung:Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, GE
2835/2–1, EI 816/16-1 and EI 816/21-1), National Institute
of Mental Health (R01-MH074457), Helmholtz Portfolio Theme
"Supercomputing and Modeling for the HumanBrain", Virtual
Brain Cloud (EU H2020, no. 826421) $\&$ National Institute
on Aging (R01AG067103).},
abstract = {Theoretischer HintergrundExekutive Funktionen (EF), die
primär die Domänen Arbeitsgedächtnis,
inhibitorischeKontrolle und kognitive Flexibilität
(Diamond, 2013) umfassen, sind essenziell für
dasmenschliche Verhalten und bilden eine Grundlage für
Sprache und Kommunikation (Ardila,2012; Baddeley, 2003;
Levelt, 1992). Sie sind von hoher Relevanz, da ihre
Beeinträchtigung inzahlreichen Störungen nachgewiesen ist.
Ihre Erfassung stellt jedoch im Kontext der
klinischenDiagnostik eine Herausforderung dar (Salthouse,
Atkinson $\&$ Berish, 2003). EF wirken alskognitive
Kontrollmechanismen in der Sprachverarbeitung (Novick,
Trueswell $\&$ Thompson-Schill, 2005) und stehen in engem
Zusammenhang mit sprachlichen Fähigkeiten. DieseVerbindung
bietet einen wertvollen Ansatz: Sprachliche Parameter haben
das Potential zurVereinfachung der diagnostischen Erfassung
von EF, da sie zeit- und kostengünstig erhobenwerden
können (Martínez-Sánchez et al., 2018). Jedoch ist
bislang unzulänglich erforscht ist,welche gemeinsamen
Aktivierungsmuster es zwischen unterschiedlichen exekutiven
undsprachlichen Variablen gibt. Es fehlt an
Grundlagenstudien, die die Verknüpfung von EF undSprache
unter der Zunahme von bildgebenden Daten systematisch
erforschen und einemögliche Vorhersagekraft von
Exekutivfunktionen durch sprachliche Parameter in den
Fokussetzen.FragestellungKönnen gemeinsame
fMRT-Aktivierungsmuster zwischen exekutiven und
sprachlichenFunktionen identifiziert werden?Welche
sprachlichen Parameter, abgebildet durch behavioralen und
bildgebenden Daten,eignen sich für die Vorhersage der
Leistung von unterschiedlichen EF?MethodeIn dem Projekt
SpExNeuro werden 100 gesunde, deutschsprachige Erwachsene im
Alter von20–55 Jahren untersucht. Mittels fMRT werden
Hirnaktivitäten während kognitiver undsprachlicher
Aufgaben gemessen. Die kognitiven Tests decken dabei die
zentralen Domänender EF ab, während die produktiven
Sprachaufgaben Wortflüssigkeit,
Bildbeschreibung,Nacherzählung und fiktives Erzählen
umfassen. Zudem werden demografische, behavioraleund
hormonelle Daten der Proband:innen erhoben. Zur Analyse der
Daten wird maschinellesLernen verwendet, um neuronale sowie
behaviorale Muster zu identifizieren, die spezifischeEF mit
Sprachverarbeitungsprozessen verknüpfen. Um die Leistung
von EF anhandsprachlicher Parameter vorherzusagen und die
Gehirnaktivität zu erforschen,
werdenKreuzvalidierungsverfahren eingesetzt.ErgebnisseDiese
Studie soll das Verständnis der kognitiven Grundlagen der
Sprachverarbeitung erweiternund zur Früherkennung
kognitiver Defizite beizutragen. Die erhobenen Daten werden
im Sinnedes Data Sharing für Forschungszwecke zugänglich
gemacht, um weitere Untersuchungen imBereich individueller
Unterschiede in Sprach- und Exekutivfunktionen zu
fördern.Referenzen:Ardila, A. (2012). The executive
functions in language and communication. In R. K. Peach
$\&L.$ P. Shapiro (Hrsg.), Cognition and Acquired Language
Disorders (S. 147-166).Mosby.Baddeley, A. (2003). Working
memory: Looking back and looking forward. Nature
ReviewsNeuroscience, 4(10), S. 829-839.Diamond, A. (2013).
Executive functions. Annual Review of Psychology (64), S.
135-1678.Levelt, W. J. (1992). Accessing words in speech
production: Stages, processes andrepresentations. Cognition,
42(1-3), S. 1-22.Martínez-Sánchez, F., Meilán, J. J.,
Carro, J. $\&$ Ivanova, O. (2018). A prototype for the
voiceanalysis diagnosis of Alzheimer’s disease. Journal of
Alzheimer's Disease, 64(2), S.473-481.Novick, J. M.,
Trueswell, J. C. $\&$ Thompson-Schill, S. L. (2005).
Cognitive control andparsing: Reexamining the role of
Broca’s area in sentence comprehension.
Cognitive,Affective $\&$ Behavioral Neuroscience, 5(3), S.
263-281.Salthouse, T. A., Atkinson, T. M. $\&$ Berish, D. E.
(2003). Executive functioning as a potentialmediator of
age-related cognitive decline in normal adults. Journal of
ExperimentalPsychology: General (132), S.
566-594.Lernziele:Die Teilnehmenden bekommen einen Einblick
in die Entwicklung und Durchführung desForschungsprojektes
SpExNeuro.Die Teilnehmenden lernen Aspekte der exekutiven
Grundlagen von Sprache.Die Teilnehmenden lernen Methoden zur
Analyse dieser Zusammenhänge und zur Vorhersagevon
exekutiven Leistungen durch sprachliche
Parameter.Keywords:LearningExekutivfunktionen, Sprache,
funktionelle Bildgebung, intraindividuelle Variabilität,
MachineE-Mail:g.kuhles@fz-juelich.de},
month = {Mar},
date = {2025-03-14},
organization = {24. Wissenschaftliches Symposium des
dbs e. V., Köln (Germany), 14 Mar 2025
- 15 Mar 2025},
subtyp = {After Call},
cin = {INM-7},
cid = {I:(DE-Juel1)INM-7-20090406},
pnm = {5251 - Multilevel Brain Organization and Variability
(POF4-525)},
pid = {G:(DE-HGF)POF4-5251},
typ = {PUB:(DE-HGF)24},
doi = {10.34734/FZJ-2025-03151},
url = {https://juser.fz-juelich.de/record/1044376},
}